人工智慧物聯網AIOT文章分享

人臉辨識技術是基於機器學習中的「監督式學習」來進行的。所謂監督式學習，簡單來說，就是有一組已知的數據（輸入資料和正確答案）來訓練一個模型。這些數據的輸入部分是我們拍攝的照片，標籤部分就是照片中的人物身份，拿圖片中這些照片來說(如圖2)，我們可以看到九個不同的人物，而每個人都有不同的外觀特徵。如果我們用人臉辨識系統去處理這些照片，它會先提取每個人臉的特徵，然後與已經學習過的資料進行比對。即使這些人物的姿勢、髮型或者光線有所不同，辨識系統也會基於特徵點來進行判斷。然而，這個過程並不是百分百準確，特別是當照片中的人物有著與其他人相似的特徵時，就容易產生混淆，甚至連人類肉眼也會不易分辨。透過大量標註過的人臉照片訓練，模型可以學會如何分辨出人臉的不同特徵。我們可以將人臉辨識的過程簡單分為四個步驟：

• 1.1 面部檢測（Face Detection）:

  首先，系統需要知道一張圖片裡是否有人的臉。這個步驟稱為面部檢測，它會辨認出圖片中的人臉所在位置，然後將臉部範圍截取出來作為後續分析的輸入。

• 1.2 特徵提取（Feature Extraction）:

  接下來，系統會對臉部進行分析，提取出一些關鍵特徵點，這些特徵可能包括眼睛的位置、鼻子的形狀、嘴巴的弧度等。這些特徵點會轉換成數學模型，以便計算機能夠進行處理。

• 1.3 特徵匹配（Feature Matching）:

  特徵提取完畢後，系統會將這些數據與已存儲的人臉數據庫進行比較，尋找相似的人臉。這個過程就像我們翻閱相簿，試圖找到一張熟悉的臉一樣，系統會依據相似度來給出結果。

• 1.4 確認與辨識（Recognition）:

  最後，系統會根據比對的結果，做出判斷，確認照片中的人物是否為數據庫中已知的人，或者給出一個匹配度最高的結果。

人臉辨識的應用場景極為廣泛，以下是幾個主要的應用領域：

• 2.1 手機解鎖與支付:

  最常見的應用莫過於我們每天使用的手機。透過人臉識別技術，我們可以輕鬆地解鎖手機，甚至進行支付。這些系統會記錄我們面部的特徵，每次我們拿起手機，它都能快速比對，確認身份。

• 2.2 安防監控:

  在人群密集的公共場所，如車站、機場或商場，人臉辨識技術已經成為監控系統的重要部分。這些系統能夠即時辨認出犯罪嫌疑人或高危險人員，並迅速發出警報。透過與犯罪嫌疑人數據庫的對比，可以提高公共安全，減少潛在威脅。

• 2.3 社交平台的照片標籤:

  當你上傳照片到社交平台時，系統會自動辨識照片中的朋友並提示標註他們的名字，這也是人臉辨識的一種應用。這類技術依賴於先前上傳的照片來學習並記錄每個人的特徵，然後進行自動標記。

• 2.4 校園安全與考勤系統:

  越來越多的學校開始使用人臉辨識技術來管理校園安全和學生考勤。系統能自動識別進出校園的人員，確保校園內只有授權的學生與教職員進入。這樣的系統不僅可以提高校園安全，也省去了傳統打卡的麻煩。

儘管人臉辨識技術已經取得了長足的進展，但它仍然面臨一些挑戰。首先，不同的光線條件、角度、表情、髮型等都可能影響辨識的準確性。舉個例子，有時候你可能會發現自己剛理完髮或戴上眼鏡後，手機的人臉解鎖功能會變得不靈敏，這就是因為系統難以適應這些突然的變化。其次，隱私問題也是人臉辨識技術的重要議題。隨著越來越多的公共場所和商業應用採用這項技術，個人數據的保護成為關鍵。如何在提供便捷與安全的同時，保障用戶的隱私，這是一個需要社會共同解決的問題。