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我国首部AI全流程微短剧《中国神话》3月22日上线，该剧从一个个经典神话故事起笔，展现民族精神的时代回响，其美术、分镜、视频、配音、配乐全部由AI完成。

《中国神话》作为AI技术影视化应用的先锋实践，引领了影视创作的新潮流。同时，人工智能（Artificial Intelligence）驱动的人脸识别技术也在生活中愈发普及，广泛应用于安防、交通、金融等领域。那么，你知道人脸识别究竟是什么吗？它又是如何实现精准识别的呢？

什么是人脸识别

说到人脸识别，大部分的人第一反应是“刷脸”，我们先来看一下人脸识别的定义。简单地说，人脸识别，是对人脸特征进行分析计算，并进行身份识别的一种生物识别技术，是用摄像机或摄像头采集含有人脸的照片或视频，对其中的人脸进行检测和跟踪，进而达到识别、辨认人脸的目的。人脸识别通常也叫作人像识别、面部识别等。

其实，人脸识别也是人工智能在生活中的一个应用，就是让人工智能去判断图片和视频中人的身份是什么。

别看这两年人脸识别因为在智能手机上的使用而大热，其实这项技术最早的研究还要追溯到20世纪50年代。那时候已经有科学家在研究人脸轮廓的提取方法，但受限于当时的技术水平，这项技术的相关研究一度停滞。直到20世纪80年代，人脸识别的技术才有了新的突破，神经生理学、脑神经学、计算机视觉等相关知识被引入，人脸识别进入了新的发展阶段。

所以，当前阶段的人脸识别不是单一的技术，而是融合了神经生理学、脑神经学、计算机视觉等多种学科的技术。

在了解什么是人脸识别之后，下面我们来看看它是怎么实现的。其实，我们人类无时无刻不在进行着人脸识别，我们每天都会在生活中遇到很多人，会跟遇到的熟人打招呼，会忽略其他的陌生人。然而，这项对于我们人类来说非常简单的任务，对机器来说却不那么容易实现。

对计算机来讲，一幅图像，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵，每个像素点都是一组数据。机器不仅要在这些数据中，找出哪一部分数据代表了人脸，还要区分这个人脸属于谁。

人工智能完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。

1.把人脸从图中找出来

首先，计算机需要在图片或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫作“人脸检测”。完成这部分工作相对容易，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸即可。当前大部分照相机和手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。

当计算机发现有人脸出现在图片中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。由于不能事先确定人脸的大小和位置，所以计算机需要对全图进行扫描，逐个判断所截取的图像是不是人脸。而每次扫描，移动的距离可能只是几个像素。也就是说，仅仅把人脸从画面上找出来，计算机就需要做成千上万次这是不是人脸的判断。

2.确定人脸的身份

把人脸从图像上找出来以后，下一步就是要确定人脸的身份了。这是一个非常复杂的过程，计算机先将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准形状，然后提取人脸的特征，最后才是进行人脸匹配，从数据库中找出与人脸相匹配的身份信息。

每当我们使用手机的“刷脸支付”功能时，计算机就会对当前人脸和库存人脸进行一次比对，这是一种“一对一”的身份验证。它还可以作为一种辅助手段来使用，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入、互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。

如果要求计算机只凭借人脸就识别出一个人的身份，这是一种“一对多”的人脸查找，其目标人脸库是一个由N个人脸组成的“熟人库”。随着N的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。

人脸识别的特点

与生活中比较常见的指纹识别、声纹识别，以及虹膜识别等生物识别技术相比，人脸识别有3个主要特点：

1.非强制性

在识别的过程中不需要被识别对象的配合，只要能拍摄到人脸就可以进行识别，例如在安防领域，人们在不知道的情况下就被获取了人脸图像。

2.非接触性

不需要被识别对象跟设备进行接触就能获取人脸图像，因此可以避免某些疾病的传染，比指纹识别更加安全。

3.并行处理

当同一幅图像中有多个人脸时，计算机可以一起处理，不像指纹识别和虹膜识别那样需要一个一个来。在车站等人流量大的地方，人脸识别使用起来更方便。

正是由于人脸识别技术具有这些特点，所以它在很多国家的金融、电子商务、安全防务、娱乐等领域都得到广泛的应用。日常生活中，人脸识别技术的应用也比比皆是。例如，通过刷脸来进行网络支付，在门禁考勤系统中运用人脸识别等。

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