2016年北京安博會上，各家公司人臉識別產(chǎn)品百花齊放，但就是在這個人臉識別的鼎盛時代， 實際上需求最痛的安防行業(yè)還是無法大規(guī)模應用。根據(jù)最高人民檢察院和最高人民法院關于刑事案件數(shù)量的統(tǒng)計，2015年全國人民法院新收刑事一審案件1126748件，同比上升8.29%。（數(shù)據(jù)來源：2001-2016年《中國法律年鑒》）。滿大街的攝像頭，各種智能檢測分析，依舊有很多人肆無忌憚地進行著違法犯罪活動。 　　

    針對此，本文首先回顧了目前人臉識別技術(shù)的發(fā)展狀況，然后重點探討了目前安防行業(yè)大規(guī)模應用人臉識別還需要解決的問題。 　　

    人臉識別技術(shù)的發(fā)展狀況 　　

    在深度學習技術(shù)出現(xiàn)之前，幾乎所有人臉檢測都是采用滑動窗口式的方法。在識別輸入圖像前，我們會先用一個固定大小的窗口在輸入圖像上進行滑動，窗口框定的區(qū)域會被送入到分類器，去判斷是人臉窗口還是非人臉窗口。滑動的窗口其大小是固定的，但是人臉的大小則多種多樣，為了檢測不同大小的人臉，還需要把輸入圖像縮放到不同大小，使得不同大小的人臉能夠在某個尺度上和窗口大小相匹配。這種滑動窗口式的做法有一個很明顯的問題，就是有太多的位置要去檢查，去判斷是人臉還是非人臉。 　　

    2000年前后出現(xiàn)的Viola-Jones人臉檢測器，使得這種人臉檢測技術(shù)開始成熟起來，并出現(xiàn)了相關的實際應用，例如數(shù)碼相機中的人臉對焦的功能，照相的時候，相機會自動檢測人臉，然后根據(jù)人臉的位置把焦距調(diào)整得更好。 　　

    就人臉檢測而言，人臉可以大致看成是一種剛體，通常情況下不會有非常大的形變，比方說嘴巴變到鼻子的位置上去。但是對于公安實際應用中既關注人臉也關注全身來說，人可以把胳膊抬起來，也可以把腿翹上去，這使得人體有非常多的非剛性變化，從而使得檢測的準確率大大降低。

    2013年底，深度學習給人臉檢測任務點起了一把火，這個火種就是R-CNN，其中R對應于“Region(區(qū)域)”，意指CNN以圖像區(qū)域作為輸入，這個工作最終發(fā)展成了一個系列，R-CNN的變革首當其沖的是拋棄了滑動窗口范式，取而代之的是一個新的生成候選窗口的環(huán)節(jié)；其次不再采用人工設計的特征，而是用CNN來自動學習特征。傳統(tǒng)滑動窗口范式做目標檢測時，需要對每一個物體去設計和和學習單獨的檢測器，例如做人臉檢測和車輛檢測，兩個檢測器特征會不一樣，分類器也不一樣，對于每一類物體，需要去嘗試不同的特征和分類器的組合。但是現(xiàn)在，采用深度學習的R-CNN在物體類別上沒有任何限制。換句話說，它既可以檢測人臉，也可以同時檢測其他類別的物體，比如說人體形態(tài)，這在公安實戰(zhàn)應用中是一個非常重要的優(yōu)勢。 　　

    R-CNN帶來了目標檢測精度的一次巨大提升，然而由于所采用的候選窗口生成方法和深度網(wǎng)絡都具有比較高的計算復雜度，因而檢測速度非常慢。為了解決R-CNN的速度問題，緊接著出現(xiàn)了Fast R-CNN和Faster R-CNN，速度一個比一個快。與此同時，一部分研究人員把研究視角切換到將傳統(tǒng)的人臉檢測技術(shù)和深度網(wǎng)絡（如CNN）的結(jié)合，保證檢測速度的情況下進一步提升精度，專做人臉檢測的Cascade CNN可以認為是傳統(tǒng)技術(shù)和深度網(wǎng)絡相結(jié)合的一個代表，吸取傳統(tǒng)人臉檢測技術(shù)中的精華，借鑒深度學習研究的最新成果，提升某一類目標檢測精度和速度，這是一條值得繼續(xù)探索的道路。 　　

    目前，人臉檢測方法正日趨成熟，在現(xiàn)實場景中也已經(jīng)得到了比較廣泛的應用，在特定配合場景下如照片的檢索、門禁考勤等應用，目前已基本成熟。但是人臉檢測問題還并沒有被完全解決，復雜多樣的姿態(tài)變化、千奇百怪的遮擋情況、捉摸不定的光照條件、不同的分辨率、迥異的清晰度、微妙的膚色差，各種內(nèi)外因素的共同作用讓人臉的變化模式變得極其豐富，在非配合場景下的萬級及以上的目標檢測如安防監(jiān)控庫的應用，依舊任重道遠。 　　

    安防行業(yè)應用人臉識別 　　

    具體到安防行業(yè)，特定配合場景下如公安系統(tǒng)的大庫比對、身份查重等，人臉識別等應用已經(jīng)有很多成功的案例。與簡單的靜態(tài)場景相比，安防市場中應用前景更廣闊的一個方向是動態(tài)場景下的人臉識別：基于視頻中的人臉照片進行遠距離、快速、無接觸式的重點人員布控預警。讓應用于車站、機場、地鐵等重點場所和大型商場超市等人群密集的公共場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)σ曨l圖像進行采集、自動分析、抓取人臉實時比對，主動在監(jiān)控場景中識別重點關注人員，實現(xiàn)重點人員的布控和識別。這是一個熱鬧的研究方向，同時也是一個巨大的研究挑戰(zhàn)。 　　

