人臉識別技術應用與限制研究

周素娟

摘要：人臉識別技術是一種利用人工智能手段分析人臉特征信息，以達到身份識別效果的生物特征識別技術。它廣泛應用于公安系統、銀行認證、社會管理等領域，給人們的生活帶來了諸多便利和效益。基于此本文就人臉識別技術應用與限制進行分析。

關鍵詞：人臉識別技術;應用與限制

一、人臉識別技術的概述

人臉識別作為人一智能領域一個重要的分支，一直吸引著科學家和技術工作者不斷的探索。人臉識別從基于的理論基礎來分主要有兩個大類：基于知識和基于統汁。根據具體實現方法不同。又分為基于幾何特征的方法、基于模型的方法、基于統汁的方法、基于神經網絡的方法、基于深度學習的方法等。

二、人臉識別技術的優勢

（1）使用方便，用戶接受度高。人臉識別技術采用的是通過攝像機來識別用戶的面部特征，不會與被檢測對象發生肢體上的互動，因此極其容易被人們所接受。同時也免去了工作過程中的一些麻煩。

（2）人臉識別系統是直接識別人們的面部特征，所以它的直觀性更加強。

（3）人臉識別技術識別的過程只需要0.01秒，因此它的速度非常快，識別的精度也是非常高的。

（4）不易仿冒。人臉識別技術的安全性是非常高的，因為人臉的骨骼特征是根本無法改變的，而其他的特征極其有可能被改變或者是被仿造。除去以上的四點，人臉識別技術還有以下的一些優勢，比如：它所使用的是非常通用的設備、用戶的基礎資料非常容易獲得、成本較低，非常容易被推廣使用、精確度高，網絡遠程管理等。對于以上的這些優勢，我們可以概括為以下的一句話：人臉識別技術是一種高精度、易于使用、穩定性高、難仿冒、性價比高的生物特征識別技術，同時還具有極其廣闊的市場應用前景。

三、人臉識別技術應用

3.1考勤系統

當前人臉識別技術已經被廣泛應用于各大企業的考勤系統中，在實際應用過程中，主要有兩個方法，即直接刷臉考勤以及人證比對考勤。直接刷臉考勤：雖然此方法無需被測人員攜帶各種證件，然而其識別的策略為1：N，其精確率相對較低。人證比對考勤：此方法需要被測人員攜帶可以唯一對本人加以標識，1：1地比對當前人臉以及存照，精確度超過了99%。

3.2監控安防系統

當前，人臉識別技術在各大城市中的整體監控系統中已經被廣泛應用，其可以幫助城市的安防系統科學地對犯罪或者突發等事件進行預防，震懾不法分子，并可以促使后續調查、取證等工作順利展開，從而最大限度地提升城市整體安全性。在應用人臉識別技術前，傳統監控安防系統僅能對現場情況進行記錄、采集，無法進行尋找工作。人臉識別技術的有效應用，不僅可以推動尋找工作的展開，還可以使相關工作的整體效率都得到較大提升。

3.3政務辦公

在以往的政務辦公審批過程中，很多工作人員都是通過輸入密碼進行系統登錄，一旦密碼泄露，便極易對政務信息產生威脅。人臉識別技術的及時應用，能夠幫助有關部門事先采集審批流程中每個環節審批人員的面部信息，從而使得辦公人員在登錄系統進行審批工作前，需要進行人臉識別驗證，只有通過識別才能進入系統;反之，若識別未通過，則無法進入系統。由此可見，人臉識別技術為政務辦公信息提供了可靠的安全保障。

3.4電子商務

人臉識別技術當前已經被廣泛應用于電子商務領域，最常見的便是人們在開通各項電子商務功能或者辦理各大銀行的銀行卡、存折時，會被采集自身的面部特征數據，這可以為人們在后續進行的電子交易提供可靠的安全保障。比如，部分銀行在線購物支付時，需要進行人臉驗證，以便確定支付人員是否是本人，從而有效防止用戶密碼在被盜時，犯罪人員對其銀行資金等進行盜刷，進而確保了用戶消費過程的安全性。

3.5門禁系統

在以往門禁系統運行過程中，很多居民只能用門卡進出，一旦忘記攜帶門卡，極易導致出現居民難以回家等現象;除此之外，若不法分子盜取了居民的門卡，便會對居民的生命、財產安全埋下安全隱患。人臉識別技術應用于門禁系統，便可以有效幫助居民解決上述煩惱，即居民無需攜帶門卡，其人臉識別數據在事先被采集后，便可以順利出入居民樓、小區。

四、人臉識別技術的限制分析

由于人臉識別的信息存儲仍基于計算機可識別的語言，也就是我們常說的數字或特定代碼，隨著這些數據價值的提高，使其遭到黑客攻擊的風險也會隨之增高。一旦這些個人數據被竊取，你的臉可能就不只屬于自己了。就像前面說的，人臉識別技術對于不同種族的人有不同的準確率，還有就是對照明、姿勢、裝飾等都會對人臉識別系統產生影響，而對于那些非合作情況下的人臉圖像采集，遮擋問題仍很嚴重。特別是在實際監控環境中，被監控對象常會佩戴著眼鏡或帽子等配件，使得捕獲的人臉圖像不完整，影響后續的特征提取和識別，甚至導致人臉檢測算法無效，且在大規模應用環境中，如何維持或提高人臉識別算法的識別率，目前也是一個非常重要的問題。

五、人臉識別技術的未來發展趨勢

從目前的發展來看，大規模靜態人臉比對系統其關鍵技術和系統產品已經成熟，目前產品的應用可以支持大數據處理和基于WEB的人臉識別服務、支持身份識別比對、戶籍管理、治安管理、安全管理等各種業務對人臉身份是別的需求、可支持網絡終端、手機移動終端等各種終端的訪問，使用方便靈活。人臉識別整個生態鏈的整合即將出現，核心硬件商對軟件商的整合出現的可能性也很大、移動設備核心元器件供應商將可能成為整合的主力。百萬級規模的人臉識別應用即將出現，千萬至億級規模化應用正在開展之中，特別是安保領域的規模化應用、移動及便攜式終端將進一步深入和細化，具有十分廣闊的發展前景。

結語：

簡而言之，隨著信息化時代的不斷進步，人臉識別的應用別應用的越來越廣泛。就因為這個樣子，使得提升了社區、金融、交通等領域的安防工作。但是在人臉識別技術應用過程中仍然存在諸多問題，需要相關部門積極采取有效的應對方案進行解決，避免人們的財產和人身安全受到嚴重影響，從而為人們提供更加安全、便捷的社會生活環境。

參考文獻

[1]萬士寧.基于卷積神經網絡的人臉識別研究與實現[D].電子科技大學，2016.

[2]王莉，陳健生，賀金平，蘇光大.超低分辨率人臉圖像高速重建方法[J].中國科學（信息科學），2013，（7）：887-894。

[3]亢琦，陳芝榮.人臉識別技術在圖書館的應用實踐與發展思考[J].圖書與情報，2018（06）：97-100.