臉部辨識的應用在最近幾年受到熱烈關注,我自己開始意識到這個議題,主要還是受到動作影集《疑犯追蹤(Person of Interest)》的啟發,在構成劇情背景的基礎上,就關係到機器視覺、人臉識別等技術的普遍應用,當然還有人工智慧(AI),在這個影集的最後一季裡面,有一集甚至提到臉部辨識錯亂的影響,而這樣的情節,自然也考驗主角們的演技。

事實上,若要識別一個人的身分,通常我們會透過表情、聲音、動作,其中又以臉部表情的區隔性,最受到眾人所肯定。同理,若要模仿一個人,對於這三個條件,也必須做到維妙維肖,尤其是這張「臉」最為關鍵,仿效難度也最高。

因此,在戲劇和電影裡面,若要扮演眾所皆知的名人,像是賈柏斯(Steve Jobs)、邱吉爾(Winston Churchill),除了挑戰演員能否具備詮釋主人翁神情的高超演技,更必須借重精巧細緻的梳化妝技術,才能更貼近所要模仿的對象(更有甚者,有些熱愛偶像明星的人,會去整容整形,希望變得跟對方一模一樣)。

就算沒有這些技術,關於「臉」在現實生活中的應用,也經常作為每一個人的代稱,甚至還被比喻為一個人的尊嚴。

例如,我們在中文裡面常用的「面子」,以及網際網路興盛之後開始出現的「打臉」,也都借用了臉部這樣的獨特性,來表達是否受到他人尊重之意。而在未來AI應用興盛的年代,關於將「臉」明確作為每個人身分唯一表徵的這件事,不再是抽象的譬喻,而是真實的寫照,因為,透過日趨成熟而普及的臉部辨識技術,可以讓更多人能夠快速登入與存取各種系統與服務,進行資料的查詢與交易。

不過,臉部辨識技術的發展,已經歷了很長一段時間,最早可追溯到1960年代。而在處理的方法上,可分為幾何式(基於特色)和光測式(基於檢視),而在演算法的部份,最常被提及的類型則有三種:主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、彈性群組圖形比對(EBGM),而且也有專屬或相關的業界標準,像是ANSI INCITS 385-2004、ISO 19794-5、ANSI NIST ITL 1-2000、INCITS 398-2005、INCITS 358-2002,當中界定了所在場景、拍攝圖片方式、數位化程度與資料儲存格式等因素。

而到了最近幾年,隨著智慧型手機、社群網路的崛起,再度為臉部辨識的應用推波助瀾。而在大眾運輸系統當中,許多國際機場也陸續採用臉部辨識,提供旅客自動快速通關的服務,例如,臺灣在2012年1月,就已經啟用了出國自動查驗通關系統(e-Gate)。

2017年更是臉部辨識應用受到矚目的一年,蘋果推出的最新款智慧型手機iPhone X,強調內建了Face ID臉部辨識技術,使得全球消費者都注意到這方面的應用。而到了年底,Facebook也宣布推出多個相關功能,例如,透過新提供的光學工具,使用者能夠透過App的臉部辨識,管理他們在這個社群網站上的身分。基本上,這個服務使用的技術,等同於先前站方提供的圖片好友標註建議功能,目的是讓你找到自己被拍攝、卻未被標記在內的圖片,以及偵測他人擅自使用你的圖片做為個人檔案照片的行為。

另一個Facebook提供的新功能,則是為了協助視力受損人士,讓他們對於從Facebook所看到的圖片,能夠知道更多訊息,像是在圖片裡面出現的人員身分。

有了主要行動裝置與網站業者帶頭,臉部辨識在消費端的應用可望日益普及而多元,也將帶動更多非傳統的大型應用誕生。

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