iPhone X最热门功能之一就是新的解锁方法:FaceID.doc
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1、iPhone X最热门功能之一就是新的解锁方法:FaceID新款iPhone X最热门功能之一就是新的解锁方法:FaceID。由于创建了无边框手机,苹果不得不开发一种能简单快捷的解锁手机的新方法。不同于一些竞争对手继续使用放在不同位置的指纹传感器,苹果决定革新我们解锁手机的方式,让我们看一下手机就能解锁。借助一款先进的前置深度相机(facing depth-camera),iPhone X能够创建用户脸部的3维映射。此外,使用红外相机拍摄用户脸部的图片,该图片对于环境的光线和颜色的变化更具鲁棒性。运用深度学习,智能手机能够非常详细地学习用户的脸,因此每当手机被其拥有者拿起时,它都会立刻认出他。
2、更令人惊讶的是据苹果表示,这种方法比TouchID更安全,错误率仅为百万分之一。我对苹果实现FaceID的技术很感兴趣,希望了解如何使用深度学习来实现这个过程,以及如何优化每个步骤。在这篇文章中,我将展示如何使用Keras实现一个类似FaceID的算法。我将解释我采取的各种架构决策,并使用Kinect展示一些最终实验结果,它一种非常流行的RGB深度相机,它与iPhone X前置摄像头的输出非常相似(但设备更大)。那么,让我们开始对苹果的革新进行逆向工程。了解FaceID“ 支持FaceID的神经网络不是简单地执行分类。”FaceID设置过程第一步是仔细分析FaceID在iPhone X上的工作
3、原理。他们的白皮书可以帮助我们理解FaceID的基本机制。过去,在使用TouchID时,用户必须通过按几次传感器,初始登记其指纹。在大约15-20次不同的触摸之后,注册完成,TouchID可以开始使用了。同样地,FaceID的用户也要注册他的脸。过程非常简单:只是像往常一样看手机,然后慢慢地转动头部,这样就可以从不同的姿势来记录面部。就这样,这个过程完成,手机就可以解锁了。这种快速的注册过程可以告诉我们很多关于这种学习算法的潜在信息。比如,支持FaceID 的神经网络不仅仅是执行分类。苹果推出iPhone X和FaceID针对神经网络进行分类,意味着学习如何预测它看到的脸是否是用户的。所以,它
4、应该主要使用一些训练数据来预测“真”或“假”,但与许多其他深度学习用例情况不同,这种方法实际上是行不通的。首先,网络要使用从用户脸上获得的新数据进行再训练。这需要大量时间,能量消耗和不实用的训练数据为不同的脸去做否定实例(在迁移学习和已经训练好的网络上微调的情况下会有所改变)。此外,这种方法无法使用的一个原因是:苹果要训练更复杂的离线网络。也就是说,要在他们的实验室中训练,然后发送预训练好的网络给用户的手机。所以,我相信FaceID是由类似孪生卷积神经网络(siamese convolutional neural network)驱动的,该网络由苹果公司“离线”训练,将脸部映射到低维隐空间中,
5、利用对比损失(contrastive loss)最大化不同人脸之间的距离。会发生什么是你得到一个能够“one shot learning”(少样本精准分类的一种)的架构。从数字识别到人脸识别的神经网络孪生神经网络一般由两个相同的神经网络组成,共享所有的权重。该架构可以学习计算特定类型的数据之间的距离。原理是,你通过孪生网络传递数据(或者简单地通过同一网络在两个不同的步中传递数据),网络将它映射到一个低维特征空间,就像一个n维数组,然后你训练网络进行映射,使不同类别的数据点尽可能地远,同一类别的数据点尽可能接近。网络将学习从数据中提取最有意义的特征,并将其压缩成一个数组,从而创建一个有意义的映射
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