卷積神經網路人臉識別

『壹』 基於深度卷積神經網路進行人臉識別的原理是什麼

對工程研究，原理（How）往往來自於別的領域，CNN的圖像識別是啟發自視覺神經（一種被研究的最透徹的神經結構）研究的發現，人民發現人的視覺就是這么工作的，然後試著用它在機器上實現，當有足夠快的電腦和多的數據時，人們興奮的發現可以做高質量的圖像識別。
原理的解釋通常要晚一些。但是抽象的解釋並不難：把信息一層層的抽象，最底下是像素，中間是各種特徵，越往上越抽象（邊，圓，鬍子，高鼻樑...)。
研究科學不光是看論文：你拿一副照片貼著眼睛看，慢慢拿遠大概可以幫助理解。

『貳』 人臉識別是如何判斷性別和年齡的

人臉識別演算法如何判斷性別和年齡？

人臉識別的原理在於識別和記憶人臉特徵值，而非肉眼可見的特徵。卷積神經網路（CNN）對海量人臉圖片學習，提取難以理解的面部特徵，從而超越人類識別能力。

判斷性別和年齡原理相似，基於卷積神經網路對海量人臉圖片學習，抽象出面部特徵作為判斷依據。性別分類是大規模二次模式分類問題，主要方法有特徵臉演算法、基於Fisher准則方法和Adaboost+SVM演算法。年齡估計則更復雜，涉及皮膚紋理、顏色、光亮程度和皺紋紋理等特徵，與遺傳、生活習慣等多方面相關。

年齡評估分為預估和詳細評估。預估階段提取人臉肌膚紋理特徵，大致評估年齡范圍。詳細評估階段，通過支持向量機建立不同年齡段模型分類器，匹配適合的模型，如融合局部二值模式（LBP）和HOG特徵的人臉年齡估計演算法。

『叄』 作用在風控系統的人臉識別技術有哪些

人臉識別技術在風控系統中發揮著重要作用，可用於身份驗證、風險評估等多個方面。

首先，基於特徵點的人臉識別技術是常用的一種。它通過精確提取面部的關鍵特徵點，如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置和形狀信息。利用這些特徵點之間的幾何關系來構建面部特徵模型。在風控場景中，當進行身份驗證時，系統會快速捕捉當前面部圖像，提取特徵點並與預先注冊的模板進行比對。如果特徵點的匹配度達到一定閾值，則驗證通過，否則視為存在風險。

其次，基於深度學習的卷積神經網路（CNN）人臉識別技術也廣泛應用。CNN能夠自動學習面部的深層特徵表示。它通過大量的面部圖像數據進行訓練，不斷優化模型參數。在風控系統中，CNN可以更准確地識別不同人的面部特徵，即使在不同光照、角度等條件下也能有較好的識別效果。能夠有效識別出潛在的冒用身份等風險行為，為風控提供了強大的技術支持。

再者，活體檢測技術也是人臉識別在風控系統中的重要應用。它可以防止照片、視頻等非真實活體的攻擊。通過分析面部的動態特徵，如眨眼、張嘴、點頭等微動作，判斷是否為真實的人在操作。如果檢測到是靜態圖像或視頻播放等非活體行為，風控系統會及時發出警報，保障系統的安全性。

『肆』 一文看懂卷積神經網路-CNN（基本原理+獨特價值+實際應用）

在 CNN 出現之前，圖像對於人工智慧來說是一個難題，有2個原因：

圖像需要處理的數據量太大，導致成本很高，效率很低

圖像在數字化的過程中很難保留原有的特徵，導致圖像處理的准確率不高

下面就詳細說明一下這2個問題：

圖像是由像素構成的，每個像素又是由顏色構成的。

現在隨隨便便一張圖片都是 1000×1000 像素以上的， 每個像素都有RGB 3個參數來表示顏色信息。

假如我們處理一張 1000×1000 像素的圖片，我們就需要處理3百萬個參數！

1000×1000×3=3,000,000

這么大量的數據處理起來是非常消耗資源的，而且這只是一張不算太大的圖片！

卷積神經網路 – CNN 解決的第一個問題就是「將復雜問題簡化」，把大量參數降維成少量參數，再做處理。

更重要的是：我們在大部分場景下，降維並不會影響結果。比如1000像素的圖片縮小成200像素，並不影響肉眼認出來圖片中是一隻貓還是一隻狗，機器也是如此。

圖片數字化的傳統方式我們簡化一下，就類似下圖的過程：

假如有圓形是1，沒有圓形是0，那麼圓形的位置不同就會產生完全不同的數據表達。但是從視覺的角度來看， 圖像的內容（本質）並沒有發生變化，只是位置發生了變化 。

所以當我們移動圖像中的物體，用傳統的方式的得出來的參數會差異很大！這是不符合圖像處理的要求的。

而 CNN 解決了這個問題，他用類似視覺的方式保留了圖像的特徵，當圖像做翻轉，旋轉或者變換位置時，它也能有效的識別出來是類似的圖像。

那麼卷積神經網路是如何實現的呢？在我們了解 CNN 原理之前，先來看看人類的視覺原理是什麼？

深度學習的許多研究成果，離不開對大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。

1981 年的諾貝爾醫學獎，頒發給了 David Hubel（出生於加拿大的美國神經生物學家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是「 發現了視覺系統的信息處理 」，可視皮層是分級的。

