今天给各位分享人工智能的人脸聚类的知识，其中也会对人工智能的人脸识别进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
2. 人脸算法SDK封装的人只在算法公司吗？
3. 人脸完整是人工识别吗
4. 人工智能如何与信息安全平衡发展？

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。

单说图片识别：

这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。

可以分为以下几步：

第一步：数据的预处理。

图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。

就像这样：

总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，

计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。

矩阵：

x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。

y就是一个数字，0~9。

有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。

第二步：抽取特征。

卷积（特征提取）的具体计算方法：

其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filterW0、filterW1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b=output。这里的W是我们最终要训练出来的。

计算方法：

w0与x蓝色区域做内积（对应位置相乘后相加）：

f1第1层=0×1+0×1+0×1+0×-1+1×-1+1×0+0×-1+1×1+1×0=0

f1第2层=0×-1+0×-1+0×1+0×-1+0×1+1×0+0×-1+2×1+2×0=2

f1第3层=0×1+0×0+0×-1+0×0+2×0+2×0+0×1+0×-1+0×-1+=0

那么根据神经网络得分函数：f（x，w）=wx+b

这里的b=1

那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b=0+2+0+1=3

最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3

将卷积核在输入矩阵滑动，

同理可以计算

这里的输出叫做特征图。

这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。

这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。

比如VGG-16，就有16个卷积层。

进一步浓缩叫做池化层。

同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。

浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。

就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。

以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。

第三步：参数更新

那么还有问题，W是多少谁知道？

没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，

先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。

那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。

这时候得到的W就是我们最终要的结果了。

第四步：利用参数

既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。

现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），

以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：

只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。

输出结果：

ExtractingMNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

ExtractingMNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

ExtractingMNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

ExtractingMNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

第0次迭代，测试集准确率是0.7688

第1次迭代，测试集准确率是0.7831

第2次迭代，测试集准确率是0.8829

第3次迭代，测试集准确率是0.8883

第4次迭代，测试集准确率是0.889

第5次迭代，测试集准确率是0.8919

第6次迭代，测试集准确率是0.8908

第7次迭代，测试集准确率是0.893

第8次迭代，测试集准确率是0.894

第9次迭代，测试集准确率是0.8949

第10次迭代，测试集准确率是0.8927

第11次迭代，测试集准确率是0.8935

第12次迭代，测试集准确率是0.8948

第13次迭代，测试集准确率是0.9873

第14次迭代，测试集准确率是0.9881

第15次迭代，测试集准确率是0.9864

第16次迭代，测试集准确率是0.9885

第17次迭代，测试集准确率是0.9906

第18次迭代，测试集准确率是0.9876

第19次迭代，测试集准确率是0.9884

第20次迭代，测试集准确率是0.9902

人脸算法SDK封装的人只在算法公司吗？

这个肯定不一定啊。github上大牛多的是，而且很多大学也有很厉害的人，我下面主要介绍下人脸识别的主要算法，同时提供具体实现代码与模型文件，了解了算法之后你自己也可以封装SDK，我先在这里贴两个github链接，文章后面再细讲。

1.openfacehttps://github.com/cmusatyalab/openface

2.insightfacehttps://github.com/deepinsight/insightface

下面我将从以下几个方面为大家介绍人脸识别算法的发展与怎样应用算法构建sdk:

在深度学习热门以前，人脸识别主要是用一些传统的方式在进行研究，之前比较主流的就是PCA降维后进行人脸识别，但是传统方式局限性很大，需要环境比较理想，对于光线，姿势等的鲁棒性太差，而且是一个闭合的分类识别，也就是只能做分类，判断是否属于某个特定的预知的人。传统的方法在opencv上有了很好的实现，自己也可以基于opencv做一定的封装。

而在深度学习热门以后，也开始逐渐有人用CNN来做人脸识别。但是这时候仅仅停留在使用利用CNN的siamese网络来提取人脸特征，然后利用SVM等方法进行分类，本质上还是一个分类问题，还是只能对预先放置的人脸进行识别。

