計算機人臉識別技術的應用

朱雪斌

（廣東科學技術職業學院 廣東省珠海市 519090）

1 計算機人臉識別技術概述

人臉識別技術就是通過計算機對人的臉部特征進行提取并且通過相關技術對其進行掃描對比。人臉識別用更加簡單易懂的理解方式可以解釋為，通過對計算機的充分利用，對人臉部的照片或者視頻信息進行掃描識別，然后有效結合大數據資料庫從圖像或者視頻中面部掃描的信息數據進行比對，然后獲取相關資料來確定身份。人臉識別技術是通過計算機圖形學、圖像識別、圖像處理、生物特征等多個特種技術以及多個學科理論進行有效融合進行構建的。人臉識別是當前人工智能和模式識別的研究熱點，其技術本質而言，就是通過圖像采集設備獲取用戶的面部圖像，再對其臉部的特征進行計算分析，進而和自身數據庫里已有的樣本進行比對，最后判斷出用戶的真實身份。這一項技術研究已有三十多年歷史。

1.1 人臉識別技術內容

一般來說，一套完整的人臉識別系統應該由如下幾個功能模塊：人臉捕捉，人臉檢測定位，圖像預處理，特征提取和選擇，訓練以及識別。首先通過攝像頭、相機或掃描儀等數字設備輸入，人臉圖像數據可以是序列或是靜止圖像；接著通過分析圖像，判斷是否存在人臉，如果存在，則標記處出人臉的位置區域，并把人臉區域從場景中分離出來實現人臉檢測定位；然后對圖像的尺度和灰度進行歸一化處理；緊接著按照某種機制策略將處理后的圖像提取出用戶識別的特征，并通過對已有的樣本設定判別規則，最后按照該規則通過比對的方法獲得未知的人臉參數，給出識別結果。

1.2 人臉識別技術的發展與現狀

從二十世紀六十年代開始實行的人臉識別技術，最早運用人臉識別技術的領域是公安系統，有效運用識別犯罪身份。到了九十年代，根據時代發展的需求，人臉識別系統被廣泛運用于社會各個領域中，在社會各個領域都得到了廣泛運用，人臉識別系統得到了廣泛關注，成為了當時研究的熱點。但由于研究大多基于理論性缺乏全面驗證，再加上各類標準的差異，使得各開發系統的結果難以比較。因此，人臉識別領域總體上還達不到完全成熟。

自動人臉識別的發展可以分為3 個階段：

第一階段，機械式的識別階段。主要研究的內容是面部特征，依靠數據庫中的人臉特征以及指紋等數據，構建一個綜合的識別系統。

第二階段，自動識別階段。有效運用現代的網絡科技技術，結合圖形、神經網絡算法，自動是被局域內的臉部特征，從發展過程來看，人臉識別技術的進步主要依托于人臉描述方式的進步與發展。一方面，最初的人臉描述方式主要通過幾何特征、代數特征或是人臉五官屬性來表現，發展到最終的通過把單個人臉分解成多個原型人臉的加權和來表現，對人臉的描述方式不斷地從初級的圖形特征發展到高級的面部特征；另一方面，一開始進行人臉識別的時候只是普通圖像，到現在運用的是人臉特征，充分實現了到實現把人臉視為3D 對象在2D 平面內的投影，基于人臉的先驗知識被不斷的加入到識別系統中。但是人臉識別受到因素影響比較多，人臉技術并不能真正到達到百分百的正確率，比如說發型、衣裝、化妝技術等，因此，目前的人臉識別方法還不是很完善，但是隨著未來發展的科學技術水平，人臉識別技術會得到更好的發展。

1.3 人臉的檢測方法

人臉識別檢測系統是屬于任意一個圖像的，要對其驚醒采取一定的措施進行搜索，系統通過自我搜索從中確定人臉是否存在，如果系統顯示存在，將會在人臉的位置給做出標記。使用人臉檢測的需求就是通過運用人們臉部的不同特征，最終卻定是否是同一個人。一個自動人臉識別系統主要由人臉定位、人臉特征提取兩個模塊組成，因此，在整個人臉識別系統中，人臉檢測定位這一步十分重要，它直接影響后續的特征提取和識別等工作的成功與否。