    算法前移：計算資源與算法精度的平衡問題 　　

    采用深度學習的方法來做人臉識別，需要消耗非常多的計算資源，針對服務器資源昂貴的市場情況，想要實現(xiàn)智能監(jiān)控系統(tǒng)的大規(guī)模部署，必須要考慮到承擔的經(jīng)濟成本。目前不少公司采用了將算法內(nèi)嵌至前端攝像機的經(jīng)濟做法，比如科達公司推出的感知型攝像機等，讓前端攝像機具備人臉檢測的功能，后端服務器再做二次分析，以此減少后端服務器的計算壓力。 　　

    顯而易見，如果想在前端攝像機上集成精度高速度快的人臉識別模塊，勢必需要前端硬件性能的匹配。而目前已有的硬件還達不到這樣的要求，只能在算法上做一些犧牲，如降低算法的復雜性，但這樣應用到實際場景中，則會造成檢測效果的降低，如漏檢、誤檢。 　　

    大數(shù)據(jù)訓練：數(shù)據(jù)從何而來以及如何訓練 　　

    深度學習最核心的優(yōu)勢在于深度化，用足夠多的數(shù)據(jù)來訓練，訓練的越多，算法的魯棒性、泛化能力越強。目前深度學習算法的訓練數(shù)據(jù)普遍都是幾十萬、上百萬級，像一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的IT巨頭們，他們的訓練數(shù)據(jù)都是上千萬、甚至上億級別。 　　

    Fei-Fei LI在2015年TED TALK中向公眾介紹人工智能中計算機視覺技術(shù)的最新進展時說道，ImageNet中下載了接近十億張照片，在巔峰時期，總共有接近五萬工作者，來自167個國家，幫助他們清理、分類、標記，接近十億張候選圖片。“十億張”、“五萬工作者”這些關鍵詞無不暗示著獲取有標注數(shù)據(jù)的時間和金錢成本。 　　

    首先，安防行業(yè)的“十億張”從何而來？據(jù)了解，盡管視頻監(jiān)控帶來了圖片與視頻資源的激增，一方面出于安全及隱私的考慮，不少公司做大數(shù)據(jù)訓練時，樣本采用的是本公司自有建設的監(jiān)控資源庫，小范圍的區(qū)域監(jiān)控遠遠夠不成海量；另一方面，目前安防產(chǎn)品的形態(tài)并沒有給深度學習留下一個很好的空間，比如說安防系統(tǒng)的數(shù)據(jù)大多都存儲在一個錄像機、存儲設備里，他們可以是DVR、NVR、IPSAN或者云存儲里，這樣的構(gòu)成體系不太方便讓一個計算設備把它的數(shù)據(jù)挖掘出來，然后去處理。如果在未來可以有一個更友好的基礎設施出現(xiàn)：所有的監(jiān)控攝像機都連到一個云上，在云上把深度學習的算法加載在上面，讓其接觸并分析所有的數(shù)據(jù)，真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)訓練。 　　

    其次，“五萬工作者”的研發(fā)體量可望不可及。每天，安防企業(yè)的研發(fā)者都需要花大量的精力和人力投入到給圖像打標簽的工作上，但是大量無監(jiān)督數(shù)據(jù)的獲取成本卻是微乎其微的。 　　

    回顧深度學習的發(fā)展史，有趣的是，2006年Hinton教授等人倡導的卻恰恰是利用無監(jiān)督學習來對深層神經(jīng)網(wǎng)絡進行預訓練。對無監(jiān)督數(shù)據(jù)的學習能力嚴重不足，以致大量無監(jiān)督數(shù)據(jù)就像富含黃金的沙海，我們卻沒有高效淘金的利器。直接從大量無監(jiān)督數(shù)據(jù)中學習模型確實是非常困難的，“無師自通”并非朝夕之功，但“少量有監(jiān)督數(shù)據(jù)+大量無監(jiān)督數(shù)據(jù)”的模式也許值得大力研究。 　　

    監(jiān)控攝像機：智能是左手，高清是右手 　　

    從模擬到720p到1080p到4K，更高清甚至超清的監(jiān)控攝像機始終是安防人的首要關注點，畢竟沒有有效的圖像采集信息，后面一切圍繞圖片或視頻展開的智能應用都是紙上談兵。 　　

    一個很典型的例子便是2013年波士頓馬拉松暴恐案的偵破過程，警方在監(jiān)控畫面中定位到涉案的兩個嫌疑人，盡管嫌疑人距離監(jiān)控攝像機不遠，但他們的面部完全沒有到達一個清晰可辨的程度，后來警方借助現(xiàn)場媒體、民眾提供的視頻、照片，才鎖定了犯罪嫌疑人。因此，如果數(shù)據(jù)在采集過程中就沒有捕捉到，后期是沒有辦法把它捏造出來的，要根本解決這個問題，需要發(fā)明更好的監(jiān)控攝像機，能夠在大廣角的情況下，仍然可以看清很遠的距離。時至今日，除了特定場景下的高空瞭望攝像機外，我們依然沒有很好的監(jiān)控攝像機可以遠距離采集有效的人臉信息。 　　

    總結(jié)人臉識別的最終訴求莫過于確認身份，回答“他是誰？”、“他在干什么？”、“何地？”、“何時？”這四個問題，從而通過決策推理解決“應該采取什么措施”的問題。在科研上，人臉識別技術(shù)日新月異，但落地到實際應用時，大規(guī)模部署時系統(tǒng)的經(jīng)濟性、復雜環(huán)境下系統(tǒng)的魯棒性以及對應的硬件支撐都是需要考慮的現(xiàn)實問題，解決了這些，小目標的達成也將觸手可及。