人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展現(xiàn)狀研究

王琨 朱勇建 黃薈霖 馬乾然

摘? ?要：隨著當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)也得到了很好的發(fā)展，使得我們進(jìn)入了數(shù)字信息化時(shí)代，所以使得信息識(shí)別安全的問題被看的越發(fā)重要。生物特征識(shí)別技術(shù)在近幾十年內(nèi)發(fā)展迅速，人臉識(shí)別技術(shù)作為其分支技術(shù)也得到了很好的發(fā)展。尤其是隨著人工智能技術(shù)逐漸走向成熟，人臉識(shí)別技術(shù)被推動(dòng)向前發(fā)展的更快，并且被應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域。本文主要對(duì)現(xiàn)代的人臉識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，其次介紹了人臉識(shí)別技術(shù)的原理與步驟、在社會(huì)生活中的應(yīng)用以及當(dāng)前所遇到的問題，通過分析介紹，希望能夠推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別? 人工智能? 特征提取? 人臉信息

人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展與社會(huì)的信息化發(fā)展有著緊密的聯(lián)系[1]。隨著人臉識(shí)別技術(shù)的不斷向前發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域中都使用了該技術(shù)，比如人臉識(shí)別解鎖以及支付[2]。人臉識(shí)別技術(shù)主要是把人的面部信息作為數(shù)據(jù)的集合，其與傳統(tǒng)的生物信息識(shí)別方式進(jìn)行相比參數(shù)的信息更多、安全性也更高。同時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)是一種非接觸性的識(shí)別方法，在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)更加靈活方便，因此該技術(shù)在未來擁有更加廣闊的發(fā)展前景[3]。

1? 人臉識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

目前很多國(guó)家都在研究人臉識(shí)別技術(shù)，主要是歐美等科技比較發(fā)達(dá)的國(guó)家，現(xiàn)在比較有名的有MIT的Media lab、AI lab，CMU的Human-Computer Interface Institute等研究機(jī)構(gòu)，現(xiàn)在研究的方法主要有以下幾個(gè)：

（1）模板匹配，主要有固定模板與變形模板兩種方法。

（2）示例學(xué)習(xí)，該方式的使用過程是把人臉的樣本以及非人臉的樣本一起放入到學(xué)習(xí)機(jī)，讓其產(chǎn)生判別規(guī)則，從而將其作為判斷輸入的圖像是否為人臉的判斷依據(jù)。

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)前使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來進(jìn)行人臉檢測(cè)已經(jīng)有了非常大的進(jìn)展，MIT的學(xué)者先將人臉樣本集與非人臉樣本集進(jìn)行聚類，然后用測(cè)試樣本與以上兩者的子類之間的距離當(dāng)作其分類的度量，再利用MLP網(wǎng)絡(luò)作為分類器。

（4）基于隱馬爾可夫模型的方法。

1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

20世紀(jì)80年代開始，國(guó)內(nèi)也有了關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究，主要是清華大學(xué)、中科院、復(fù)旦大學(xué)等國(guó)內(nèi)的一些名列前茅的高科技研究單位。在國(guó)內(nèi)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究中，主要研究三大類方法：基于幾何特征的人臉正面自動(dòng)識(shí)別方法、基于代數(shù)特征的人臉正面自動(dòng)識(shí)別方法以及基于連接機(jī)制的人臉正面自動(dòng)識(shí)別方法。

周激流研究出了可以進(jìn)行反饋的人臉正面識(shí)別系統(tǒng)，他使用積分投影的方法來提取人臉面部特征的關(guān)鍵部分，并將其用于識(shí)別，得到了非常好的效果。彭輝、張長(zhǎng)水等人將“特征臉方式”，張輝、周洪祥等人使用對(duì)稱主元方式來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用去冗余跟權(quán)值正相交相互結(jié)合的方法來對(duì)面部特進(jìn)行提取與識(shí)別。此方式使用的特征數(shù)據(jù)量較小，從而使得運(yùn)算量也較小，能夠較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)大量人臉樣本的存儲(chǔ)以及快速的識(shí)別。

2? 人臉識(shí)別的原理以及步驟

2.1 人臉識(shí)別的原理

人臉識(shí)別技術(shù)通過獲取以及分析人臉的面部信息，對(duì)其特征信息進(jìn)行提取并做量化處理，將其當(dāng)作依據(jù)來對(duì)不同的個(gè)體進(jìn)行區(qū)分，最終對(duì)得到的特征信息進(jìn)行比對(duì)從而實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。人臉識(shí)別的過程可以被分為兩個(gè)：圖像獲取、人臉識(shí)別算法。

2.2 人臉識(shí)別的步驟

（1）人臉檢測(cè)。

由于人臉?biāo)幍沫h(huán)境背景可能會(huì)比較復(fù)雜，在提取時(shí)會(huì)受到各種背景圖像的干擾，所以在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)首先要做的就是檢測(cè)到人臉。人臉檢測(cè)的目的就是從被檢測(cè)的圖像中將人臉的位置坐標(biāo)提取出來。主要包含兩個(gè)過程：圖像掃描、人臉判別。

