看到并快速识别脸部的能力是超能力。 无需花费时间分析，研究皱纹，褶皱和椭圆形。 人脸识别是即时而轻松的。 如此简单，以至于我们都不知道该怎么做。
考虑一下不同的面孔如何彼此相似-两只眼睛，一张嘴，一只鼻子，两只耳朵都以相同的顺序（最常见）每次都伸出侧面。 如此轻松地分析对象，真是不可思议。
我们通过“编程”来识别出生时的面孔，但是现在人们已经取得了更多成就-他们向机器教授了这项技能。 人员识别和识别系统的广泛实施将如何影响社会？
Pareidolia：自动面部搜索
处于“自动”模式的人们能够区分任何表面上的熟悉图像。 建筑物中只有三个建筑元素被视为令人惊讶的鸭子的面孔。 这是pareidolia的一个例子。
pareidolia一词来自希腊语para（para-近，近，偏离任何事物）和eidolon-意象。 这是错觉的名称，是对图像的感知或它们实际上不是的含义。 例如，树干上的脸或云中的动物形象就是pareidolia。
更多这样的照片可以在thingswithfaces.com上找到我们以
任何几何图形看到的人的面孔和动物的面孔。 整个表情符号文化都基于此原理。 :-)
pareidolia现象很容易翻译成算法语言。
Shinseungback的艺术家Kimyonghun使用OpenCV库中的脚本拍摄了云层，将其融合到人脸片刻。
撒切尔的错觉：系统生物学的错误
有一个生物学错误表明
识别能力非常重要 。 您周围的大多数物体-椅子，桌子，计算机，都很容易看到，并且可以从任何角度正确识别。 只是没有面孔。
倒立的面部会导致大脑的撒切尔效应（幻觉）失灵。 该现象描述了一种条件，其中很难检测到倒置的肖像照片中的局部变化。
将玛格丽特·撒切尔（Margaret Thatcher）的照片翻过来，看一下结果。 第一张照片看似正常，但是如果将其翻转，眼睛和嘴巴的错误位置会立即引起注意。 人和人工神经网络以不同的方式感知图像。 令人惊讶的是，我们耳朵之间的“神经网络”是如此容易被愚弄。
撒切尔的错觉展示了我们的大脑处理信息的一些基本机制。 大脑读取一组单独的元素：一双眼睛，鼻子，嘴巴，耳朵。 除了面部特征的个体特征之外，还考虑了它们自身与位置之间的关系。 即，一个人被视为一个整体系统。
因此，当我们看到一张颠倒的脸时，大脑更难评估整个图像-分别为每个元素“收集”信息：眼睛就位，嘴巴就像嘴巴。 但是，一旦向我们展示了正确的面孔，就会突然对单个系统的感知重新出现，问题开始出现：很明显，熟悉的功能以一种不寻常的方式进行了连接。
为什么这很重要？ 由于感知的完整性，人的大脑能够识别出最小的面部特征差异。 大脑皮层的区域识别面部并确定凝视的方向，杏仁核和胰岛分析面部表情，额叶的前额叶区域和负责愉悦感的大脑系统评估其美丽。
像功能这样的错误：Chernov的面孔
（
c ）
人类感知的独特性用于使用“面孔”分析汇总的多维数据。 1973年，美国数学家德国人切尔诺夫（Chernov）概述了使用“人”来识别特征关系并研究几个变量之间的复杂关系的概念。
Chernov数据以脸部象形图的形式反映出来，其中所选变量的相对值表示为单个特征的形状和大小：鼻子长度，眉毛之间的角度，脸部宽度-总共多达36个变量。 因此，观察者可以识别对于每种值配置唯一的对象的视觉特征。
快速查看由面组成的图将使您能够快速确定轮廓的特征是否存在显着差异（一致）。 通过详细查看面部特征，可以清楚地看出哪些特征（每个面部特征是原始数据集的一个单独特征）的相似性以及区别在哪里。 例如，在上面的插图中，很容易通过悲伤和有趣的表情来注意到国家之间的差异。
为什么要张开你的脸
快速的面部识别能力有助于您从幼儿园接孩子，选择伴侣，正确正确地表达情绪。 但是，当人们将这种能力转移到人工神经网络时会发生什么呢？
一个想法可能会导致拒绝。 并非所有人都愿意接受存储数据，监控移动，分析购买和情绪的技术。 从简单的视频监控到个性化的视频分析的转变，责任感显着增加。
如今，诸如
DeepFace之类的算法以比人类更高的精度确定了个体的相似性。 Nvidia算法本身会在几秒钟内创建不存在的人的面孔。 上方拼贴画中的人脸是
由 StyleGAN神经网络
生成的 ，并经过70,000张图像数据集的训练。 他们看起来非常现实。
SearchFace算法演示最初，Facebook人脸识别算法提高了警觉性，但随后每个人都习惯了（或离开了社交网络）。 用于在VKontakte上的照片上搜索人物的FindFace服务受到了不同的评论，并被用于欺凌，但是类似SearchFace项目的关闭已经引起了用户的负面反应-最后，如果有可用数据，则向所有人开放。
零售商安装了面部识别技术来防止盗窃，收集有关年龄，性别甚至顾客情绪的数据。 最后，目标是改善并利用客户服务。 当客户意识到该系统对他们个人有利时，许多人会同意引入新技术。
