人臉信息技術應用新熱點淺析

人臉信息技術應用新熱點淺析

　　摘要：用機器進行人臉圖像處理的研究至今已經有四十多年的歷史了。在此期間，人們提出了許多具備一定應用前景的算法，商業市場上也出現了許多有實用價值的產品。本文分為三個部分，第一部分簡要介紹人臉信息技術的相關背景知識;第二部分簡單分析人臉信息技術專利申請的整體情況;第三部分對近年來人臉信息技術的主要應用熱點進行分析。

　　關鍵詞：人臉;算法;專利;圖像處理

　　一、人臉信息技術

　　所謂的人臉信息技術主要包括人臉檢測和人臉識別兩大部分。

　　1.1 人臉檢測

　　人臉檢測是指在圖像上檢測人臉是否存在，若有則應判斷出人臉的位置及大小。在各種應用的推動下，進入上個世紀九十年代后，人臉檢測技術逐漸得到了各國研究人員的重視，各種更加有效的算法不斷提出。這十幾年的發展歷程大致可分為兩個階段：1999 年以前，基于各類知識特征的方法是主導，這類方法直觀易懂、實現簡單，但最大的問題是魯棒性不強;1999年以后，基于統計學習的算法占據了主流地位，隨著神經網絡、SVM、概率模型等算法的提出，基于統計學習的算法在魯棒性上得到了很大提高，效率上也可基本滿足實時應用的需要。隨著相關研究的深入，人臉檢測技術在可控環境下(光照均勻、姿態端正、背景簡單)，已能獲得可供實用的檢測率。

　　1.2 人臉識別

　　計算機人臉識別技術是一門應用技術， 它涵蓋信號處理、數字圖像處理、計算機視覺、模式識別等多門學科的理論知識。由于計算機人臉識別技術的核心內容是由已知人臉來確定未知人臉的歸屬問題， 因此， 它更應該認為是模式識別的范疇。

　　它基本上可分為兩個方面：

　　一是回答“是不是某人? ”的問題， 它是給定一幅待識別人臉圖像， 判別它是否是某人的問題， 也就是通常所說的身份驗證(A uthentication)， 它是個“ 一對一” 的兩類分類問題;

　　另一個是回答“ 是誰? ” 的問題， 它是給定一幅待識別人臉圖像， 判斷它是誰的問題， 通常所說的人臉識別就是個“ 一對多”的分類問題。

　　對計算機人臉識別方法的研究主要有兩大方向：

　　一是基于人臉圖像部件特征的識別方法;

　　二是基于人臉圖像整體特征的識別方法。主要包括基于特征臉的識別，基于最佳鑒別矢量集的人臉識別，基于Bayesian臉的人臉識別，基于傅里葉不變特征的人臉識別，基于彈性圖匹配的人臉識別以及基于神經網絡的人臉識別等。

　　近年來，隨著互聯網技術的飛速發展，移動終端設備、交互式家庭影音設備的不斷升級換代，人臉信息技術有了更為廣闊的應用平臺和創新空間。

　　二、人臉信息技術專利的整體分析

　　全球專利申請量趨勢：

　　經過檢索，截止到2014年12月31日，在德溫特專利數據庫(DWPI)中共檢索到7176項基于人臉信息技術的專利申請。

　　早期階段，從1995年至2004年，每年的專利申請量都不大，筆者認為，主要是由于早期計算機硬件，特別是攝像頭技術還不發達，盡管研究人員在算法支持方面已經做出了很多的努力，但人臉信息技術還沒有得到較好的應用平臺。從2005年開始，該領域申請量出現持續快速地增長，并在2008年達到最高峰。這個過程正是中國專利申請量迅速上升的階段，后面的統計分析也將證明，中國是該領域的非常重要的專利產出國。到了2010年，該領域的專利申請量又有了小幅的回落，但盡管如此，該領域的申請量近年來還是保持著較高的，穩定的數量。并且由于專利申請公開的時延性，導致近幾年的統計數據并不完整。

　　根據分析發現，隨著以移動互聯網技術為代表的計算機技術的發展，出現了大量的，各種形式的人機交互技術，而許多的人機交互技術正是基于人臉信息技術實現的，因此人臉信息技術的應用必將越來越廣，對該技術的研發將保持持續的熱度，該領域的專利申請量也將繼續保持穩步增長的狀態。

　　三、人臉信息技術專利應用新熱點

　　隨著硬件設備的不斷升級，移動互聯網技術的迅猛發展，人臉信息技術有著更廣闊的應用平臺與創新空間，近年來該領域的專利申請也呈現出許多新的創新熱點。鑒于在人臉信息技術領域，日韓企業的申請量占主導地位，優勢明顯，我們接下來將以索尼和三星電子三兩大公司為例，分析這三家公司申請日在2010年至2014年間該技術領域的專利申請，結合各公司的整體發展戰略，淺析人臉信息技術中的新熱點。

　　3.1 表情識別

　　在算法層面，主要是在檢測到的人臉基礎上，對人臉進行特征提取，得到反映表情特征的關鍵信息，對得到的表情特征向量進行分類，從而得到所屬表情類別。在應用層面，典型的表情識別技術應用如下：