这种情况直到谷歌推出了一个叫做FaceNet的算法，使人脸识别的方式发生了巨大的改变。

FaceNeta主要有两大两点，第一是利用DNN直接学习到从原始图片到欧氏距离空间的映射，从而使得在欧式空间里的距离的度量直接关联着人脸相似度。这可是具有划时代意义的进步，使用距离度量的方式就可以让系统可以认识之前没有参加过训练的人，需要比较两个人是否为同一个人时，只需要将两张图片方式网络，得到输出，再计算两个输出之间的距离，如果小于某一阈值就为同一个人。这种算法本质上将一个分类问题转变成了一个距离度量问题，使得识别系统具有了开放性。

第二是引入triplet损失函数，使得模型的学习能力更高效。下面就是triplet损失函数的示意图。

tripletloss的主要思想是通过LDA思想训练分类模型，使得类内特征间隔小，类间特征间隔大。即使目标图像与类内图片(同一个人)特征距离小，与类间图片(不同一个人)特征距离大。更多关于这个算法细节读者可以自行谷歌搜索一下研究。

我在文章开头写的openface是BrandonAmos等人基于FaceNet开发的一种深度学习人部识别系统，模型基于文章:FaceNet:为人脸识别统一的嵌入和聚类，通过Python和Torch来实现，以便能在在CPU或GPU上运行，并且支持也建议通过docker进行安装。

在FaceNet提出了tripletloss之后，业界逐渐也出现了其他的loss算法，有些已经达到了目前state-of-art的效果，我在这里只是罗列下，具体各位可以关注我，后面我会推出人脸识别综述，与各种损失函数总结。主要有:

在我文章开头贴出来的insightface里，对于主流的几个loss的算法都有识别，同时也提供了模型下载，各位可以关注一下。

之前的FaceNet在训练完成后，模型文件将近100M，在手机端部署将变得非常难，主要太消耗用户流量。最近出现了一个新的算法，叫做MobileFaceNet，训练完成后模型只有4M左右，同时准备度也和FaceNet非常接近，里面主要是大量使用了1*1卷积和可分离卷积来减小模型大小。具体算法在上面的insightface中也有实现。

目前主流的人脸检测算法为MTCNN，一个多任务级联的CNN，能够用于人脸检测与人脸对齐，同时网络结构也非常简单，训练完成后的模型也非常小，只有几M的大小。算法主要有有P-Net,R-Net,O-Net等CNN级联而成，不同的CNN具有不同的任务。以P-Net为例，它的主要结构如下图所示:

P-Net采用全卷积神经网络，去获得候选窗体和边界回归向量。同时，候选窗体根据边界框进行校准。然后，利用NMS方法去除重叠窗体。

整体的检测流程如下图所示:

具体MTCNN的原理以及更多人脸识别算法的介绍，欢迎大家关注我，我后面会发表文章进行详细讲解。

人脸完整是人工识别吗

人脸识别通过机器识别、不是人工。

人脸比对（人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类）

“人脸比对（FaceCompare）”是衡量两个人脸之间相似度的算法

人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。

人工智能如何与信息安全平衡发展？

近年来，随着机器学习、计算能力、存储能力以及云计算等技术发展，人工智能技术呈现出“井喷式”发展，家电、移动设备等各种硬件产品中都开始融入人工智能技术，AI人工智能的发展已成为大势所趋。

360智能安全研究院院长李康表示，智能和安全已经对抗很多年了，未来还会一直存在，“安全对抗应该是安全领域永恒的一个主题。”而随着人工智能的不断发展，对于AI安全的考虑也已经上升到了前所未有的高度来讨论。日前，移动安全联盟聚焦于AI技术与安全问题，于2018(第十七届)中国互联网大会会议期间成功举办2018中国人工智能移动安全高峰论坛。论坛上，来自各个领域的专家围绕“AI时代智能终端的攻与防”这一主题，对“AI人工智能与安全”进行了探讨。（来源数字化企业网）

