大家好，我是寒冰[看]，今天是实践分享篇，关于人脸识别产品服务；

人脸识别是目前应用较广泛的AI产品服务，但在售前接触客户中，发现很多销售同学和客户对于人脸识别的认识不够全面，从而在使用和计价过程中遇到较多的问题，所以通过这篇博客个人总结一些应用架构实践，帮助大家理解“人脸识别”的应用；

“人脸识别”产品服务；

首先需要强调的是，“人脸识别”产品服务是一套围绕“人脸”的产品功能能力，它的计价也是根据功能来的，例如：人脸检测、五官定位、人脸对比、人员库管理、人脸搜索、人脸验证等。一般我们是按照API调用次数收费，计价方式一样分为“资源包”的预付费 和按需后付费。为什么这个章节，一上来先谈计费，因为通过计费，我们可以更直接的认清楚“人脸识别” 的核心功能，同时也是需要强调，“人脸识别”产品的报价还是需要从客户应用场景出发，才能给出更合理的报价；（如下示例；腾讯云人脸识别后付费计价概述）

PS : 个人学习小技巧，学习了解新的云产品服务，可以先从产品定价开始，通过收费，可以更快的了解产品的核心能力和价值，然后回头再看产品功能概述及其他。例如；音视频产品，计价的核心是流量和存储，一些SDK，功能版本都是可以在“包”的方式下免费送。

通过计价我们发现，人脸识别是按照功能单独计价的，在实际的应用场景中，我们需要从架构设计出发然后选择合适的功能能力，这里我们选几个常见的功能模块做介绍；

*人脸检测与分析；

几年前有一个很火的小程序游戏，就是通过照片给出“年级”“性别”“魅力值”的小游戏应用，

这就是人脸检测的能力，并且在实际人脸识别场景中是非常重要的一个环节，我们通常会把人脸检测等同于“人脸质量信息”。我们需要基于人脸检测来判定图片的人脸质量信息。就相当于我们拍“证件照”我们通常也是对招聘尺寸、背景、照片清晰度、人脸位置都有一些要求，符合要求的照片才能作为“证件”的证件照。 而我们的人脸检测就是在帮应用系统“筛选” “证件照”。

例如：在打卡机人脸打卡的应用场景下，新入职员工需要先完成打卡机的信息录入，人脸录入就是第一个环节，可以支持摄像头现拍或者提供照片，为了提高卡机的识别率，我们可以在此环节添加“人脸检测”，设定“人脸质量信息” 阈值，提高录入“人脸”照片的质量，在后面的识别过程中，减少“照片”质量问题导致的识别问题。

在一些较复杂并且对于人脸识别精度较高的场景下，人脸检测是提高识别率很重要的基础，在下文会介绍的“人脸对比” “人脸搜索” “人脸验证” 等功能， 都需要“人员库”中存在一定质量的人脸样本数据。

人脸验证&人脸搜索：

这里我把人脸验证和人脸搜索放一起介绍，是因为很多同学对于这个两个功能场景经常会混淆。简单对比理解如下：

人脸验证是 1：1 两张照片的相似度比对，需要判断 “此人是否是某人”，即验证某张照片中的人是否是已知身份的某人，如常见的人脸登录场景，系统中在注册时已近完成了人脸的识别和录入，在第二次登录时选择人脸识别登录过程中就是人脸对比的典型场景了。人脸搜索是1：N 的比对，识别结果按照相似度从大到小排序，常用于无接触和前置条件下 “此人是谁” 的判定，因为系统中存在“人员库”的模块，系统已近导入关注人员的信息样本，如果“人员”不在“人员库”中，业务层也会帮助新增人员库，在线下园区闸机验证、人脸打卡机以及线下新零售场景中的核心功能。

对比下，判断我们应用场景中是需要人脸验证还是人脸检索功能，其实关键的是，你需要确认识别前，是否已近存在前置条件。

例如：APP/系统 人脸验证场景中， 如果输入了账户的情况下，再进行人脸验证是使用人脸验证，因为账户ID 可以锁定人员库中人员的样本数据，进行1：1的比对，用人脸来替代密码；包括我们手机人脸验证，手机端其实是注册了我们人脸信息，后续登录过程中，手机端帮助我们保存了账户密码，只要人脸验证结果超过最低阈值，即可通过验证。但如果没有任何的预置参数，那我们需要通过人脸检索来实现，摄像头或者提交照片和人员库中百万用户照片比对，找出相似度最高的人员照片并且设定相似度超过一定阈值的情况下，判定此人为某会员，从而通过验证，生活中小区门禁、景区闸机、人脸支付中通常都是选择人脸搜索功能。

