How does facial recognition work?

臉部辨識是如何工作的？

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文/蝌蚪五線譜

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人臉辨識技術經歷了近四十年的發展，在近年來逐步湧現出了一批可以投入實際應用的成果。如谷歌眼鏡中的身份辨識、智慧手機上的人臉解鎖等功能正漸漸影響著我們的生活，而指定人臉辨識等應用，更是早早地進入了安控領域的最前線。那麼，電腦到底是怎麼辨識人臉的呢？

在這項技術的發展過程中曾經出現過大量的辨識演算法。這些演算法的涉及面非常廣泛，包括模式辨識、影像處理、電腦視覺、人工智慧、統計學習、神經網路、小波分析、子空間理論和流形學習等眾多學科。但歸根結底，很多演算法都是以「特徵臉方法」為基礎展開的。

這個方法主要是利用主分量分析，對人臉進行降維和提取特徵。它實際上相當於把所有的人臉向量化，數位化，然後從參考用的那些人臉資料（稱為訓練集）中找出與當前要辨識的人臉資料對應的幾個特徵值，構成一組特徵向量基，以達到表徵原資料的目的。因為由主分量分析提取出來的特徵向量在返回成圖像時，看上去仍像人臉，所以這些特徵向量也被稱為「特徵臉」。

從上圖中我們可以看到，任何一幅人臉圖像減去平均人臉後都可投影到該子空間，得到一組權值向量。該方法實際上是計算了此向量和訓練集中每個人的權值向量之間的歐式距離，取最小距離所對應的人臉圖像的身份作為測試人臉圖像的身份。打個比方，這就像是警察局裡指認嫌疑人時所用的「拼臉」方法，它以一個基礎臉型為底，將合適的眼睛、眉毛等五官放上去，最終組成一個與嫌疑人最像的人臉圖。電腦所做的事情也大致如此，只是它的「眼睛」、「眉毛」等五官更加抽象。

在此的基礎上，又開發出了「彈性圖匹配」的方法。它把所有人臉圖像看做具有相似的拓撲結構，不注重角度，長度等量化的性質，而側重於變換後圖形的不變性質。所以它還有一個很形象的名稱，叫「橡皮泥幾何」。在這種方法中，所有的人臉可以表示成類似的拓撲圖，圖中的節點是一些基準點（如眼睛，鼻尖等），圖中的邊則是這些基準點之間的連線。