“人臉辨識” (face recognition)已經(jīng)成為電影和電視中的一個熱門話題了?！叭四槺孀R”是一項透過攝影機自 動、迅速并準確確認人物身份的技術(shù)。如果你曾經(jīng)看過2002年的《關(guān)鍵報告》(Minority Report)，你應(yīng)該還記得湯姆克魯斯(Tom Cruise)飾演John Anderton警長在購物中心的場景吧？ 在銷售系統(tǒng)掃描他的臉部后，即親切地喊出他的名字，并向他宣傳一系列的促銷活動。但這可不是什么未來的想象──英國聯(lián)鎖超市Tesco現(xiàn)在已經(jīng)使這種應(yīng)用 成為現(xiàn)實了。

其他現(xiàn)實生活中的許多人臉辨識應(yīng)用也確實存在。想想看Facebook的卷標(tag)建議功能，就是一種可在你每次上 傳照片時辨識朋友臉部的自動化系統(tǒng)。Facebook的這項功能在2012年收購Face.com后更加強化了。還有，蘋果公司(Apple)的 iPhoto 軟件也能自動管理分類同一群人。

別忘了還有最近發(fā)布的幾個 Android 操作系統(tǒng)版 本(這可能是Google在2011年收購Pittsburgh Pattern Recognition取得的技術(shù))都支持了人臉辨識選項，以及經(jīng)由第三方應(yīng)用和程序(app)在 iOS 上的支持。新的微軟(Microsoft) Xbox One 以及 Sony PlayStation 4 游戲機也支持人臉辨識登入，并經(jīng)由照相機等配件實現(xiàn)用戶接口客制化。

人臉辨識已經(jīng)在最近幾年取得了實質(zhì)性的進展，但它仍不夠完善。它的部份限制來自于影像數(shù)據(jù)庫不夠強大，以及相關(guān)算法仍無法完全彌補視角偏離、光線不足或甚 至受試者戴帽子、假發(fā)、太陽眼鏡以及化妝易容等問題。很諷刺的是，人臉辨識技術(shù)至今無法確保人臉辨識的可靠性，從而引發(fā)了尊重隱私的爭議。然而，在人臉分析技術(shù)方面，目前看來已經(jīng)發(fā)展得更成熟，不僅有助于實現(xiàn)一連串驚人的應(yīng)用，同時，由于人臉分析技術(shù)并不涉及個人辨識，更能有效地解決隱私爭議。

例 如，人臉分析算法能準確地辨別一個人的性別。這種能力已經(jīng)應(yīng)用在電子廣告牌牌中，可依據(jù)注視廣告訊息者的性別分別顯示不同的信息。同時，針對會議現(xiàn)場人口 統(tǒng)計信息提供動態(tài)更新報告的服務(wù)中，也出現(xiàn)了這一類的應(yīng)用。人臉分析技術(shù)還有助于預(yù)測人們的年齡層。英特爾與Kraft去年即利用這項技術(shù)，開發(fā)出一系列 的自動售貨機。此外，和碩科技(Pegatron)也利用這項技術(shù)來篩選可能不到15歲的求職者，以避免雇用了未成年的童工。

主流媒體往往關(guān)注于一些瑕疪與爭議，而忽略了另一種特定的技術(shù)，我們知道這種做法有多么過于簡化。盡管研發(fā)和產(chǎn)品開發(fā)人員不斷追求100%的人 臉辨識準確度，但藉由其他業(yè)已發(fā)展成熟的人臉分析技術(shù)，就足以支持許多種吸引人的應(yīng)用了。在您的下一代系統(tǒng)設(shè)計中，您打算如何利用這項技術(shù)呢？

本文作者Jeff Bier是嵌入式視覺聯(lián)盟(Embedded Vision Alliance)創(chuàng)辦人