如今，人臉識(shí)別一比一的驗(yàn)證已經(jīng)取得了比較高的識(shí)別率，也在很多場(chǎng)合得到了應(yīng)用，比如說(shuō)人臉考勤、社保認(rèn)證等等。而下面這個(gè)系統(tǒng)，是公安部門(mén)或者是安防、或者是我們其他領(lǐng)域真正想用人臉識(shí)別來(lái)做的，大家終極夢(mèng)想的這么一個(gè)場(chǎng)景——在密密麻麻的人群上有一個(gè)攝像機(jī)，它能夠自動(dòng)的從畫(huà)面中識(shí)別出來(lái)各個(gè)人的身份。
這是一個(gè)非常美好的理想，也是從事人臉識(shí)別行業(yè)的人最終非常想實(shí)現(xiàn)的愿景。但是很遺憾，我們現(xiàn)在的技術(shù)在這種場(chǎng)景下還不能達(dá)到完全實(shí)用的地步，準(zhǔn)確率大概只能達(dá)到4、50%。造成準(zhǔn)確率不高的原因有很多，其一是人不可能配合安防相機(jī)進(jìn)行人臉識(shí)別；其二是由于人的運(yùn)動(dòng)也會(huì)造成畫(huà)面模糊；其三是由于一些姿態(tài)的變化、人與人之間的遮擋，面部拍攝也會(huì)不清晰。所以這個(gè)是人臉識(shí)別在未來(lái)需要改進(jìn)的方向。
人臉識(shí)別技術(shù)還有一些其它的應(yīng)用，比如可以用來(lái)進(jìn)行情感分析、情感計(jì)算。比如從傅園慧的表情中，系統(tǒng)可以自動(dòng)分析出她當(dāng)時(shí)的驚訝，或者是愉快兩種心情占了主要的成分。另外系統(tǒng)也可以根據(jù)人臉表情的變化，從一段你的視頻序列中分析出你當(dāng)時(shí)某一個(gè)場(chǎng)景下心情的變化。這個(gè)可以運(yùn)用在教育行業(yè)、或者類似的情緒分析的一些行業(yè)中。
另外是針對(duì)人臉屬性的分析。人臉?lè)治龀丝梢杂脕?lái)進(jìn)行身份識(shí)別，還可以對(duì)他的性別、年齡和顏值進(jìn)行一個(gè)估計(jì)。比如上面這兩個(gè)哥們真實(shí)年齡只差了一歲，但是人臉識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別出來(lái)差了將近有30歲。仔細(xì)觀察一下大家可以發(fā)現(xiàn)，這個(gè)算法把他們兩個(gè)性別都識(shí)別錯(cuò)了，有可能是皮膚P得太過(guò)分了的原因。這種技術(shù)可以運(yùn)用在對(duì)潛在客戶的分析以及定點(diǎn)廣告的投放等等。
