淺談人臉識別技術的研究與應用

李伶俐　余永佳

摘要：本文將從人臉識別技術綜述的角度出發展開論述，對此項技術的定義、內容、過程以及優缺點等進行研究，進而列舉其在考勤、安防等方面的具體應用及其應用前景，以期為有關技術人員提供參考。

關鍵詞：人臉識別技術考勤安防識別生物特征

引言

伴隨我國整體社會經濟的快速發展，以及民眾日常生活水平的不斷提升，人們越來越關注生活的安全、便捷等問題。隨著計算機信息技術以及人工智能技術獲得極大進步，人臉識別技術應運而生，此項技術能夠被應用在任何需要認證身份的場所，在很大程度上滿足了人們安全、便捷的生活需求。

1人臉識別技術綜述

1.1人臉識別技術定義

人臉識別技術，屬于運用比較、分析的一類熱門計算機技術，它能夠對人臉數據進行偵測、追蹤，并自動對影響進行調整，此外還可以在夜間運用紅外線進行偵測，對曝光的強度進行自動調整。人臉識別技術是一種識別生物特征的技術，即根據人自身生物特征對每一個個體加以區分。

1.2人臉識別技術內容及過程

1.2.1人臉識別技術內容

（1）人臉跟蹤：即動態地跟蹤被檢測的人臉目標，主要是在模型方法或者模型、運動結合的方法基礎上加以開發。

（2）人臉比對：即從面像庫搜索被檢測人臉，或者確認其身份，主要包括兩種方法：①面紋模板法：將若干面像器官模板或者標準面像模板儲存到相應數據庫，以便在采樣時使樣本與數據庫中數據加以比對;②特征向量法：先對面像五官中嘴角、眼虹膜和鼻翼等的距離、大小以及位置等屬性進行確定，隨后將其幾何特征量加以計算，最終得出的所有特征量構成了對此面像進行描述的重要特征向量。

（3）人臉檢測：即判斷復雜背景或者動態場景內是否有面像存在，進而將此面像進行分離。檢測人臉的方法包括：①特征子臉法：即把全部面像集中視作統一的面像子空間，進而根據檢測樣和它在此空間中投影之間的具體距離，對是否存在面像進行精確判斷;②參考模板法：有關人員先對一個或者若干標準的人臉模板進行設計，隨后對標準模板和樣品匹配的程度進行精確計算，進而根據閾值對是否存在面像進行精確判斷;③膚色模型法：即按照色彩空間內面貌、膚色分布的集中規律展開人臉檢測;④人臉規則法即將人臉結構分布的特征進行提取進而生成相應規則，對是否存在面像進行精確判斷;⑤樣品學習法：即對模式識別的“人工神經網絡”加以利用，進而對非面像樣品以及面像樣品進行學習，最終產生分類器。

1.2.2人臉識別技術過程

首先，為人臉面像構建檔案。實際的構建主要是通過使被測人員照片或者借助攝像機采集被測人員人臉形成所需要的面像文件，進而儲存這些文件生成的面紋編碼。其次，對當前人臉面像進行獲取。主要是通過輸入出入人員照片或者借助攝像機對出人人員面像進行動態捕捉形成所需要的面像文件，進而儲存這些文件生成的面紋編碼。最后，比對檔案庫存和面紋編碼。由于之前所得的面紋編碼能夠有效抵抗面部姿態、眼睛、發型、表情以及人體皮膚色調、光線等變化，從而為準確識別某人提供了可靠的保障。

1.3人臉識別技術優缺點

1.3.1優點

（1）并發性：在實際應用中，人臉識別技術能夠同時分辨、判斷和識別許多人臉。

（2）非接觸性：對于人臉識別技術的用戶而言，無需直接與設備接觸。

（3）非強制性人臉識別技術能夠主動對別識別人臉的圖像進行獲取。

1.3.2缺點

（1）人工智能需要對人臉變老、人體面部裝飾毛發等遮擋物加以補償，才能進行有效識別。

（2）此技術對于周邊光線等較敏感，對人臉識別的精準性具有一定程度的影響。

2人臉識別技術的應用

2.1人臉識別技術具體應用

2 .1.1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。

（1）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。

（2）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識別的某個證件，例如二維碼、身份證或者工卡等。系統可以通過上述的標識，1：1地比對當前人臉以及存照，精確度超過了99%。

2.1.2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。

2.1.3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。

2.1.4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。

2.1.5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萁人臉識別數據在事先被采集后，便可以順利出入居民樓、區。

2.2人臉識別技術應用前景

正如上文所述，人臉識別技術依舊存在一些缺點和不足，加之由于技術層面高、開發周期長、專業性強.加之其成本也較高，導致此項技術的實際應用仍然存在許多限制。因此，有關技術人員應當致力于對此項技術加以深度優化，以便使開發周期縮短，從而降低成本，促使人臉識別技術能夠被更廣泛地應用到各行各業各領域中，進而滿足更多民眾的便捷、安全需求。為了進一步地提升城市安全、民眾安全，有關部門還應當致力于開發高于人眼分辨的人臉識別技術及其配套的支撐技術，例如3D人臉識別技術以及遠距離的人臉識別技術等。

3結論

總體而言，在整體人工智能技術的未來發展方向中，人臉識別技術將會占據越來越重要的地位。為了推動此項技術更好、更快發展，有關人員就必須對人臉數據、各行業業務樣式等進行全面掌握和結合，明確此項技術的優缺點，以便使人臉識別技術能夠順利應用到各行業中，為人們提供更安全、便捷的社會環境。

參考文獻

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