　　以申請CN201310059339為例(發明名稱：圖像處理設備和方法以及程序，申請人：索尼公司)，該圖像處理設備包括臉部檢測單元，所述臉部檢測單元根據輸入圖像檢測臉部;評估值計算單元，所述評估值計算單元針對由臉部檢測單元檢測到的臉部的每一種臉部表情計算表示臉部表情的程度的評估值;和控制單元，所述控制單元基于由臉部檢測單元檢測到的臉部的每一種臉部表情的人的數量和由評估值計算單元計算出的臉部的每一種臉部表情的評估值，改變用于提取圖像的基準，從而容易地提取包括少數人具有的臉部表情的圖像。本申請主要解決的問題為，即使當多個被圖像捕捉的人的臉部表情不同時也獲得具有高滿意程度的圖像。

　　以申請CN201310393418為例(發明名稱：將音頻和/或圖像與臉部特征和表情相關的系統和方法，申請人：索尼公司)，系統先識別出至少一個觀看者的表情，指令使處理器將標識內容的元數據與觀看者的至少一個表情關聯。該申請可為內容提供商提供更有效的手段以確定他們提供的內容是否使觀看者滿意和/或確定觀看者對他們的內容的反應的種類。由于照相機與諸如計算機和電視機(TV)的整合已經為內容提供商提供了利用此整合實現諸如此類目的的機會，此類目的包括有針對性的廣告投放、提高觀看者對節目的滿意度等等。

　　3.2 身份分組

　　身份分組是通過提取到的人臉特征信息，根據特征信息得到到對應的身份分組，在此基礎上再提供進一步的應用服務。

　　以申請CN 201210318981為例(發明名稱：以言語方式進行交流的面部響應電視設備，申請人：索尼公司)，本發明所教導的電視設備以個性化的會話方式與用戶進行言語交流。該交流是響應于攝像機收集的圖像信息進行的，其中，該攝像機與電視中執行圖像處理(例如，包括面部辨認)以識別靠近電視的個人觀看者和觀看者群組的計算機相連接。該系統不僅確定人是否位于電視裝置附近，而且實際上對這些人的身份進行確定，并且交互地利用此信息來生成個性化的言語輸出。

　　3.3 基于人臉位置進行圖像裁剪

　　以申請CN201410003848為例(發明名稱：用于在具有相機的裝置中處理圖像的設備和方法，申請人：三星電子株式會社)，本申請提供一種當使用具有相機的便攜式終端或相機裝置進行拍攝時通過識別人的臉部區域并以識別的臉部區域為中心設置裁剪區域來裁剪人物照片的設備和方法。本申請還提供了一種在照片中包括多于一人的情況下，通過設置裁剪區域來裁剪照片，從而每個人的臉包括在裁剪區域中的設備和方法。

　　3.4 根據人臉位置確定人體其他部分的位置及姿勢

　　由于人臉特性相對于身體其他部位更為突出，更易于檢測，因此在圖像中檢測到人臉后，可以根據人臉與身體其他部位的位置關系，確定人體其他部位的位置及姿勢。

　　具體應用示例如下：

　　以申請CN 201210318981為例(發明名稱：以言語方式進行交流的面部響應電視設備，申請人：索尼公司)，通過檢測圖像的面部區域、根據面部區域的位置設置至少一個動作區域、將與至少一個動作區域相對應的圖像數據與檢測信息進行比較以便確定是否已經執行預定動作、以及當確定已經執行預定動作以及接收合作控制信息時基于合作控制信息而實行預定處理，實施設備以及方法。本申請提供的方法，先對人臉進行檢測，在檢測到人臉位置的基礎上，再確定如人手之類的其他身體部位的位置，從而降低目標識別的計算量。

　　四、結語

　　眾所周知，近幾年來，索尼與三星電子在核心產品線上發展戰略各有側重，相對于三星電子在移動終端設備方面表現出的強勁勢頭，索尼的核心產品線更廣泛，包括數碼相機，游戲機，影音產品等。而無論是移動終端設備，數碼相機還是游戲機，人臉信息技術都得以廣泛的應用，人臉信息技術出現的新熱點，一定程度上反映了兩家公司在產品線研發布局上的思路。對于上述幾種新熱點應用方向，筆者比較了兩家公司在DWPI庫中關于各方向的申請量，從相關數據中不難發現，索尼和三星電子兩家公司對于上述熱點技術的側重還是略有不同，索尼公司在涉及圖像運動檢測方面申請量更大，而三星公司在表情識別方面的申請更多。筆者認為，這也從側面反映出兩家公司的研發重點，由于索尼公司在數碼相機和游戲機方面的表現更為突出，相應地，在這兩種產品上應用較多的運動檢測和運動跟蹤的申請更多;而表情識別技術更廣泛地應用于移動終端設備，因此三星公司在這方面的專利申請更多。

　　綜上所述，科研人員在算法和應用層面都不斷取得突破性的進展，人臉信息技術在未來有著廣闊的發展前景，人臉信息技術的專利分析是計算機視覺，安防系統，通信技術等領域科研人員都值得關注的課題。

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