文 | AI国际站 唐恩
编 | 艾娃
较早的面部识别技术被认为是科幻小说的一种思想。但是在过去的十年中，面部识别技术不仅成为现实，而且还得到了广泛应用。如今，人们可以在任何地方轻松阅读有关面部识别的文章和新闻报道。这是面部识别技术的历史以及有关其美好前景的一些想法。
面部识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。这些行业包括执法机构，机场，手机制造公司，家用电器制造公司等。
如今，甚至零售商都在使用基于AI的面部识别技术来防止暴力和犯罪。机场的安全环境越来越好，移动电话制造商正在使用面部识别技术在设备中引入生物识别安全功能。
进入面部识别的历史。
世界认为伍德罗·威尔逊·布莱索（Woodrow Wilson Bledsoe）是面部识别之父。在1960年代，Bledsoe创建了一个系统，该系统可以使用RAND平板电脑手动整理脸部照片。数位板是人们可以用来借助释放电磁脉冲的手写笔在网格上输入垂直和水平坐标的设备。人们使用该系统手动记录面部特征（如眼睛，鼻子，嘴巴和发际线）的坐标区域。
手动记录的度量可以稍后保存在数据库中。当一个人的新照片输入系统后，它就可以通过数据库获得最相似的图像。在此期间，技术和计算机处理能力并未影响人脸识别。尽管如此，这是布莱索采取的第一步也是最重要的一步，以证明人脸识别是一种实用的生物识别技术。
21种面部标记，可提高1970年代的准确性
到了1970年代，Harmon，Goldstein和Lesk使手动面部识别系统更加精确。这三个人使用21种面部标记（包括嘴唇厚度和头发颜色）自动检测面部。但是，Bledsoe的系统仍然使用人工完成的实际生物特征计算。
特征脸
Sirovich和Kirby于1988年开始使用线性代数解决面部识别问题。他们使用的方法称为Eigenface方法。渲染开始于对低维面部图像表示的搜索。该团队能够证明对数据库中收集的图片进行特征分析可以形成一组基本特征。
他们还能够解释如何使用不到一百个值来精确地编码人脸图像。
1991年，Pentland和Turk通过寻找在图像中检测人脸的方法进一步研究了Eigenfaces方法。Pentland和Turk的工作是第一次自动面部识别。他们采用了技术和环境因素作为方法。
然后在1993-2000年代，DARPA和NIST发布了FERET计划，以鼓励商业面部识别市场。2002年，执法人员在关键技术测试中应用了面部识别。
社交媒体2010年至今
2010年开始时，Facebook开始使用面部识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特色面孔的人。尽管此更新在媒体行业引起了轰动，但Facebook仍然保持低调，因为对网站的受欢迎程度和使用率没有明显的负面影响。
机场上最大的生物识别装置。
2011年，巴拿马政府与美国国土安全部部长珍妮特·纳波利塔诺（Janet Napolitano）合作并授权了面部识别平台的试点计划。该试点程序称为FaceFirst，用于减少巴拿马Tocumen机场的非法活动。
第一次尝试获得了成功，FaceFirst扩展到了北航站楼设施。在Tocumen实施的技术成为机场最大的生物识别设备。
2014年执法部门采用面部识别。
执法机构在2014年提出采用移动面部识别。该技术在2017年成为零售行业的必然选择。
人脸识别的未来
全世界的政府越来越多地在面部识别技术上投入资源，尤其是美国和中国是面部识别市场的领导者。
美国政府已决定通过面部识别系统来识别和注册访客，以增强机场的安全性。美国有几个州已允许执法部门在数据库中运行搜索-这些搜索包括驾驶执照和身份证照片的详细信息。面部识别和所得搜索技术也可用于警察检查。
当其他国家仍处于计划阶段时，中国已经在运行多个面部智能项目。
全世界都在使用这项技术并获得许多好处。在印度，银行正在使用这种面部识别技术来防止ATM上的欺诈行为。它还用于报告重复的选民，验证护照和签证，驾驶执照等。
面部识别的未来很有希望。
该技术有望增长，并将在未来几年创造大量收入。监视和安全是受技术强烈影响的主要行业。学校和大学，甚至医疗机构也计划在其场所实施面部识别技术，以实现更好的管理。面部技术中使用的复杂技术也正在进入机器人行业。
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