在公益项目中，我们通过人脸识别技术帮助找回被拐儿童，其中涉及的人脸技术非常多，人脸搜索是非常重要的一个环节，它决定了甄别的及时性和处理效率。

人脸比对&人脸验证： （腾讯云产品特点）

在腾讯云存在这样一个产品特殊点，所以做特殊的说明，就是在1：1人脸识别场景下，是有两个服务的，一个是人脸比对，一个是人脸验证。在其他云厂商可能不会同时存在这两个功能，因为他们能力相似，那在腾讯云我们需要简单区别下；

腾讯云人脸比对，仅1：1 两张图片中人脸的相似度结果输出，腾讯云人脸验证，两张图片中人脸进行对比验证结果是为了验证“此人” 是否是“人员库”中的某个人，这个功能是和腾讯云人脸识别下“人员库”接口打通的。

这意味着，如果我们在架构中，“人员库”是依赖腾讯云的功能，建议使用人脸验证（接口集成），如果在应用架构中，“人员库” 是独立腾讯云之外的自建或者第三方的，我们依然可以选择人脸对比实现相似度输出即可，通过自建逻辑完成整个过程。

在本身人脸识别技术下，人脸对比和人脸验证的逻辑是相似的。

人员库管理：（腾讯云产品特点）

我们在腾讯云人脸识别中看到的“人员库”功能，这个功能如上文提到的，配合“人脸验证” 和“人脸搜索”帮助客户建立“人员库”，他的主要计费内容是“创建人员”+“增加人脸” 两个调用次数合并计为“人员库”的调用次数。当然可以也可以基于自建的“人员库”，独立使用人脸对比和人脸搜索。这部分算是增值服务，对于一些平台性项目，对数据有一定要求的客户一般会选择私有化建设“人员库”。

以上是人脸识别中常用的产品功能，以及就腾讯云产品做了相关介绍。往往在一个应用场景架构中，是多个人脸识别能力的集合，在计费报价上也是依托实际架构中用到的服务进行评估。

“人脸核身”架构

“人脸识别” 和“人脸核身” 我的理解，他们的区别前者是技术功能集，后者是基于人脸的实名认证架构。人脸核身是人脸技术和合规要求下的产物。例如我们看如下流程图（腾讯云基础版人脸核身）：

提取架构特点：

1： 实名信息验证（身份证OCR等）

2： 活体检测

3： 人脸对比（与公安权威库对接）

整个过程是建立在核验是“真人”和“正确的人” 完成的过程，而计费也是多个能力打包的价格，单词调用的价格就会远贵于“人脸识别“功能的价格，所以在实际生产架构中我们需要设定清楚什么时候使用人脸核身的调用，什么时候使用人脸识别API 。

经常遇到客户在人脸比对场景下调用“人脸核身” 计费成本非常高，实际我们可以混合人脸识别技术使用。例如：某些APP和平台存在虚拟资产、支付、实名都需求下，建议使用人脸核身，而完成核验后后续APP/平台登录等场景时，可以仅调用人脸识别中人脸比对，完成验证工作。

在腾讯云人脸核身下，我们也可以基于API单独使用部分能力，

例如：活体检测（腾讯云活体检测目前支持四种模式，适用于不同的使用场景。）

数字：用户需要准确念出下发的四位验证码进行活体检测。动作：随机下发两个动作，包含眨眼、张嘴。静默：用户无需做任何动作，正脸对准屏幕，等待三秒，即可完成活体检测。光线：用户按照页面指引，正脸对准屏幕，等待三秒，即可完成活体检测。

例如：实名信息核验，功能包含；身份信息认证、身份证人像照片验证、银行卡基础信息查询、手机号状态查询等。

但如果我们只是需要部分能力，还是需要采购包含能力的“方案包”才可以，目前腾讯云人脸核身产品下分别分四个产品包：基础版人脸核身、增强版人脸核身、实名信息核验、E证通，详细产品介绍参见：

在接入方面提供微信 HTML5、小程序、SDK 等多种 SaaS 化服务，其中微信 HTML5 支持采用基于微信原生的浮层模式，提升用户体验。此外，还提供各种 API 接口，满足客户在不同场景下的实名认证需求。

以上是今天分享内容，欢迎同学们交流沟通