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最近在Facebook上，有一款名為Face dance的遊戲火了。這款遊戲和音樂類相似，音樂類遊戲要在音符到達識別線之前按下正確的按鍵，而Face dance則依靠人臉識別，根據遊戲指示做出種種表情。
遊戲中，攝像頭還會把整個過程錄下來，讓用户們在社交網站上展示自己的顏藝。於是就有了我們看到的各種搞笑視頻。
從技術角度看，Face dance應用的還是比較初級的人臉表情識別。通常情況是提取人臉特徵，在面部定點位置上連接出幾何圖形，通過圖形、角度的變化來判斷表情的改變。但從模式上，Face dance卻讓人們看到了人臉識別+遊戲的更多可能。
其實在很多年前，就開始有遊戲和人臉元素相結合。比如用玩家的照片製成遊戲角色等。不過這些操作大多還停留在3D貼圖層面，下面就來聊聊，人臉識別+遊戲有過哪些案例，又存在哪些想象空間。
一、模擬形象
人臉識別+遊戲中一個經典的案例是誕生於Indiegogo上的眾籌項目FaceRig，據説應用了最新的革命性人臉追蹤技術。這款軟件可以通過攝像頭識別你的臉，將你變成動物等虛擬形象，而這種虛擬形象還會隨着你的五官表情變化進行動作。
這種模式非常適合應用在一些偏社交類的遊戲和角色扮演類桌游上。比如Facebook一直在喊的VR社交，要想真的實現社交屬性，讓虛擬形象實時展現出真人的表情是不可缺少的。至於角色扮演類桌遊，典型的就是當下大熱的視頻狼人殺。虛擬形象加上表情捕捉，在提高沉浸感的同時，也能滿足這類遊戲中表演、社交等獨特需求。或者應用在舞蹈類、運動類的體感遊戲上，配合表情，讓你的虛擬形象更加豐滿。
二、利用表情交互
曾經有過一款非常經典的黑幫題材遊戲《黑色洛城》，遊戲中有一個創新的設定，在審問犯人時，玩家要通過犯人的表情來判斷他們是否在説謊。
換個角度來想，是否可以反過來，讓遊戲對玩家的表情進行閲讀，並參與整個遊戲的交互。比如在恐怖類的遊戲中，如果玩家呈現出注意力集中、緊張的表情，就可以調整背景音樂，讓玩家更加投入。在模擬戀愛類遊戲中，小姐姐們不僅僅會對你的對話選項做出反應，還會觀察你的表情，在你失落時給你一個愛的抱抱。
三、利用表情操作
像Face dance這樣，就不僅僅是用表情和遊戲進行交互，而是進行完整操作。翻閲一些資料後，發現Face dance的確是足夠有創新精神，在它之前，市場應該從沒出現過單純用表情操作的遊戲。
目前看來，這類遊戲在要兼顧落地性，最好是選擇表情模仿作為核心玩法。錄入正確表情，再和玩家表情進行1：N的對比，對於玩家來説簡單易懂，在技術上也不存在太高的負擔。
參考小咖秀的紅火，推出一款表情包模仿+打分排名系統+生成圖片/視頻的遊戲應該會受到不少的歡迎。
四、人臉識別防沉迷/安全系統
這一條就非常容易理解啦，和支付寶刷臉支付一樣，在遊戲系統中通過人臉識別來判斷操作者和所登錄身份信息是否是同一個人。這樣一來既可以有效降低遊戲賬號被盜風險，更杜絕了未成年人租手機玩遊戲、用他人證件註冊等等鑽沉迷系統空子的行為。
目前看來，這是人臉識別+遊戲中成本最低、也最容易實現的操作。但如何在保證安全的前提下不打擾玩家遊戲體驗，恐怕是難弄明白的問題。
以上提出的幾點，其實單獨從技術角度來看是不難實現的，但在市面上，我們還是很難看到更多人臉識別和遊戲結合的案例，這其中存在的限制也無非就是以下幾種。
最重要的，還是人臉識別在遊戲操作中的便利性和唯一性太低。舉個簡單的例子，在魔獸一類角色扮演遊戲中，通過鼠標可以進行一切操作，但玩家還是會選擇用鍵盤釋放技能。原因是什麼，還不是因為方便、快捷。換成人臉識別，把眨眨眼設定成攻擊，笑一下設定成治療，當然也可以進行遊戲，但是一點也不方便，也沒人喜歡在玩遊戲時擠眉弄眼。
至於唯一性，就是總有更好的操作方式可以代替人臉動作。比如體感遊戲，換成鼠標、觸屏等等方式都會降低遊戲性，就讓其成為了具有唯一性的遊戲操作。火熱的Face dance，也是把人臉動作做成了唯一性的操作。
另外一點則是成本、技術和硬件的限制。以前文的《黑色洛城》為例，為了實現精細的表情捕捉，遊戲團隊利用32台高解析度的攝影機去捕捉演員的表情。這樣的接近於CG電影的高成本製作，別説走入玩家端，一般的廠商都燒不起錢。如果以電腦或手機攝像頭作為輸入端，光照、背景環境都會影響到準確度，移動端能承載的計算量也有限。總之想要實現玩家精細表情的交互，還是有頗多限制。
