對(duì)人臉識(shí)別的11個(gè)誤解

過(guò)去十年內(nèi)，隨著我們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域取得長(zhǎng)足進(jìn)步，我們能夠?yàn)榍度胧较到y(tǒng)增加一些先進(jìn)功能，例如人臉識(shí)別。雖然人臉識(shí)別能夠帶來(lái)諸多好處，但人們有時(shí)仍然認(rèn)為它的使用存在問(wèn)題，甚至充滿(mǎn)了爭(zhēng)議。事實(shí)究竟如何？在本文中，我們將澄清一些對(duì)人臉識(shí)別的誤解。

1) 人臉識(shí)別的成本非常昂貴

人們會(huì)覺(jué)得要讓計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀(jì)前十年中期以來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類(lèi)方面的突破都利用了圖形處理單元(GPU)的強(qiáng)大處理能力，這些單元通常在緊耦合集群中使用。但對(duì)于嵌入式系統(tǒng)（例如家庭安保和門(mén)禁控制產(chǎn)品）的人臉識(shí)別應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員而言，并不需要如此復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)流程。設(shè)計(jì)高效率的算法，側(cè)重于檢測(cè)人臉、將人臉與已注冊(cè)的圖像進(jìn)行匹配，所需的處理能力將遠(yuǎn)低于研究級(jí)別的算力。

2) 人臉識(shí)別非常困難

機(jī)器學(xué)習(xí)的一大關(guān)鍵難點(diǎn)是將設(shè)計(jì)流程與應(yīng)用相匹配，以便能夠在訓(xùn)練時(shí)產(chǎn)生有用的結(jié)果。但在人臉學(xué)習(xí)等應(yīng)用中，不需要從頭開(kāi)始構(gòu)建這些結(jié)構(gòu)。我們可以使用基于經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程構(gòu)建的平臺(tái)，它們不僅能快速提供高性能，而且提供一定程度的定制能力，滿(mǎn)足不同目標(biāo)市場(chǎng)的需要。

3) 人臉識(shí)別需要高性能處理

很多人看到，在云計(jì)算環(huán)境中，我們將高性能硬件用于機(jī)器學(xué)習(xí)，于是他們想當(dāng)然地假定機(jī)器學(xué)習(xí)都是重量級(jí)進(jìn)程。但是，這些系統(tǒng)需要能夠適應(yīng)很多不同應(yīng)用，而且它們可以充分利用支持所有深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的開(kāi)源工具。因而，即便對(duì)于推理應(yīng)用，當(dāng)使用網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)，模型具有高度的數(shù)據(jù)和計(jì)算冗余。  嵌入式解決方案可以顯著減少這些開(kāi)銷(xiāo)，因而能夠在32位MCU上運(yùn)行復(fù)雜的人臉識(shí)別算法。

4) 人臉識(shí)別不太安全

人臉識(shí)別在嵌入式系統(tǒng)中的一大重要應(yīng)用是門(mén)禁控制，如果有人手持自拍照靠近攝像頭企圖蒙混過(guò)關(guān)，需要確保門(mén)鎖不會(huì)被打開(kāi)，也無(wú)法越過(guò)報(bào)警系統(tǒng)。正因?yàn)槿绱?，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的集成式視覺(jué)平臺(tái)非常重要。這些技術(shù)能夠?qū)D像執(zhí)行檢查，確保將可用數(shù)據(jù)饋送到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。靈活確保管道可以處理可見(jiàn)光數(shù)據(jù)以及更多內(nèi)容。在這種情況下，使用紅外傳感器或圖像傳感器可以幫助系統(tǒng)能夠辨別真?zhèn)巍?/p>

5) 人臉識(shí)別侵犯隱私

公眾熟悉的眾多應(yīng)用需要將原始數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，然后在云服務(wù)器上處理數(shù)據(jù)。這是很多消費(fèi)者擔(dān)憂(yōu)的問(wèn)題，他們不希望自己在住宅及周邊區(qū)域的活動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，甚至可能在服務(wù)器遭受惡意攻擊后被披露。有些平臺(tái)可在本地執(zhí)行所有圖像處理和人臉識(shí)別功能，例如恩智浦基于MCU的EdgeReady解決方案。數(shù)據(jù)自始至終不會(huì)離開(kāi)平臺(tái)，從而確保最終產(chǎn)品可以最大程度地保護(hù)用戶(hù)隱私。

