Module 04 · Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer
What is Face Recognition?什么是面部识别
欢迎来到本课程的 第四周！到目前为止，你已经学习了许多关于卷积神经网络（CNN）的知识。在这一周，我们将重点介绍一些卷积神经网络的特殊应用。我们将从 面部识别 开始，然后在本周稍晚时探讨 神经风格迁移，你将在编程练习中实现这些应用并创造你自己的艺术作品。
首先，让我们从面部识别开始。在这里，我还想分享一个有趣的演示。当我带领 AI 团队时，其中一个团队在 袁庆林 的带领下，开发了一个面部识别系统，我觉得非常酷。让我们一起看看这个演示！
面部识别演示：科技的突破
在我所在的百度总部，许多公司都要求进入时刷身份证。但在这里，我们不需要使用身份证，而是通过 面部识别技术 来实现进入。
- 演示视频：
- 我走近门口，系统识别出我的面部并说：“欢迎 Andrew”。我就这样直接进入了大楼，无需任何身份证件。
接下来，我想展示另外一部分的功能。我们在场的 袁庆林 是 IDL（百度人工智能实验室）的负责人，他是这项面部识别技术的开发者之一。让我把我的身份证交给他，他将尝试用我的照片代替我本人，看看系统能否识别。
- 他试图用我的身份证照片代替真人进入，系统并没有识别成功，拒绝了这个请求。
这个系统非常棒，不仅实现了面部识别，还集成了 活体检测（Liveness Detection），也就是确保识别的是活人而非照片或视频。
- 活体检测 是使用有监督学习来判断输入的面部图像是否来自活人。虽然这个问题同样可以用监督学习解决，但我将在本视频中主要聚焦于 面部识别部分 的实现。
面部识别的基本术语与概念
在面部识别的研究中，常常提到两个重要的概念：面部验证（Face Verification）和 面部识别（Face Recognition）。这两者的区别非常重要。
1面部验证问题
- 面部验证 是指：给定一张输入图像和一个人的姓名或ID，系统的任务是验证输入的图像是否属于这个人。
- 这种任务通常被称为 一对一问题，即验证某人是否就是他们声称的那个人。
2面部识别问题
- 面部识别 是一个更为复杂的问题，它的目标是识别一个输入图像属于 哪一个人，而不仅仅是验证是否属于某个特定的个体。
面部识别问题比面部验证问题要困难得多。让我们来看一个简单的例子，帮助理解为什么如此。
- 假设你有一个 99% 准确率 的面部验证系统。
- 如果你应用这个验证系统到一个有 100 个人 的数据库中，那么即便每个人的验证错误率只有 1%，你依然有错误的可能。
- 这意味着，在一个 100 人的数据库 中，如果你要保证识别错误率可接受，验证系统的准确率可能需要 99.9% 或更高，才能保证较低的错误率。
为什么验证系统更容易？
- 面部验证 系统只需要判断“这张脸是否属于特定的人”，而 面部识别 则需要在多个人之间做选择，因此要处理的类别数更多，任务更复杂。
构建面部验证系统
在接下来的几段视频中，我们将专注于 面部验证系统 的构建。你会看到，虽然面部验证相对较简单，但它仍然是构建 面部识别系统 的重要组成部分。如果面部验证系统的准确率足够高，那么它也可以用在 面部识别系统 中。
One-Shot学习问题
其中，面部验证系统面临的一个挑战是解决 One-Shot学习（One-Shot Learning）问题。我们将在接下来的课程中更详细地探讨这个问题。
总结与展望
本视频简要介绍了面部识别的基本原理和技术，展示了 面部验证 和 面部识别 的不同挑战。我们还看到了活体检测的应用，了解了其如何与面部识别结合，确保系统的安全性和准确性。
在下一视频中，我们将深入探讨如何构建一个 面部验证系统，并解决 一-shot学习 的难题。