不難判斷，Face dance很快就會和年初流行的用聲音操控的《八分音符醬》一樣，火遍社交網絡後就陷入沉寂。但我們應該記住這種創新精神和從中獲得的啓發。其實在人臉識別方面，中國的有很多優秀的技術團隊（前文FaceRig就採用了中國團隊ULsee的技術），但在從技術進階到產品上我們似乎總是慢了半拍。
如今既然已經有了先例，或許我們可以在這一雖然垂直，但更空白的領域中進行探索。希望下一款有人臉識別元素的遊戲，從產品到技術都Made in China。
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近日又有微博博主爆出了MIUI9上小米新機將支持3D面部識別功能的消息。這個證據來源於一張截圖的曝光。
從圖中我們可以看到，屏幕下方有一個面部的圖標並有正對屏幕解鎖的字樣。比較有意思的是這張圖上顯示的日期是5月10號。從目前的信息來看，很有可能會在小米下一代概念機小米MIX2上率先採用這種功能。
早在今年6月份，就要某台灣知名博主透露了關於小米MIX2將採用3D感測鏡頭的消息。
現在的問題是，如果小米MIX2繼續沿用MIX的倒裝前置攝像頭的設計，那麼3D人臉解鎖在實際操作中是否要把鏡頭換到左上角來更合理呢？這樣會不會很麻煩呢？
(2017-08-17)
車站工作人員確認乘客信息。
自去年新疆各大客運站實行實名制購票進站之外，今年新疆烏魯木齊南郊客運站率先在全疆範圍內啓用人臉識別技術，進入客運站乘客須出示身份證、車票的同時，還需進行人臉識別，三項符合才能進入候車大廳。
依靠人臉識別技術為基礎的驗票系統由公安部第三研究院開發，系統有效的提高了實名制售票、乘車的實施力度，如果拿別人的身份證買票，是無法進入候車大廳，或者自己拿身份證但沒有買票也無法通過，人臉識別系統加強了實名制的實施力度。
車站工作人員向乘客耐心講解系統使用方法。
目前，烏魯木齊南郊客運站主要發往新疆南部城市，日發送旅客人數大約在5000人左右，高峯期可達1.4萬人左右。
以下為網友評論：
網友“勇敢的心靈6”：以後每個小孩出生 裝個GPS 呵呵
網友“Poptin_Penpai”：適應後，通過率很快的
網友“牽啊牽”：吃飽撐的
網友“泥鰍”：很好！儘快在全國普及！！！
網友“龍平川”：顏值很重要……
網友“Louis_俊傑”：為什麼首先應用在新疆，大家都懂得
網友“要説實話”：刷臉是為了簡化還是為了更麻煩？中國的事總是彆扭
網友“十”：哈哈哈哈哈……老子是來看笑話的！
網友“毛澤少粉絲團”：[互粉][互粉][互粉]
網友“拍照片的張同學”：一個刷臉的時代
網友“要説實話”：刷臉是為了簡化還是為了更麻煩？中國的事總是彆扭
(1970-01-01)
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨着計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在 90年後期，以美國、德國和日本的技術實現為主。
人臉識別技術是基於人的臉部特徵，對輸入的人臉圖象或者視頻流 。 首先判斷其是否存在人臉 ，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。並依據這些信息，進一步提取每個人臉中所藴涵的身份特徵，並將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。
一、聊聊什麼是人臉識別
1．人臉識別技術原理分析
人臉識別主要分為人臉檢測（face detection）、特徵提取（feature extraction）和人臉識別（face recognition）三個過程。
人臉檢測：人臉檢測是指從輸入圖像中檢測並提取人臉圖像，通常採用haar特徵和Adaboost算法 訓練級聯分類器對圖像中的每一塊進行分類。如果某一矩形區域通過了級聯分類器，則被判別為人臉圖像。
特徵提取：特徵提取是指通過一些數字來表徵人臉信息，這些數字就是我們要提取的特徵。
常見的人臉特徵分為兩類，一類是幾何特徵，另一類是表徵特徵。幾何 特徵是指眼睛、鼻子和嘴等面部特徵之間的幾何關係，如距離、面積和角度等。由於算法利用了一些直觀的特徵，計算量小。
不過，由於其所需的特徵點不能精確選擇，限制了它的應用範圍。另外，當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時，特徵變化較大。所以説，這類算法只適合於人臉圖像的粗略識別，無法在實際中應用。
表徵特徵利用人臉圖像的灰度信息，通過一些算法提取全局或局部特徵。其中比較常用的特徵提取算法是LBP算法。LBP方法首先將 圖像分成若干區域，在每個區域的像素640x960鄰域中用中心值作閾值化，將結果看成是二進制數。
