摘要：在日常生活里，人脸识别无处不在，无论是上下班打卡、电子支付，还是进出火车站，它都为我们带来了极大的便利。但在人脸识别技术不断发展的背后，有着诸多复杂且精妙的研究历程。今天，让我们聚焦于人脸识别中的一个细分方向——人脸转正，一同探寻它是如何突破重重困难，走进我们
在日常生活里，人脸识别无处不在，无论是上下班打卡、电子支付，还是进出火车站，它都为我们带来了极大的便利。但在人脸识别技术不断发展的背后，有着诸多复杂且精妙的研究历程。今天，让我们聚焦于人脸识别中的一个细分方向——人脸转正，一同探寻它是如何突破重重困难，走进我们生活的。
李子青老师指出，海关提出了一个棘手需求：现有的人脸识别技术对正脸的识别率颇高，然而一旦碰上带有姿态的人脸，识别性能便会大幅下降。在海关这种人员流动频繁的场所，人们的行为难以限制，拍摄到的大多是侧脸图像。能否设法将侧脸图像转为正脸再进行识别，以此解决这一难题？
姿态无疑是影响人脸识别的关键因素。想想那些仅有几面之缘的陌生人，我们很难记住他们的侧脸模样。倘若给出一张陌生的侧脸图片，要想象出其身份证照上的正脸，对普通人而言，难如登天。以一个小孩的侧脸和正脸为例，外观差异巨大，若不经过特殊处理，极难匹配。除姿态外，表情也是影响人脸识别的重要因素，周星驰在《九品芝麻官》中就曾凭借搞怪表情骗过官差的 “人脸识别系统”。由此可见，若能将人脸图像校正为正面的无表情图像，再送去识别，似乎就能解决不少问题。
人脸作为三维物体，在拍摄时的旋转会产生姿态变化，而人脸的三维结构形变则会带来表情变化。可我们拍摄的人脸图像是二维的，在这个转换过程中，人脸的三维结构信息丢失了。这就好比将一个立体的物体压扁成平面，很多关键信息都缺失了。若能从二维图像中还原出三维结构，再基于此进行姿态和表情校正，人脸转正工作便能变得更为可靠。
明确技术路线后，首要任务是实现三维重建。三维重建依赖于三维人脸模型，我们找来200个不同性别、年龄的人，利用三维扫描仪获取他们的三维人脸，经过点对点配准和数理统计方法，构建出三维人脸模型。这个模型通过姿态、形状、表情等一系列参数进行控制，给定不同参数，就能生成不同的三维人脸。
基于此提出了分析合成法。模拟人脸图像生成过程，给三维人脸模型加上姿态、形状、纹理、光照等参数，生成一张人脸图像，接着搜索这些参数，使生成的图像与目标图像尽可能相似，以此完成三维重建。将此功能应用于各种人脸识别系统，取得了一定效果。
但李老师很快指出，该系统虽然性能不错，可速度太慢，一分钟才能重建一张人脸图像，难以满足实时人脸识别系统的需求。当时人工神经网络开始兴起，尝试训练神经网络让它看懂图像中的人脸，并返回姿态、形状和表情参数，以实现三维重建。但初期效果不佳，经分析发现，原来姿态、形状和表情这三组参数的重要性截然不同，姿态参数最为关键，稍有偏差，人脸就会严重偏离。神经网络不加区分地学习所有参数，导致学习能力浪费在不重要的参数上。
为此，研究人员研究出一系列学习策略，让神经网络明白哪些参数重要，哪些次之，并且按照重要程度依次学习。最终，基于神经网络的三维人脸重建方法诞生，速度从原来的一分钟一张提升至每秒100张，甚至能在手机端实现实时重建，无论是飞速变化的人脸细微动作，还是大姿态的完全侧脸和超大俯仰角，都能稳定重建。
完成三维重建后，下一步便是利用重建的三维人脸将图像转正。先重建出人脸背后的三维世界，人脸内部通过三维人脸重建结果获取，人脸外部粗略估计深度信息，将整张图像转化为三维物体。在三维空间中对其进行旋转，将表情校正后重新成像，得到初步校正结果。但此时会出现黑边问题，这是因为原图是侧脸，转正后原本看不见的半边脸暴露出来，且这部分在原图中没有像素。由于人脸加上光照后不再对称，直接用对称方法填充会导致不自然的发黑现象。于是又提出光照模型，将人脸的光照部分分解出来，用原图减去光照部分得到与光照无关的面部细节部分，利用其对称性进行填充，再加上光照部分，最终得到高保真的校正结果。
通过人脸转正技术，极大地提升了人脸识别系统对带姿态人脸的识别能力。这项技术不仅能服务于机器，在刑侦领域也大有用武之地。当警方仅获取嫌疑人的一张侧脸低质量图像时，利用该系统将正脸恢复出来，能助力警官进行比对和侦查，有效提升刑侦效率。
除了人脸转正，其背后的三维人脸重建技术还有着更广泛的应用。在手机端，面部产品的虚拟试用功能便是基于此，通过采集人脸图像恢复出三维人脸，在上面进行化妆或配饰穿戴后重新成像，让客户体验产品虚拟效果，如虚拟试装、虚拟穿戴眼镜等。在元宇宙领域，虚拟主播和虚拟带货也依赖三维重建技术，将重建出的三维人脸的表情和姿态系数映射到数字人上，实现数字人的驱动，完成虚拟交互。
此外，一些应用对三维人脸重建提出了更高要求，如定制个性化虚拟形象，这就催生出精细三维人脸重建这一新兴方向。理解人脸的三维结构，在人脸安全方面也至关重要。例如，面对将他人照片打印出来欺骗人脸识别系统的攻击行为，通过识别三维结构，能轻松区分真假人脸，保障人脸识别系统的安全性，这便是人脸防伪领域的研究方向。
人脸蕴含着丰富的信息，除身份信息外，还包括情感、健康等深层次信息。未来，随着对人脸理解的不断深入，我们有望满足人类更多深层次需求，让人工智能系统更加人性化 。
文本来源@格致论道讲坛的视频内容
来源：小安科技观
