该文章首发于2017年5月11日

连Facebook都十分看好的VR社交，到底有何魔力？VR社交的优势在于能有效地解决传统社交的三大痛点，即视觉享受差、互动娱乐性低以及用户参与度低。但目前VR社交所存在的问题也不少，技术开发等难题都有待解决，包括深度学习、面部识别、手部识别、三维场景还原、多人在线数据传输等。

在这一个看脸的时代，面部识别技术在VR社交中的重要性就不在此赘述了。在VR社交中，大家通常以一个动画的虚拟化身代替自己形象，而在面部识别技术的加持下，这些虚拟化身会随着用户面部表情的变化而改变。当前，致力于面部识别技术的公司并不少，如MindMaze、Blippar、FacioMetrics等。想要在VR社交中拥有一张生动有趣的脸吗？今天，小编整理了五家面部识别技术较为出色的厂商，与你分享。

MindMaze

近日，MindMaze推出了一款可在VR中读取脸部情绪的设备MASK。该设备的电极被安装在泡沫衬垫面板上，这些电极可以感应玩家的面部肌肉，甚至可以在玩家作出表情之前进行预测。目前MASK可以追踪的表情有限，仅有微笑、皱眉、眨眼、嘲笑和扬眉。

MindMaze表示，最终的MASK消费者版设备售价会低于40美元。MindMaze正在与VR头显厂商商讨合作事宜，欲将面部识别技术融入到VR头显之中。目前，MindMaze的技术已经应用在欧洲和亚洲的50家医院中，用于帮助中风患者和被截肢者的康复疗程。

Veeso

去年，Veeso发布了一款基于智能手机使用的“面部追踪”VR头戴设备，该设备兼容Android和iOS手机。

Veeso通过内嵌在VR头显中的两个红外相机（分别位于眼部和下颚处）捕捉用户的表情变化，追踪瞳孔位置、眼睑的开合程度以及眉毛的活动。在获取了用户的表情数据之后，把结果通过蓝牙实时传输到用户的移动设备上，计算后再实时传输到VR环境中，做到实时追踪用户的视觉方向以及用户面部情绪的表达。

去年七月，Veeso在Kickstarter上发起众筹，希望筹集8万美元来帮助他们将产品推向市场。但是不幸的是，该项目仅赢得大约2.6万美元筹款，无奈宣布失败。同年8月25日，Veeso重开众筹，但并未宣布最后结果。

FacioMetrics

FacioMetrics成立于2015年，由卡内基梅隆大学的一名学生创立，主要用机器学习算法让智能手机实时分析人类面部。目前，FacioMetrics提供的工具能够记录、检测、扫描脸部，了解人类面部的行为和年龄。据悉，FacioMetrics已被Facebook收购。

FacioMetrics的面部识别技术为照片和视频带来更多有趣的效果，包括社交应用中常见的实时过滤器和面部交换工具。此次收购，除了强化Facebook的图片和视频相关业务，更重要的是Facebook欲借助FacioMetrics的面部识别技术，增强其在AR/VR领域的竞争力。

Emteq

与搭载摄像头的图像识别技术不同，Emteq的Faceteq脸部识别技术只需要得到用户脸上的动作变化就能实现追踪的功能。

Emteq将多种生物特征传感器（肌电传感器、眼动电位传感器等）镶嵌在护垫上，再将其添加到VR头显中。当用户的脸部肌肉发生变化时，传感器会生成相对应的信号电流，通过预设的算法识别之后得出肌肉的变化，间接完成对脸部动作的追踪识别。

Faceteq无需摄像头的设计十分适合VR头戴设备。Faceteq不仅可以对被VR头显遮挡的部分进行脸部识别，还可以将设备设计得更加紧凑，减小VR头显的体积和重量。

BeanVR

VR社交系统研发商BeanVR申请了一款基于脸部识别的多维社交系统的专利。BeanVR在自己的VR社交应用平台中，开设MR互动直播间，实现真人主播端和虚拟观众端双端跨屏功能。

通过人脸识别算法，BeanVR将主播端表现图像与虚拟人物模型特征点进行关联，将真人主播表情实时同步到虚拟形象上，进而在MR直播社交玩法基础上添加角色扮演的功能。

另外，BeanVR还可以将直播流视频流中的真人主播进行抠像，并与虚拟场景融合。除了视觉效果更加逼真外，VR用户的参与感和跨屏式感官体验方式也将得到很好的提升。

虽然现在面部识别技术还未成熟，有时虚拟化身的表情真的是real尴尬，但毕竟该技术仍处于发展阶段。随着技术壁垒的不断突破，这些动画的表情将变得更加生动与自然。结合人脸三维重建和面部表情实时跟踪技术，丰富VR社交的同时，对于VR的普及也有一定的促进作用。

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