人臉識別技術的現狀和發展

文/宋嘉程

人臉識別技術的現狀和發展

文/宋嘉程

人臉識別技術是近年出現的高新技術，伴隨著互聯網快速發展，以及人工智能、機器學習技術的廣泛應用，人臉識別技術的市場化與產品化也隨之進展顯著。就近幾年人臉識別技術的發展狀況來看，其類型在不斷豐富，功能性也日益增強，應用范圍更為廣泛。自人臉識別技術出現之后，便在短時間內得到了廣泛應用，為相關領域提供了重要的基礎技術保障，而可以預見的是，人臉識別技術在未來同樣會具有較高的市場地位?；诖吮尘?，本文展開人臉識別技術應用現狀的研究，探究當前各領域對人臉識別技術的應用狀況，同時經由對現狀的分析，提出人臉識別技術的未來發展趨勢。

人臉識別技術 現狀 發展

人臉識別技術是計算機技術發展的產物，而隨著計算機技術的不斷完善，人臉識別技術的功能性也更為豐富，能夠安全可靠的被應用在安全驗證、身份識別、公安系統等各方面。除此之外，人臉識別技術在視頻會議、醫學醫療、金融行業等領域也得到了廣泛的應用。從現階段人臉識別技術的發展狀況來看，此領域在未來幾年仍然會維持較快的發展速度，屬于典型的朝陽產業。就我國而言，當前人臉識別市場處于一個較好的發展階段，應用范疇會不斷的擴展，也就是說，未來幾年人臉識別技術會呈現出更大的前景?；诖?，下文中將綜合的分析與總結人臉識別技術發展現狀，并結合此提出未來發展方向。

1 人臉識別技術發展現狀

就對研究領域的資料以及筆者觀察結果來分析，人臉識別技術的發展可分為三個階段：

1.1 研究面部特征階段

在此階段中，主要內容是將相對簡單的命令語句與數據庫中的一張臉譜進行聯系，應用與指紋分析技術相結合的方式，經由被測試驗來分析，獲取到比較可靠的識別效果。但是，為進一步提升臉部識別率，操作人員的所有操作需要融入到全部識別過程，嚴重缺乏自動化。

1.2 人機交互識別階段

研發人員在此階段中，對人臉正面圖像選用一定的幾何特征參數進行表示，同時將人臉面部特征應用特征矢量顯示，且針對此特征顯示方法，設計出對應的識別系統。但是，在此階段中還需要有操作人員的參與。

1.3 自動識別階段

近年來人臉識別方法在計算機技術的快速發展下，部分全自動機器識別系統被合理的應用，使得地于活體的人臉識別技術實現了進一步的發展。依據人臉表征方式的差異性，可分為三種人臉自動識別方式，包括建立在連接機制的識別手段、建立在幾何特征的識別手段、建立在代數特征的識別手段。

2 人臉識別常見技術

2.1 人臉特征

人臉特征包括兩個方面：

2.1.1 灰度特征

人臉模式的特征涵蓋了灰度特征與膚色特征，其中人臉區域內部的多個器官具有獨特的灰度分布特征。基于此，可將人臉區域區域的灰度自身作為特征模板，選擇面部中心區域的特性參數，作為人臉特征模板的共性特征，與此同時，還需要忽視掉頭發與臉頰會形成的較大變化因素。

2.1.2 膚色特征

膚色不會依賴于面部細節特征，屬于人體面部的主要信息之一，且不會受到表情變化的影響，穩定性相對較高?；诖?，人臉檢測中利用膚色進行驗證的可靠性更高。常規情況下，優先選擇膚色特征對膚色模型進行描述，而膚色模型的選擇需要按照色度空間的變化而定。

2.2 識別算法

人臉識別算法，為人臉檢測、人臉關鍵點定位、人臉屬性識別（性別、微笑、明星、美丑打分）、人臉變換等功能的實現提供了可能。識別算法主要包括兩種：

2.2.1 膚色區域分割與人臉驗證法

針對彩色圖像的處理，需要在明確膚色模型后，對膚色給予膚色像素檢測，后在檢測出膚色像素之后，依據膚色像素在空間相對性與色度上的相似性，分割可能存在的人臉區域，再按照被測區域的灰度、幾何特征等指標，對是否是人臉做出評估，并借由此區分具有類似膚色的其他物體。

2.2.2 基于啟發式模型方法

建立在啟發模型的手段，是經由抽取灰度、紋理、幾何形狀等特征給予檢測，借助于此評估其是否能夠符合人臉特征。由于人臉區域內的多個器官具有著較為恒定的模式，基于此，對雙眼、鼻子等特征給予檢測，后按照人體無關相對位置關系評估被測物體是否為人臉。對較強約束條件下的人臉檢測，選用人臉輪廓、對稱性等特征手段較為適合。同時，由于可選用的特征較少，此種算法能夠達到較高的檢測速度，可實現實時的跟蹤與檢測。

3 人臉識別技術發展趨勢

就現階段發展情況來看，在對人臉識別技術應用期間，面臨著諸多方面因素的影響，例如，在對人臉識別過程中，人臉需要正面面對攝像機，同時人臉在圖像中需要具有一定的像素寬度才能夠對人臉給予可靠的識別。但是，在具體的應用期間，不能夠完全的滿足這些條件，這種不確定性為人臉識別技術的使用形成一定難度。應用在復雜環境圖像中的人臉檢測，可應用人臉五官分布特征的知識模型給予檢測，會達到較高的檢測速度。但是，能夠發現的是，檢測更多的特征可提升識別模型的應用范疇，就這一點來看，需要解決圖像處理方向上的問題?；诖?，在未來人臉識別技術探究時，需要不斷的提升計算方法的識別精度準度和寬度，使人臉識別技術能夠更為可靠的應用到復雜的環境中去。近幾年，較多研究學者展開對人臉識別技術的深入研究，其目的在于探究更可靠、功能更全的人臉識別技術，例如，遠距離人臉識別技術、3D人臉識別技術等。

4 結論

結合全文對人臉識別技術發展現狀的研究，能夠看出，人臉識別技術隨著IT技術、人工智能、機器學習的發展也在不斷的完善，未來將被更廣泛的應用到各個領域中。當前發展階段中，較具有代表性的便是實現了人臉識別技術的自動化操作，能夠自動進行人臉識別，不需要過多的人為操作與干預。結合對當前應用現狀的分析，筆者認為未來幾年人臉是被技術會向遠距離、3D、全自動化幾個方向發展。

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作者單位北京十一學校 北京市 100039