人臉識別技術的研究與應用

徐燦 王屹錕

中圖分類號：TP391.41 文獻標識：A 文章編號：1674-1145（2020）01-130-01

摘 要 在我國快速發展的過程中，我國的科學技術發展十分迅速，很多智能化技術和手段得以應用和發展，而且應用比較廣泛，比如身份識別、刷臉支付、安保支付、光學和產業行業等等，在實際工作和生活中都有著非常廣泛的應用。文章首先概述了人臉識別，然后列舉了集中重要的人臉識別算法的原理、核心、實現的介紹，第三是對人臉識別算法應用和不足之處。最后，人臉識別的總結，人臉識別是人工智能在計算機視覺領域的一項重要有價值的應用，對其展開深入的研究就有重要的積極意義。

關鍵詞 人臉識別技術 研究 應用

所謂人臉識別，指的是通過所提供的靜態圖像信息或動態視頻信息，結合現存的人臉數據庫系統信息，進行五官比對，由此確定所給信息中一人或多人身份的過程，在此過程中，進行五官對比時所應用的就是人臉識別技術，該技術又稱為人體生物特征識別技術，生物在進行日常活動的過程中，各個器官都存在異于他人的獨特之處，經過對比和對照便能夠確定某人的身份。該技術在最近幾年來已經實現了較為廣泛的應用，無論是保險行業，還是娛樂行業，該技術都有著巨大的發展潛能，值得人們廣為關注，并不斷地進行探究。

一、人臉識別技術

該技術屬于生物識別技術的一種，以人臉特征信息為依據，通過獲取靜態或動態的臉部信息，與事先預留的信息進行對比，由此得出識別者的信息，達到身份認證、人臉辨識的目標。

二、人臉識別技術的研究與應用

（一）人臉識別在智慧核電中的應用

目前，人臉識別在基礎業務、消費支付、安全類應用、個性化服務等領域都有廣泛的應用，而人臉識別在核電廠的應用也越來越廣泛。用人臉識別作為身份識別的關鍵技術，通過采集人員數據庫中真實有效的身份數據，提前將員工、訪客、大修支持人員的身份信息和人臉信息錄入，通過人臉識別系統來實現智能化管理。相比較傳統的一卡通身份識別，傳統的方式容易出現使用他人證件頂替冒用的情況發生，或者是非法進入限制人員出入的范圍。人臉識別過程中，對于人臉識別信息庫中沒有的信息，或者是一些非法人員的信息，人臉識別系統會自動識別，或者報警，通過各種方式將信息傳達給相關部門進行處理。尤其在大修期間，大量外來人員進入，降低了安保人員核實出入人員身份信息的工作量，提高了工作效率。

（二）實現三維的人臉識別能力

除了實現多數據的應用與融合在未來發展中，人臉識別技術還可以實現三維人臉識別能力。在過去傳統的人臉識別技術應用中，主要實現的是二維人臉圖像識別，二維圖像不同于三維圖像，在進行信息截取的過程中具有一定的局限性，在識別過程中難免會出現一些差錯，識別精度會受到明顯的影響。同時，通過二維圖像識別人臉圖像所提供的信息也具有一定的片面性，很難在短時間內得到較為完整的人臉特征信息，盡管通過多個二維圖像進行對比融合，所獲得的信息也不會近乎完美，由此導致人臉識別技術很難被真正地投入到現實應用當中。針對以上現象，為了進一步的提高人臉識別能力，在未來將會逐漸的實現三維人臉圖像識別，利用三維人臉圖像識別，可以在識別過程中建立三維人體模型，并實現多角度投影，由此達到對二維圖像識別的輔助作用。在未來，三維人臉圖像識別技術發展得更加成熟后，人們將直接利用三維的圖像模型信息進行人臉識別，該過程準確、便捷，實現三維人臉識別能力對圖像識別技術的發展有著至關重要的意義。

（三）人臉偵測

電視節目是由多個幀畫面構成，在每幀畫面之中檢測是否存在人臉，并將人臉之外的無關信息進行過濾。在以往人臉偵測過程中，主要采用模板對比的方式，通過色澤、對比度等信息進行核實，但此種方式的耗時較長、識別率較低，采用P網絡進行偵測設計可有效彌補上述缺陷.Multi-task算法在人臉偵測中較為常用，該算法的第一層為p-net，可準確界定人臉邊緣區域，并對相同人物的畫面進行分類；第二層為r-net可明確人臉位置區域，將首層確認的非人臉區域進行過濾；第三層可在前兩層的基礎上進行深化，使人臉區域的界定更加精準.在電視節目中，人臉各種各樣，且顏色、方向、大小不盡相同，如若未采用分類訓練的方式，很可能增加后續判斷的難度與正確率.對此，應對多種類別、形態的人臉進行規范處理，設置統一的人臉預處理樣本，針對電視圖像中的人臉進行平移和縮放，使其處于畫面中心位置。

三、結語

人臉識別作為人工智能時代信息發展的產物，在智慧核電中的應用也是越來越廣泛。不管從效率上還是實施的效果上，都優于傳統方法，取得了一定的進步。人臉識別的算法也有多種。人臉識別在智慧核電中應用，身份的識別，一卡通的應用等，通過合理應用人臉識別技術，結合核電廠區安全考慮，大大提高了核電廠的安保水平，打造更好的工作、生活環境。人臉識別是一個具有挑戰性的課題，雖然取得了一定的成績，但是還是面臨一些不足和困難，比如對人臉識別的環境要求高，識別的安全漏洞，表情，以及整容等，就不太容易識別。因此，對人臉識別的進一步分析和研究，可能是人臉識別后面一步的發展方向，希望借助科技的力量和研究，得到很好的發展和應用。

參考文獻：

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