鉴于越来越多的“身份盗窃”案件（信用卡和个人数据欺诈），消费者将在适当的时间选择该系统。 正确识别它们。
当前，算法可帮助解决不良的框架照明，低分辨率和遮罩的问题，例如眼镜，假发和多日刷毛。 这些系统以极高的速度运行，可在一秒钟内将一个人映射到数百万人的数据库。
美国的一些商店
为盗窃嫌疑人
提供了一种选择：允许您自己拍照或获得正式的犯罪指控。 小偷在获得自由的同时还被禁止购物，他的照片正式进入数据库。 包含人物图像的文件被加密，并且仅对系统所有者可用。
谁从认可中获利
大多数商店已经安装了闭路电视摄像机。 对于视频分析，不需要硬件更新-只需连接云服务即可。 借助Ivideon视频分析服务，几乎没有进入门槛。
该解决方案的成本从每台相机1,700卢布起，这使任何企业家都可以使用软件。
零售商使用面部识别技术的主要动机是防止盗窃。 根据国家零售基金会的数据，仅美国一地，2017年约有1.33％的商品因盗窃而丢失-至少损失了468亿美元。
人脸识别技术可将商店盗窃次数减少30％以上。
通常，次要因素会影响损害程度：员工的过失，安全服务准备不足，储蓄的意愿。 这些问题和其他问题必须通过相机和云技术解决。
面部识别系统有助于快速处理黑名单：它将客户的照片与不可靠人员的数据库进行比较，如果匹配，则会向警卫发出适当的警告。
分析软件大大增强了商店的安全性。 有经验的小偷能够注意到相机的“盲点”。 在这种情况下，警卫可以使用手机为犯罪嫌疑人拍照，然后检查此人是否在数据库中。
品牌使用移动营销已有很长时间了-它们发送短信，推送通知并显示有针对性的广告。 对于传统零售，识别系统提供的功能与具有Cookie的在线卖家所获得的功能相同。
用于识别小偷的同一平台可帮助卖家确定哪些店面可以更好地吸引顾客。 识别系统有助于在商店入口处识别VIP客户。 使用来自CRM的数据，卖方可以迅速为客户提供有利的报价。
在首尔国际金融中心，信息板上的摄像头实时确定一个人的年龄和性别，并根据确定的参数提供广告客户信息激活了一个强大的工具，可以增加销售并评估受众的需求。 这些摄像头将帮助您根据特定访问者的性别，年龄和情绪状态为他们配置视频广告的显示，并成为计算广告效果的数据提供者。
零售商的上述机会通常听起来像是令人讨厌的广告热潮。 关于“利润增长”和“受众需求”的论点伴随着市场上的任何IT工具-从ERP到电子价格标签。
除了人工智能和未来技术的纯粹营销，面对识别系统还有什么要面对的？ 我们将通过在现有商店中使用实际系统的示例来回答这个问题。
“实地工作”：真实情况下识别面孔的人
7-11是世界上最大的零售连锁店，日本7-11在18个国家/地区管理着36,000多家小商店。 该公司最近在其11,000家商店中
安装了软件。 分销网络中的人脸识别和行为分析技术用于识别会员卡持有人，监控客户流量，确定仓库中的商品库存水平。
Saks是百年历史的高级连锁店，目前由哈德森湾公司（Hudson's Bay Company）成立，是世界上最古老的公司之一（成立于1670年）。 Saks主要
使用视频分析来防止盗窃。 该软件根据著名的扒手的数据库检查盗窃嫌疑人的照片。 摄像机已联网，因此可以在纽约Saks总部查看结果。
据《卫报》报道，欧洲的高档商店和酒店经常使用面部识别技术来跟踪VIP和名人，从而为他们提供最舒适的环境。
在美国，CaliBurger Burger Network在忠诚度计划中
使用面部识别技术。 交互式信息亭“识别”客户，记住订单并提供最喜欢的菜肴，接受带有面部识别的付款。
该系统删除了进入老年人奖励计划的门槛，老年人可能会发现很难使用移动应用程序，奖励积分和信用卡。人脸识别系统在亚洲尤其是中国被广泛使用，在亚洲，人脸识别系统用于支付食物，从自动柜员机提取现金，甚至获得贷款。 中国的人脸识别精度优于人眼。 这也是由于中国从2D识别向3D识别的大规模过渡。
在第一种情况下，算法使用存储在数据库中的二维图像进行分析。 3D识别可分析重建的三维图像，并显示出更高的准确性。 在中国，您可以使用脸部扫描进行购买（例如，在肯德基付款），付款并进入建筑物。
在支付宝中，
您需要微笑，以便付款识别系统能够理解：在不是照片之前，而是在世者。 据称不可能欺骗支付宝：改变头发的颜色，化妆，使用假发不会改变任何东西。 该系统使用了一组独特的功能，这些功能考虑到了脸部的几何形状以及脸部上某些点的位置。
结论
西方公司和中国对人脸识别技术的直接投资规模巨大。 然而，在俄罗斯实施此类项目只是时间问题。 大型商业公司已经了解其利益和经济利益。 如果我们将人脸识别视为一种产品，则必须了解业务的每个部分都有自己的详细信息，包括价格，这一点很重要。 企业规模越大，可能需要更多的摄像机和分析模块。 大型企业的解决方案始终是复杂的定制项目，定制需要额外的资金。 中小型企业可以轻松地使用一台带有连接的面部识别模块的相机进行拍摄。 在这种情况下，解决方案的成本可与使用云视频监控相媲美。