有奖调研 | 人脸辨认功能在互联网行业认知度情况

对于不雅粉们来说，对新出的iPhone X评论辩论最多的是其解锁方法，TouchID的持续者——FaceID。对于新一代无边框造型手机而言，各大年夜手机厂商不得不开辟新的手机解锁办法以保持其无边框造型。一些苹不雅手机的竞争敌手们持续应用传统的指纹辨认传感器，只不过是将其放在其它不影响造型的地位上。而苹不雅公司这一次又走在了科技潮流的前沿，对其进行了立异，创造了一种加倍简便快捷的办法——用户只须要看着手机即可完成解锁过程。

因为先辈的前摄深度相机，iPhone X可以或许创建用户人脸的立体图像，此外，应用红外相机捕获用户面部的图像，这是为了使得体系对情况光线、色彩等变更更具有鲁棒性。之后，经由过程深度进修，智妙手机可以或许很好地学惯用户的面部细节，是以使得用户每次看手机的时刻棘手机都可以或许主动辨认身份并进行解锁。有些人会对这种办法的精确率产生质疑，毕竟人的指纹是不会变的，而人脸的特点会跟着是否留胡须、是否带眼镜、化妆等随之变更。然而令人惊奇的是，苹不雅公司宣传FaceID比TouchID办法加倍安然，并且其缺点率仅为1:1,000,000。

全部体系过不雅察着很简单，无非是获取用户人脸图像后，应用深度进修的办法对其进行人脸辨认。我好奇的是全部过程是若何应用深度进修办法和若何对每一步调进行优化，以获得这么高的辨认精确率。本文将告诉大年夜家我是若何应用Kears实现一个类似于FaceID算法的。

懂得FaceID

“神经收集给FaceID供给的才能不仅仅是执内行单的分类过程”

应用TouchID时，用户必须先挂号本身的指纹，须要在指纹传感器上按压几回，经由大年夜约十几种不合方位的采集后，智妙手机完成全部挂号过程。同理，FaceID也须要用户起首挂号本身的人脸信息，这个过程加倍简单，用户只须要看着手机，然后沿着圆圈慢慢迁移转变头部即可，如许使得可以或许挂号来自不合角度的人脸信息。这种极快的挂号办法涵盖了很多底层的进修算法，下面将一一介绍。

对于神经收集而言，履行分类过程意味着进修猜测智妙手机所看到的人脸是否为其挂号的人脸。是以，应当应用一些练习数据来进修到辨别“真”或“假”的才能。但大年夜道理上来讲，这与很多深度进修案例不一样，传统的一些深度进修办法是应用大年夜量练习数据集来练习模型，这将须要花费大年夜量的时光、精力等。此外，对于苹不雅公司而言，先练习一个更复杂的离线“收集模型”，练习好后将其迁徙到手机上，如许的一种办法是不会被采取的。我信赖FaceID是基于类似于孪生卷积神经收集(Siamese CNN)实现的，并且经由过程离线练习。将人脸映射成一个低维的潜在空间，使得不合人脸之间的距离最大年夜化，应用比较损掉(contrastive loss)衡量模型的机能。

大年夜人脸到神经收集

孪生神经收集根本上由两个雷同的神经收集构成，它们之间共享所有的权重。这种体系构造可以进修计算特定命据类型之间的距离，比如图像。我的设法主意是经由过程孪生神经收集，将用户图像映射到一个低维的特点空间，类似于一个n维数组，之后练习收集进行映射，以便尽可能地大年夜不合类别中提取数据点，而来自同一类其余数据点尽可能地接近。归根到底，收集将进修大年夜数据中提取最有意义的特点，并将其紧缩成数组，之后创建有意义的映射。孪生神经收集可以或许做到这一点，主动编码器同样也能做到。

如今让我们大年夜挂号用户开端：大年夜数据集中获取同一小我的一系列照片，并模仿挂号过程。设备计算出这些图片的特点映射，并将其存储在本地内存中。

应用这种技巧，人们可以应用大年夜量的人脸来练习如许的收集模型以辨认哪一个面孔与用户者最类似。就像苹不雅公司所做的那样，人们可以应用更难的图像数据来加强收集对双胞胎、敌对进击(掩码)等的鲁棒性，使其拥有精确的猜测和计算才能。应用这种办法的一个最大年夜长处是获得了一个即插即竽暌姑模型，它可以辨认不合的用户，只须要简单地将初始设置时拍摄的图像映射到潜在空间中，而不须要任何进一步的练习。此外，FaceID可以或许适应你各方面的变更：忽然变更(如眼镜、帽子、化妆等)懈弛慢变更(胡须等)。这些是经由过程在映射特点空间中添加参考向量，根据新的外不雅计算出来的。

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本文标题：用Python及深度学习实现iPhone X的FaceID功能

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