（2）人臉的特征點(diǎn)進(jìn)行定位。

為了使得定位出的人臉特征信息的位置更加準(zhǔn)確，所以我們應(yīng)該運(yùn)用人臉特征點(diǎn)的定位算法來將含有人臉坐標(biāo)框的圖像進(jìn)行處理，最終求出人臉的關(guān)鍵點(diǎn)的位置坐標(biāo)。

（3）人臉的圖像特征進(jìn)行提取。

此過程是把人臉圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)化，讓其成為一個(gè)多維的向量，并且將圖像信息轉(zhuǎn)化成為一個(gè)特定的數(shù)值。假如人臉有n個(gè)特征，而每一個(gè)特征又有m個(gè)不同的形式，那么其能夠表示的總量為mn，通過這種方式來進(jìn)行擴(kuò)充，會(huì)使得特征空間變得巨大。

（4）人臉識(shí)別。

此過程是人臉識(shí)別步驟的最后一步，經(jīng)過前三個(gè)步驟所得到的特征，然后在此過程中識(shí)別出與之對(duì)應(yīng)身份的人臉。通過輸入一個(gè)人臉的特征，然后從信息庫中找出與其匹配程度最高的人臉信息。而且在進(jìn)行對(duì)比前，要先設(shè)置一個(gè)相似度的閾值，然后再利用識(shí)別算法來將得到的相似度值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，高于閾值的才能算識(shí)別成功。

3? 人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ诳焖偾矣行У剡M(jìn)行身份的自動(dòng)驗(yàn)證有著急迫的要求，而生物的特征識(shí)別技術(shù)在最近的幾十年間有了飛速的發(fā)展。生物特征作為人的內(nèi)在屬性，它的穩(wěn)定性很強(qiáng)并且在個(gè)體之間存在差異，所以它成為了自動(dòng)身份驗(yàn)證的最理想的依據(jù)。目前使用的生物特征識(shí)別技術(shù)的特征主要是：指紋、視網(wǎng)膜、虹膜、人臉等。與其他幾個(gè)特征相比，人臉特征相較于其他特征而言更為直接與方便，而且使用者并無任何的心理障礙，比較容易被接受，因此被使用的最為廣泛。現(xiàn)階段人臉識(shí)別主要被應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：

（1）應(yīng)用到犯罪嫌疑人的查找中。

在公安部門的檔案系統(tǒng)中存儲(chǔ)著犯罪嫌疑人的照片信息，當(dāng)在案發(fā)現(xiàn)場(chǎng)中或者利用其它的方式得到嫌疑人的照片或者面部信息的特征，則可將其與檔案系統(tǒng)中的照片信息進(jìn)行對(duì)比，快速查找到犯罪嫌疑人，從而使得破案的效率被大大的提高。

（2）應(yīng)用到證件驗(yàn)證中。

在諸如火車站、地鐵站、機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)合通過證件檢驗(yàn)的方式來驗(yàn)證某人的身份是通常使用的手段，而身份證上都帶有照片，機(jī)器通過使用人臉識(shí)別技術(shù)來完成身份識(shí)別驗(yàn)證的工作，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的管理。

（3）應(yīng)用到視頻監(jiān)控中。

在銀行、公司以及一些公眾場(chǎng)合中都會(huì)設(shè)有24h的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，如果發(fā)現(xiàn)異常情況或者有外人闖入，就需要對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、追蹤以及識(shí)別等。這一系列的操作需要對(duì)采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這就需要用到人臉識(shí)別技術(shù)。

（4）應(yīng)用到入口的控制中。

入口控制有較為廣闊的范圍，在小區(qū)門口、住宅樓的入口等處進(jìn)行人臉識(shí)別認(rèn)證，以及在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的入口或者情報(bào)系統(tǒng)的入口進(jìn)行的身份識(shí)別驗(yàn)證。

4? 結(jié)語

人臉識(shí)別技術(shù)是一種非接觸性的識(shí)別方法，在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)更加靈活方便。21世紀(jì)是一個(gè)信息技術(shù)高速發(fā)展的時(shí)代，人臉識(shí)別技術(shù)在未來將會(huì)有更加廣闊的發(fā)展前景，所以需要我們不斷加大對(duì)該技術(shù)的研究力度，加大投入的成本，使其更加優(yōu)化，成為一個(gè)準(zhǔn)確性更高、更加方便快捷的技術(shù)，使其在社會(huì)生活中應(yīng)用的更加廣泛。

參考文獻(xiàn)

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[3] 陳鳳鳳.人臉識(shí)別技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)考試防作弊系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].江蘇科技信息，2019， 36（32）： 60-62.