(2017-03-31)
隨着安防智能化程度的提高，作為安防領域的一個分支，生物識別技術也將迎來新的需求和變化，生物識別技術與物聯網、互聯網的交集將成為安防行業的下一個着力點。好萊塢大片中，經常有通過掃描眼睛開啓保密房間或保險箱的炫酷場景，似乎虹膜識別只是用於高度保密的場所。但事實上，隨着物聯網時代來臨，數據安全的重要性不言而喻，虹膜識別技術作為“21世紀最具有發展前途的生物認證技術”，受到了廣泛關注，已經被應用於金融、安防、電子商務等多個領域。
虹膜識別技術是基於人眼虹膜進行的身份識別，是目前安全性比較高的生物識別技術之一。虹膜本身和虹膜識別技術的幾大特性保證了該技術的安全性遠遠高於人臉識別和指紋識別。
1、虹膜具有高度獨特性
人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜位於黑色瞳孔和白色鞏膜，佔據人眼總面積的65%。包含了最豐富的紋理信息。由許多腺窩、皺褶、色素斑等構成，是人體中最獨特的結構之一。其結構複雜性比指紋高數千倍。
這些特徵決定了虹膜的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。每個虹膜都是獨一無二的。虹膜的不可替代性大大保障了虹膜識別的可靠性。
2、虹膜有極高的穩定性且不可更改
虹膜的形成由遺傳基因決定，人體基因表達決定了虹膜的形態、生理、顏色和總的外觀。虹膜在胎兒發育階段形成，到八個月左右就基本上發育到了足夠尺寸，進入了相對穩定的時期。除非極少見的反常狀況、身體或精神上大的創傷才可能造成虹膜外觀上的改變外，虹膜形貌可以保持數十年沒有變化。
另一方面，虹膜是外部可見的，但同時又屬於內部組織，位於角膜後面。要改變虹膜外觀，需要非常精細的外科手術，而且要冒着視力損傷的危險。所以將虹膜作為“密碼”有着更好的“長期安全性”。
3、虹膜有大量的量化特徵點用於計算
一個虹膜約有266個量化特徵點，而一般的生物識別技術只有13個到60個特徵點。266個量化特徵點的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術資料中都有講述，在算法和人類眼部特徵允許的情況下，算法可獲得173個二進制自由度的獨立特徵點。在生物識別技術中，這個特徵點的數量是相當大的。從而在安全性上有很大保障。
4、虹膜識別技術不需要物理接觸
指紋識別對手指的清潔度、乾燥度要求很高，髒、濕、油等因素都將干擾機器識別。進行指紋識別驗證時，手指捺印角度不同、力度不同等因素都會影響到識別結果。而且，指紋識別過程中，指紋採集器上會留下用户的指紋痕跡，用户的指紋存在被複制的可能，安全性大打折扣。
虹膜識別則不需要與機器進行接觸，識別過程需要眼睛與機器保持20-25cm左右的距離，不會留下生物殘留，也就難以被複制，可靠性更高。在特定場景下使用更加便捷。比如在手上沾水或者戴手套操作手機時，不需要物理接觸的虹膜識別顯然比指紋識別更方便。
5、虹膜識別技術使用的是活體信息
虹膜識別技術需要活體的虹膜信息，當一個人死亡後，瞳孔會自然放大，從而造成虹膜消失。或者眼球被剝離人體後，虹膜會隨瞳孔放大失去活性，將被機器拒識，因此，虹膜識別的安全性更高。而且由於虹膜是生物特徵，照片或者視頻上的影像是不能被識別的。
6、虹膜識別的認假率極低
在人體生物特徵識別領域，認假率是十分重要的指標，它的數值越低，就代表識別越精確，也就越能減少出錯的可能性。虹膜識別的認假率為1/1500000，與之相比，指紋識別誤識率為0.8%，人臉識別則為2%。有專家認為，在生物識別技術中，虹膜識別的精確度僅次於DNA識別。
Tips
Q：虹膜識別的光線和輻射會對人的眼睛和身體造成傷害嗎？
A：對眼睛幾乎沒有傷害。虹膜識別用的是紅外線，而且是一般強度的紅外線，光照強度跟自然光差不多。使用10萬次的輻射小於打1分鐘電話。
雖然目前虹膜識別技術還在發展中，但是表現出來的安全性比常用的生物識別技術高許多。這項技術在全球已經被廣泛應用於煤礦、銀行、監獄、門禁、社保、醫療等多種行業，在個人消費端市場上的應用也呈上漲趨勢。研究機構的數據表明，虹膜識別的市場佔有率有望從2015年的7%上漲至2020年的16%，年均複合增速超過36%，其中移動端應用的市場規模為130億美金，前景十分廣闊。
(2017-08-16)
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