AI人工智能与安全的博弈

人工智能技术对安全产业起到了极大的促进作用。北京大学郭耀教授表示，他目前正在用人工智能技术解决很多应用安全的问题，比如安全分析、广告欺诈监测、隐私分析等。

郭耀说认为，“应用在访问用户数据前会有一个非常长的条款，利用人工智能技术就可以对此进行聚类分析，然后对比相似功能的应用，如果100个应用做同样的事情，其他的都不需要电话号码，而有一个需要，那肯定是有问题的。”

但任何新兴技术都是一把双刃剑，AI技术在助力防护方的同时，也会成为攻击者的利器。

比如，目前大部分AI应用系统都基于已有的主流AI框架实现，而AI系统框架以及AI系统所依赖的软件实际上也存在安全漏洞。这些安全漏洞如果被攻击者利用，将会侵犯用户在终端和云端的隐私数据；更有甚者，攻击者还可以通过网络设备去控制智能家居的温度，或者更改家庭中设置的智能安防，从而造成人身安全和家庭财产。

AI人工智能本身存在安全问题

长虹信息安全灯塔实验室首席科学家唐博表示，对于智能设备厂商来说，AI促进了产品效能的提高，促进了用户使用体验的提升。同时会带来一些安全问题，也是预料之中的。

以智能电视为例，语音识别和人脸识别技术让电视机不再仅仅是单独的家电，而将会成为家庭交互终端的入口。但人工智能电视仍然会存在类似安全漏洞未修复、配置不当、越权操作等信息安全问题。不法分子能远程获取root权限，远程劫持电视设备，并进行开关摄像头、安装恶意应用、收集用户隐私生活信息等操作，这将造成用户隐私泄露或财产损失。（来源数字化企业网）

另外，冰箱，空调等都是属于智能家居，但这些电器自身并不带有智能的功能，不过是通过增加智能芯片，用一些IoT的解决方案将控制请求，参数与白电主板对接。目前IOT芯片层面上的漏洞可以导致白电大批量的被控制，同时在IoT云端，物联网协议这边存在漏洞也可以导致批量的智能家居设备受影响。

正如北京大学教授郭耀表示，智能产品的硬件多是国内生产，但是芯片多还是国外的，像安卓，RAM，小米的内核，包括Linux开源都不是国内自主研发的，技术层面的安全也存在着隐患。

所以，AI人工智能技术要真正走进寻常百姓家，安全仍是需要防范的最大风险。

AI人工智能与安全的平衡发展

如何打造人工智能的安全，使二者平衡发展，是目前乃至未来科技巨头需要重点研究的方向。对于AI和安全的关系，长虹安全实验室唐博认为可以为三个发展阶段。

第一个阶段，用AI的方法可以解决一些安全的问题，可以用AI的方法来识别攻击，可以通过大数据分析，分析流量和终端的一些情况，来识别一些异常流量或者一些攻击的行为。

第二个阶段，是用安全来保护人工智能，同时保护隐私。在人工智能的模型被“偷”，被“骗”的过程，需要对其进行安全保护。

唐博还表示：“对长虹来讲，特别中兴事件之后，长虹特别关注自主知识产权的硬件设备，包括一些系统级的软件。同时，基于自主知识产权或者一些开源的自主化的知识产权的芯片，在安全上有一些差异化，在系统层定制化的一些产品。”第三个阶段，是在智能设备的安全性达到一定程度时，可能会出现跨设备甚至跨平台的AI应用，效率也会得到进一步提升。在这个过程中，AI、安全和效率三者之间是一个相辅相成的发展过程。

在IoT时代，新的芯片和操作系统的出现，对中国智能家居的发展，包括物联网的发展都是一个机会。未来长虹安全实验室将利用AI和区块链技术打造云管端全方位的物联网安全体系，创新应用技术，配合区块链安全，将人工智能与安全的关系维持在最佳状态。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能的人脸聚类和人工智能的人脸识别问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！