人類的視覺原理如下：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發現邊緣和方向），然後抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然後進一步抽象（大腦進一步判定該物體是只氣球）。下面是人腦進行人臉識別的一個示例：

對於不同的物體，人類視覺也是通過這樣逐層分級，來進行認知的：

我們可以看到，在最底層特徵基本上是類似的，就是各種邊緣，越往上，越能提取出此類物體的一些特徵（輪子、眼睛、軀乾等），到最上層，不同的高級特徵最終組合成相應的圖像，從而能夠讓人類准確的區分不同的物體。

那麼我們可以很自然的想到：可以不可以模仿人類大腦的這個特點，構造多層的神經網路，較低層的識別初級的圖像特徵，若干底層特徵組成更上一層特徵，最終通過多個層級的組合，最終在頂層做出分類呢？

答案是肯定的，這也是許多深度學習演算法（包括CNN）的靈感來源。

典型的 CNN 由3個部分構成：

卷積層

池化層

全連接層

如果簡單來描述的話：

卷積層負責提取圖像中的局部特徵；池化層用來大幅降低參數量級(降維)；全連接層類似傳統神經網路的部分，用來輸出想要的結果。

下面的原理解釋為了通俗易懂，忽略了很多技術細節，如果大家對詳細的原理感興趣，可以看這個視頻《 卷積神經網路基礎 》。

卷積層的運算過程如下圖，用一個卷積核掃完整張圖片：

這個過程我們可以理解為我們使用一個過濾器（卷積核）來過濾圖像的各個小區域，從而得到這些小區域的特徵值。

在具體應用中，往往有多個卷積核，可以認為，每個卷積核代表了一種圖像模式，如果某個圖像塊與此卷積核卷積出的值大，則認為此圖像塊十分接近於此卷積核。如果我們設計了6個卷積核，可以理解：我們認為這個圖像上有6種底層紋理模式，也就是我們用6中基礎模式就能描繪出一副圖像。以下就是25種不同的卷積核的示例：

總結：卷積層的通過卷積核的過濾提取出圖片中局部的特徵，跟上面提到的人類視覺的特徵提取類似。

池化層簡單說就是下采樣，他可以大大降低數據的維度。其過程如下：

上圖中，我們可以看到，原始圖片是20×20的，我們對其進行下采樣，采樣窗口為10×10，最終將其下采樣成為一個2×2大小的特徵圖。

之所以這么做的原因，是因為即使做完了卷積，圖像仍然很大（因為卷積核比較小），所以為了降低數據維度，就進行下采樣。

總結：池化層相比卷積層可以更有效的降低數據維度，這么做不但可以大大減少運算量，還可以有效的避免過擬合。

這個部分就是最後一步了，經過卷積層和池化層處理過的數據輸入到全連接層，得到最終想要的結果。

經過卷積層和池化層降維過的數據，全連接層才能」跑得動」，不然數據量太大，計算成本高，效率低下。

典型的 CNN 並非只是上面提到的3層結構，而是多層結構，例如 LeNet-5 的結構就如下圖所示：

卷積層 – 池化層- 卷積層 – 池化層 – 卷積層 – 全連接層

在了解了 CNN 的基本原理後，我們重點說一下 CNN 的實際應用有哪些。

卷積神經網路 – CNN 很擅長處理圖像。而視頻是圖像的疊加，所以同樣擅長處理視頻內容。下面給大家列一些比較成熟的應用�：

圖像分類、檢索

圖像分類是比較基礎的應用，他可以節省大量的人工成本，將圖像進行有效的分類。對於一些特定領域的圖片，分類的准確率可以達到 95%+，已經算是一個可用性很高的應用了。

典型場景：圖像搜索…

目標定位檢測

可以在圖像中定位目標，並確定目標的位置及大小。

典型場景：自動駕駛、安防、醫療…

目標分割

簡單理解就是一個像素級的分類。

他可以對前景和背景進行像素級的區分、再高級一點還可以識別出目標並且對目標進行分類。

典型場景：美圖秀秀、視頻後期加工、圖像生成…

人臉識別

人臉識別已經是一個非常普及的應用了，在很多領域都有廣泛的應用。

典型場景：安防、金融、生活…

骨骼識別

骨骼識別是可以識別身體的關鍵骨骼，以及追蹤骨骼的動作。

典型場景：安防、電影、圖像視頻生成、游戲…

今天我們介紹了 CNN 的價值、基本原理和應用場景，簡單總結如下：

CNN 的價值：

能夠將大數據量的圖片有效的降維成小數據量(並不影響結果)

能夠保留圖片的特徵，類似人類的視覺原理

CNN 的基本原理：

卷積層 – 主要作用是保留圖片的特徵

池化層 – 主要作用是把數據降維，可以有效的避免過擬合

全連接層 – 根據不同任務輸出我們想要的結果

CNN 的實際應用：

圖片分類、檢索

目標定位檢測

目標分割

人臉識別

骨骼識別

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