浅谈面部识别技术

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摘要：随着数字安全越来越受到关注，一些传统的密码机制被将替代，人们越来越多的采用人体特征作为辨别和认定的对象。面部识别技术成为一项重要研究课题。

关键词：面部识别 局部特征 分析

中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）04（b）-0000-00

随着数字安全越来越受到关注，一些传统的密码机制被将替代，而以人体特征成为辨认与识别的对象，从而使得面部识别技术迅猛发展。面部识别技术采用了局部特征分析（LFA）算法或者称区域特征分析算法，它综合了计算机技术、图像处理技术、生物技术、数学统计建模，利用数字图像处理技术在动态场景或复杂背景中搜索目标、锁定目标并提取其提取面像特征，利用生物技术进行特征参数分析进行数学统计建模，再进行编码，即面纹（faceprint）。与面像数据库里的人脸特征模板与进行特征比对，产生比对相似度，并判断是否一致。

面部识别技术应用特别广泛，有三个重要应用发展方向：1、面像检测2、面像跟踪3、面部比对。面部检测是指在特定搜索的范围内，比如摄像监控范围下的动态视频画面内，搜索是否存在目标，并锁定目标。面像跟踪：在面部检测的基础上，对锁定的目标进行持续实时跟踪定位，并及时联系相关安保报警。面像比对，主要是将需要识别的面像特征分析编码，与面像数据库里的特定面像进行比对，并判断是否一致。

现在一种较为成功面部识别系统以局部特征分析（LFA）算法核心。这种算法准确率相当高，识别效率很高，短时间可完成大量工作并且不需要学习，他将人的面部各个器官特征比如大小、比例、位置、距离等参数化，然后依次形成相应识别编码再与面像库内的存储的原始参数进行比对。面部识别的步骤简单，一般分为三步：1、注册。将你的面部特征通过摄像设备获取，生成相应参数编码，即faceprint，一般为84K.，存储在面向数据库中。2、使用登陆。实时获取登陆者的面部特征参数，与面像数据库里的原始参数相检索、比对，识别、判断。3、根据比对的结果或搜索的结果确认登陆者的身份。

面部识别技术的应用十分广泛。2012年9月，美国IT巨头谷歌一项名为“基于人脸识别登入计算设备”的专利技术获批。此项技术使用面部识别技术进行身份确定，并提供相应信息。首先使用者的面部特征通过摄像设备获取，生成相应参数编码，与面像数据库里的原始参数相检索、比对，识别、判断，根据比对的结果或搜索的结果确认登陆者的身份。并提供与其身份相符的相应资料及服务。如果该使用者退出，下一名使用者登陆，设备软件将自动转至这名新用户的资料。三星也将此项技术应用到手机中，取代原有的密码解锁手机的方式，用自己的面部特征---照片来解锁手机。使得安全性大大提高。墨西哥的政府部门还将此项技术应用在选举中，以免投票者舞弊。少数银行也在研究将此项技术应用在ATM机取款等金融安全项目中。军队和政府执法机关也在尝试将此项技术得以应用推广，可以进行安全防务、在全国范围内搜索罪犯、打击犯罪。电子护照、电子身份证中也可以应用此项技术，面部识别技术在此方面应用可以提高识别安全度，准确度。国际民航组织（ICAO）推广护照机读，很多国家首选此项识别方式。中国也在积极推进此项识别技术，开展面部识别技术在这个领域的发展。

面部识别的优点很多：1、信息量丰富，不易复制，比传统的密码私密性好，传统的密码及其他识别已泄露，易丢失。面部识别方在这些方面显然优势明显。2、面部识别具有自然性，与语音识别一样，是人类区分不同个体的的常见方式。3、面部识别方式简易，不易察觉，这样不易引起被检查者的反感。而同为人体特征识别的指纹识别和虹膜识别则需要使用电子压力传感器或者红外扫描，这种特殊的信息采集方式容易被人察觉。易被刻意的伪装欺骗。

当然，面部识别技术也存在一些缺陷，1、受光照的影响较大，有时会出现误判或者识别率下降，但是现在也有许多解决方法，比如人为提供一些光照补偿来提高清晰度、精度、准确度。2、人的面部特征类似性较高，人与人的面部构造相似，区分起来较为困难。定位起来容易，但个体区分起来就不易了。3、面部特征变化性较大，同一个人，随年龄的变化，面部变化非常大。不同的角度，装扮，化妆同会极大地改变人的面部特征，另外表情变化也会极大的影响人的面部识别的结果。

虽然面部识别技术的初衷是为了提高安全性，保护公众利益。但是在毫无察觉和授权下，摄像监视设备就将你的人体特征获取，并且利用，实际也侵犯了公民的个人隐私，而我们的生活不得不曝露在摄像监视之下，也很有可能给心怀不轨的机构提供新的可趁之机，造成隐私泄露，增加了安全隐患。就此科技未来发展看来，使用之范围可谓与日俱增，而且有愈来愈普及之现象。但科技也是柄双刃剑，人脸识别技术目前在国内商业服务领域的应用还没有大规模铺开，相关法律可能还存在一定空白，建议有关部门抓紧研究这一新技术并进行立法。

参考文献

【1】肖春秀.人脸检测与面部特征提取技术研究 湖南大学硕士学位 2004.05.01

【2】刘晓华.人脸识别技术及应用技术 吉林大学大学硕士学位 2009.06.05

【3】张敏贵.面部检测与面部特征提取技术研究 西北大学硕士学位 2004.05.01

【4】山士官.面像识别技术及应用技术 东北大学大学硕士学位 2010.06.05