1.3.1 基于膚色特征的方法

在開展人臉識別的過程中檢測識別最明顯的一個特征就是膚色。膚色是人體特征最為明顯的表現，運用膚色特征檢測方法的優點就是減少了對人臉面部識別的依賴性，而且還可以有效滿足人臉面部表情的變化，穩定性較高，而且檢測結果更為直接。

1.3.2 基于啟發式模型的方法

這種方法抽取幾何形狀、灰度、紋理等特征，然后用先驗知識檢驗他們。人臉區域內的各器官具有較為恒定的模式，因此一些方法首先檢測五官（如：眉毛、眼睛、鼻子、嘴）或局部特征，然后根據他們的相對位置關系判斷各個區域是否可以構成人臉。其中較為典型的有使用人工神經網絡識別法，馬賽克邊緣法。

1.3.3 基于神經網絡的人臉檢測方法

是通過訓練大量的樣本，統計出各參數特性構成的一個系統，獲取了大量的人臉和非人臉樣本，最終會搜索出含有人臉的圖像來確定人臉。不足之處在于對計算機的運算速度要求很高，普通計算機的運算速度很難達到要求。馬賽克檢測法，采用對各段邊緣的重心匹配，使用灰度和邊緣特征驗證匹配，確定面部器官的位置。此方法的優點是對于人臉姿態的變化有較強的適應能力。

2 人臉識別應用研究

2.1 人臉識別在門禁系統的應用

門禁系統的重點在于圖像采集和人臉識別。前者門禁系統的重點在于圖像采集和人臉識別。前者負責人臉圖像的采集，采集的人臉圖像的效果和后續人臉識別效果密切相關。后者識別效果密切相關。后者是人臉識別門禁系統的核心。人臉定位就是在圖像中確否有人臉以及位置，識別定位就是在圖像中確否有人臉，識別門禁系統由于應用場合的特殊性，不同一般人臉識別背門禁系統由于應用場合的特殊性，不同一般人臉識別背門禁系統由于應用場合的特殊性，不同一般人臉識別背景簡單，人臉位置端正相對于其他景簡單，人臉位置端正相對于其他景簡單，人臉位置端正相對于其他應用場合，門禁系統中添加人臉識別技術能夠更加方便進入，以及能夠對通過門禁系統的人進行識別記錄。門禁中的人臉識別技術的工作內容主要是通過對需要獲取進入權限人的面部數據信息記錄至數據庫內。當某一人想要通過該門禁時，門禁前端的攝像頭會對來訪者面部信息進行掃描記錄，并且將掃描的信息在數據庫進行比對識別，當掃描獲取的面部數據信息與數據庫中的數據信息匹配一致時，計算機系統會對門禁系統進行相關開門指令的下達，通過相關硬件實現對門開關的控制作用。如果在數據庫內未找到相匹配的掃描信息則不會觸動開門系統，并且會對已掃描的數據信息進行記錄保存[1]。

2.2 人臉識別在網絡信息系統的應用

我國科學技術在高速發展的同時也帶動了互聯網技術的發展，計算機系統登錄、電子商務、收集授權都需要通過網絡完成，隨著信息系統的不斷升級，傳統的密碼身份識別技術容易遭受到黑客技術侵襲，沒有辦法保障信息系統的安全。基于這種安全環境背景下，人臉識別技術在網絡識別中得到了廣泛應用，在網絡安全中應用人臉識別技術可以有效保障網絡信息系統的安全。目前，人臉識別認證在電子商務如支付寶、微信、銀行等應用額的發展已經相當成熟，已經可以作為身份登錄的一種方式予以實施，充分發揮生物識別技術在網絡信息系統的作用，切實保障網絡信息安全[2]。

