大多数人对人脸识别在Instagram过滤器和人脸识别中的应用感到满意，但这种相对较新的技术可能会让人觉得有点毛骨悚然。你的脸就像一个指纹，而面部识别背后的技术是复杂的。

与任**技术一样，面部识别也有缺点。随着军方、警方、广告商和假冒创作者发现利用面部识别软件的新方法，这些不利因素正变得越来越明显。

现在，人们比以往任何时候都更需要了解面部识别的工作原理。了解面部识别的局限性以及它在未来的发展也很重要。

面部识别非常简单

在进入许多不同的面部识别媒介之前，了解面部识别的过程是很重要的。下面是人脸识别软件的三个应用程序，以及它们如何识别或识别人脸的简单说明：

• 基本面部识别：对于Animoji和Instagram过滤器，你的**摄像头“寻找”一张脸的决定性特征，特别是一对眼睛、一个鼻子和一张嘴。然后，它使用算法锁定一张脸，并确定它看的方向，如果它的嘴是张开的，等等。值得一提的是，这不是面部识别，它只是寻找面部的软件。
• Face ID和类似程序：在**上设置Face ID（或类似程序）后，它会为您的面部拍照并测量面部特征之间的距离。然后，每次你去解锁你的**，它“看”通过相机来衡量和确认你的身份。
• 识别陌生人：当一个组织为了安全、广告或治安目的想要识别一张脸时，它使用算法将该脸与一个广泛的脸数据库进行比较。这一过程与苹果的faceid几乎相同，但规模更大。理论上，任何数据库都可以使用（身份证、Facebook个人资料），但是一个清晰的、预先识别的照片数据库是理想的。

好吧，让我们进入实质。因为Instagram过滤器使用的“基本面部识别”是一个如此简单和无害的过程，我们将完全关注面部识别，以及可用于识别面部的许多不同技术。

大多数人脸识别都依赖于二维图像

正如你所料，大多数面部识别软件完全依赖于二维图像。但这并不是因为二维面部成像非常精确，而是为了方便。绝大多数相机拍摄的照片没有任何深度，可以用于面部识别数据库的公共照片（例如Facebook个人资料图片）都是二维的。

为什么二维面部成像不能超精确？好吧，因为你的脸平面图像缺乏识别特征，比如深度。通过平面图像，计算机可以测量瞳孔距离、嘴巴宽度等变量。但它不能分辨你鼻子的长度和额头的突出程度。

此外，二维面部成像依赖于可见光谱。这意味着2D面部成像在黑暗中不起作用，在阴暗的光线条件下也不可靠。

显然，解决这些缺点的方法是使用3D面部成像。但这怎么可能呢？你需要特殊的设备才能看到三维人脸吗？

红外摄像机为你的身份增添了深度

虽然有些人脸识别应用程序仅依赖于二维图像，但人脸识别也依赖于三维图像的情况并不少见。事实上，你在面部识别方面的经验可能涉及到一些3D技术。

这是通过一种称为激光雷达的技术实现的，这种技术类似于声纳。基本上，面部扫描设备，比如你的iPhone，会在你的脸上爆炸一个无害的红外矩阵。这个矩阵（一堵激光墙）会反射到你的脸上，然后被你**上的红外相机（或ToF相机）捕捉到。

3D魔术发生在哪里？你**的红外摄像头测量每一点红外光从你脸上反射回来并回到**所需的时间。自然地，从鼻子反射的光比从耳朵反射的光的行程要短，红外相机利用这些信息来创建一个独特的面部深度图。当与基本的2D成像一起使用时，3D成像可以显著提高面部识别软件的准确性。

激光雷达成像是一个很奇怪的概念，你很难理解。如果有帮助的话，试着想象你**（或任何面部识别设备）的红外网是一个钉板玩具。就像一个钉板玩具，你的脸在红外网中留下一个凹痕，你的鼻子明显比眼睛深。

热成像让面部识别在夜间工作

二维人脸识别的缺点之一是依赖可见光光谱。用外行的话说，基本的面部识别在黑暗中是行不通的。但是，这可以通过使用热成像相机来解决（是的，就像汤姆·克兰西那样）。

“等等，”你可能会说，“热成像不依赖红外线吗？“是的，是的。但是热成像相机不会发出红外光，它们只是探测物体发出的红外光。温暖的物体发出一吨红外光，而寒冷的物体发出的红外光可以忽略不计。昂贵的热成像相机甚至可以检测表面细微的温度差异，因此这项技术是面部识别的理想选择。

有几种不同的方法可以通过热成像来识别人脸。所有这些技术都非常复杂，但它们有一些基本的相似之处，所以我们将尝试用一个列表来保持简单：

• 需要多张照片：一台热成像相机可以拍摄多张被摄对象的脸部照片。每张照片聚焦于不同的红外光谱（长波、短波和中波）。通常情况下，长波光谱提供了最多的面部细节。
• 血管图是有用的：这些红外图像也可以用来提取一个人脸上血管的形成。这让人毛骨悚然，但血管图可以像独特的面部指纹一样使用。他们还可以用来寻找面部**之间的距离（如果典型的热成像产生劣质的图片）或确定瘀伤和疤痕。
• 可以识别对象：使用多个红外图像创建合成图像（或数据集）。然后可以将该合成图像与面部数据库进行比较以识别被摄体。

当然，热面部识别通常被军方使用，它不是你在霍尔斯能找到的东西，也不是你下一部**会用到的东西。另外，热成像在白天（或者在一般光线充足的环境下）也不能很好地工作，因此它在军事之外没有很多潜在的应用。

面部识别的局限性

我们花了很多时间讨论面部识别的缺点。正如我们从红外和热成像中看到的，有可能克服其中的一些限制。但仍有一些问题尚未解决：

• 障碍物：如你所料，太阳镜和其他配件可能会绊倒面部识别软件。
• 姿势：面部识别最适合中性的正面图像。头部的倾斜或转动会使面部识别变得困难，即使对于基于红外的识别软件也是如此。此外，一个微笑，鼓鼓的脸颊，或任何其他姿势都可以改变电脑如何测量你的脸。
• 光：所有形式的面部识别都依赖于光，不管是可见光还是红外线。因此，奇怪的光照条件会降低人脸识别的准确性。这可能会改变，因为科学家们目前正在开发基于声纳的面部识别技术。
• 数据库：没有一个好的数据库，面部识别就无法工作。按照同样的思路，不可能识别出一张在过去没有被正确识别的脸。
• 数据处理：根据数据库的大小和格式，计算机可能需要一段时间才能正确识别人脸。在某些情况下，比如警务，数据处理的局限性限制了面部识别在日常应用中的应用（这可能是一件好事）。

到目前为止，克服这些限制的最佳方法是结合使用其他形式的身份识别和面部识别。如果你的**无法识别你的面部，它将要求输入密码或指纹，中国**使用身份证和追踪技术来缩小其面部识别网络中存在的误差范围。

在未来，科学家们一定会找到解决这些问题的方法。他们可以利用声纳技术和激光雷达一起在任何环境下创建3D人脸地图，并且他们可以在难以置信的短时间内找到处理人脸数据（和识别陌生人）的方法。不管怎样，这项技术有很大的滥用潜力，因此值得跟上。

资料来源：里耶卡大学，电子前沿基金会