6) 人臉識(shí)別在黑暗中無(wú)法進(jìn)行

具有集成人臉識(shí)別功能的安全系統(tǒng)或電動(dòng)門(mén)經(jīng)常需要在不太理想的照明條件下工作。人臉識(shí)別技術(shù)似乎要依賴(lài)于可見(jiàn)光才能正常工作，夜間工作或斷電可能成為一大難題。但是，通過(guò)將可見(jiàn)光圖像傳感器與在紅外線光譜上工作的輔助器件配合使用，或使用飛行時(shí)間數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建范圍內(nèi)對(duì)象的3D映射，可以非常簡(jiǎn)單地解決這個(gè)問(wèn)題。采用這種方法，無(wú)光照不再是難題，由于不要求解決方案采用人工照明，它還有助于提高實(shí)用性和降低功耗。

7) 人臉識(shí)別需要人工智能方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)

整體來(lái)說(shuō)，人工智能是一個(gè)非常寬泛和復(fù)雜的領(lǐng)域。僅在深度學(xué)習(xí)方面，arXiv網(wǎng)站上每天都會(huì)出現(xiàn)新學(xué)術(shù)論文，探討不同技術(shù)領(lǐng)域和新管道結(jié)構(gòu)。但如果您使用專(zhuān)為人臉識(shí)別設(shè)計(jì)的平臺(tái)，例如恩智浦基于MCU的解決方案，就很容易得到高質(zhì)量的結(jié)果，因?yàn)樗粌H采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，還提供了針對(duì)任務(wù)設(shè)計(jì)的完整圖像處理工具包。

8) 人臉識(shí)別的功耗很高

使用經(jīng)過(guò)優(yōu)化的人工智能和圖像處理，我們可以在MCU上運(yùn)行人臉識(shí)別，而并非在服務(wù)器平臺(tái)的高性能GPU上運(yùn)行。這帶來(lái)了更多優(yōu)勢(shì)：我們可以使用目前MCU支持的眾多節(jié)能模式。MCU解決方案不需要啟動(dòng)Linux等重量級(jí)操作系統(tǒng)，這意味著在不需要主處理器的情況下可將其關(guān)閉。但如果運(yùn)動(dòng)傳感器確定視場(chǎng)范圍內(nèi)有足夠的活動(dòng)需要注意，仍可在十分之一秒內(nèi)喚醒處理器，實(shí)現(xiàn)完整的人臉識(shí)別功能。

9) 訓(xùn)練對(duì)于最終用戶(hù)來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)繁瑣的任務(wù)

早期在平板電腦和智能手機(jī)等嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)的人臉識(shí)別需要一系列不同的姿態(tài)，以便有效地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于識(shí)別新用戶(hù)的臉部。隨著遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，只需讓人臉面對(duì)攝像頭一次，即可進(jìn)行特征訓(xùn)練，并將特征添加到經(jīng)過(guò)許可的用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)。

10) 人臉識(shí)別的應(yīng)用受限

與任何技術(shù)相同，在創(chuàng)新公司將技術(shù)投入應(yīng)用之前，我們很難想像到技術(shù)將會(huì)如何使用。人臉識(shí)別似乎僅限于安保和門(mén)禁控制應(yīng)用，因?yàn)樗鼈兪悄壳俺Ｒ?jiàn)的使用方式。但智能電器和電動(dòng)工具可以將這項(xiàng)技術(shù)用于安全用途：禁用功能，避免小孩受傷。設(shè)備的設(shè)計(jì)目的將不再只是識(shí)別人臉，還要識(shí)別表情。設(shè)備能夠讀取情感信號(hào)，例如失望、困惑或高興，并且作出相應(yīng)的回應(yīng)，改進(jìn)整體用戶(hù)體驗(yàn)。

11) 人臉識(shí)別需要重量級(jí)操作系統(tǒng)

由于深度學(xué)習(xí)的很多研究級(jí)別工具作為開(kāi)源軟件工具包提供，而這些工具包是針對(duì)Linux編寫(xiě)的，所以人們很容易會(huì)認(rèn)為人臉識(shí)別等應(yīng)用需要Linux。但支持核心技術(shù)的嵌入式系統(tǒng)既不需要存儲(chǔ)器成本，也不需要Linux系統(tǒng)的長(zhǎng)啟動(dòng)時(shí)間?；贛CU的解決方案可以運(yùn)行輕量級(jí)的操作系統(tǒng)，消耗的存儲(chǔ)器空間更少，啟動(dòng)時(shí)間更短，并且還支持高級(jí)電源優(yōu)化。