2.3 人臉識別物資儲備領域的應用

物資儲備是保障國家經濟穩定和可持續發展的重要因素，隨著現代科技的飛速發展，智能犯罪的比重日益加大，這為倉儲的安全防范敲響了警鐘。倉儲安防的首要任務是保證物資的安全，防止物資在未經允許的情況下被帶出倉庫，所以其工作重點在于嚴格控制人員的進出。而目前大多數倉庫出入管理仍采用傳統的警衛人員人工辨認或門禁卡的管理方式，這種方式存在著很多的弊端，既耗費人力和時間，又容易出現門禁卡被竊取、冒用等情況的產生，因此，根據現存的倉儲門禁系統，考慮到基于人臉識別的生物識別技術具有唯一性、穩定性和安全性等優點，因此，在研究人臉識別關鍵技術基礎上，設計并實現了基于人臉識別的全自動物流倉儲門禁系統[3]。

2.4 人臉識別在國家、軍事和公共等各安全領域

人臉識別廣泛運用在國家、軍事和公共等安全領域，比如駕照驗證、交通監控、視頻監控系統等。常見的應用包括安檢系統的應用，在高鐵站、地鐵站等場合，利用人臉主動捕捉技術，識別用戶信息已經在我國有了大量的應用，將人臉圖像上傳到公安網絡系統中，如果這個罪犯出現在具有監控識別的系統中，監控系統會自動識別并對公安部門進行預警，可以有效幫助公安抓捕在逃罪犯；例如用于“深圳香港生物護照旅客快速通關系統”的中科奧森人臉識別系統，可以有效提高旅客過關時間，充分保障工作人員的工作效率，而且人臉識別率具有高度的準確性，極大地提高了旅客通關速度，并且有效提高工作人員地工作效率[3]。

2.5 人臉識別在民事、社會經濟領域

目前，我國銀行系統中也逐漸應用了人臉識別技術，通過人臉識別進行持卡人的身份驗證，通過人臉識別技術開展身份驗證方式。例如Web 遠程人像身份驗證登錄系統，實現通過人臉識別技術與原有的賬號、密碼相互驗證、結合使用，或直接通過用戶人臉識別驗證的計算機登錄方式，從根本上杜絕因帳號及密碼被盜而給用戶帶來的損失[4]。

2.6 人臉識別在社交網絡的應用

人臉識別在社交網絡的應用原理就是利用人臉識別理論下的人臉檢測、面部特征識別以及提取技術，通過攝像頭或者用戶上傳照片，利用“變臉系統”對其捕捉人物頭像及五官，并根據用戶的需求實現不開刀不開刀、不整形，把其五官變成理想的明星模樣，生成網絡形象。將此應用于各大SNS 網站，可以更有效提高自身人氣，提升用戶之間的良好印象，更快速建立龐大的社交圈，同時也為人臉識別技術應用在娛樂領域提供一個范例[5]。

2.7 人臉識別在其他領域的應用

人臉識別技術在其他領域也有著極其廣泛的應用，其次，刷臉識別技術在民航、支付等領域也是有了相關的應用，用戶不必通過人工識別，直接通過人臉識別即可完成身份認證，效率和準確度也是相對可靠的；除此之外，人臉識別技術還廣泛應用于娛樂應用場合，匹配相似度、圖像對比等等都有著大量的應用。人臉識別技術還可以應用在家庭娛樂方面，豐富家庭生活，提高家庭生活樂趣，比如家庭中的而智能玩具具備相應的人臉識別功能，可以有效識別家人的身份；一些手機軟件可以根據人臉識別設置真實圖像[6]。

3 結束語

我國科技水平在高速發展的同時也帶動了人臉識別技術的發展，人臉識別技術被被應用到社會中的各個領域，不僅可以用有效提升人們的生活質量還可以切實保障人們的生活安全。人臉研究領域是一個極具挑戰性的領域，其不僅僅涉及計算機視覺、模式識別等學科，還涉及到心理學、認知科學、神經科學等諸多學科。人臉特征點的定位、跟蹤和識別受到諸多內部和外部因素的影響，比如人的表情、姿勢、光照、說話習慣，甚至圖像清晰度和攝像機每秒所攝錄的幀數。