人臉識別技術的應用研究及改進措施

基金項目：2023年滁州職業技術學院橫向研究項目；項目名稱：智能化安防系統升級與維護；項目編號：CZZY-HX-2023-12。2023年滁州職業技術學院橫向研究項目；項目名稱：企業信息發布及人臉識別考勤管理系統；項目編號：CZZY-HX-2023-09。2022年安徽省高校自然科學研究重大項目；項目名稱：基于近紅外光譜的滁菊品質無損檢測模型研究；項目編號：2022AH040333。2021年滁州職業技術學院科研項目；項目名稱：基于數字圖像處理技術的滁菊識別與花形分級方法研究；項目編號：YJY-2021-02。2022年滁州職業技術學院專業群建設項目；項目名稱：物聯網應用技術專業群；項目編號：2022zya04。

作者簡介：丁海濤（1987— ），男，安徽宿州人，助教，碩士；研究方向：物聯網，計算機教學科研。

摘要：人臉特征是人重要的生物特征，具有不可復制性、獨特性等特點，被廣泛應用。筆者通過分析人臉特征、人臉識別的一般過程以及人臉識別的原理，并結合人臉識別在考勤打卡、人臉支付、密碼驗證等方面的應用，對它們的功能特點進行了研究和分析。人臉作為生物信息存在泄漏、被惡意利用等風險，結合實際，筆者給出了保護、合理使用人臉信息的改進措施及相關建議。

關鍵詞：人臉識別；考勤；支付；密碼驗證

中圖分類號：TP18? 文獻標志碼：A

0? 引言

人臉識別自從20世紀60年代開始被科學家正式提出研究以來，經過幾十年的快速發展，目前已經融入人們的日常生活。伴隨著計算機技術的發展，人臉識別相關系統的處理速度、識別結果越來越高，被廣泛應用在金融服務、公安偵查、工作生活等領域，被越來越多的人接受。近年來，對人臉識別的研究很多，在工作生活方面，賀一粒［1］對基于人臉識別的移動簽到考勤系統進行研究，提出了一種以livenessnet為基礎，基于復合CNN的活體檢測方法，通過部署和實際驗證，簡化了考勤流程，避免替簽現象產生。在公安偵查方面，王彬［2］通過分析靜態人臉識別技術和動態人臉識別技術特點及實際應用，指出人臉識別技術的使用提高了公安機關打擊違法犯罪工作的效率，有效地維護了社會秩序，成效顯著。在金融服務方面，史祺鈺［3］改進人臉檢測算法將數據集中圖像數據增強到原來的6倍，并加深網絡層深度，采用改進的VGGNet人臉識別算法，經過實際測試，其設計的基于人臉識別的自動柜員機身份自動認證有著較高的準確率。

1? 人臉識別一般過程

1.1? 人臉圖像數據采集

人的臉部由眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇、下巴等器官組成，每個人這些器官的位置、外觀存在差異，此外不同人的膚色、臉部的輪廓、臉的紋理特征也不相同，人的臉部信息一般不會改變，是一種非常獨特的生物信息。人臉圖像被采集設備采集，被采集的人臉信息可以是靜態圖像，也可以是動態的一段視頻。人臉信息采集效果的優劣受到系統軟硬件、環境因素的影響。采集到的圖像經過人臉檢測技術進行人臉定位，如深度學習、膚色定位、模板匹配等。

1.2? 預處理

采集到的人臉圖像一般需要預處理，排除一些干擾，這種干擾可能由拍攝設備、拍攝環境因素引入。為了保證人臉圖像特征有效，需要把待特征提取的圖像進行統一化處理，如圖像去噪，去除圖像中的異常像素點的值。灰度化處理用于減少處理的計算量，圖像增強處理能夠改善圖像的質量，幾何歸一化處理進行圖像校正、統一尺寸。

1.3? 人臉特征抽取

人臉識別準確率取決于特征量提取的有效性，經過預處理后的臉部圖像需要進行特征量抽取。從人臉的幾何特征分析，提取臉部器官的位置和大小信息，如眼部、嘴部、頭部的特征，可以計算兩眼之間的歐式距離，嘴部區域縱橫比。陸榮秀等［4］在通過臉部特征和頭部姿勢檢測疲勞時引入眼瞼縱橫比EAR。臉部紋理特征如人臉上的雀斑、皮膚松緊紋絡、皺紋等都可以作為紋理特征進行提取，如LBP、Gabor濾波器等算法可提取人臉紋理特征信息，也可通過深度學習，采用神經網絡或改進的相關模型進行特征提取［5］。

1.4? 人臉識別

對人臉特征量抽取的數據進行分析，可根據主成分量抽取技術，選取有效特征數據放入人臉數據庫中。如考勤打卡系統中可以通過比對方式將新捕捉的人臉圖像提取特征數據，與數據庫中數據進行比對，比對成功即完成考勤。在人臉表情識別中可選取分類器對特征數據進行訓練，建立分類器模型，對待測表情圖像進行分類識別［6］。

2? 應用分析

2.1? 考勤/打卡系統

考勤/打卡系統一般應用在企事業單位、學校、實驗室等地。在企事業單位，考勤/打卡系統用于對員工上下班情況的掌握，是員工管理、工資核算的重要依據。一般考勤/打卡系統需要對采集到的人臉圖像進行檢測，與系統中人臉數據庫進行對比識別。管理人員需要在企業考勤/打卡系統中提前將員工的工號、姓名、人臉數據、上下班時間等導入數據庫，員工打卡時，系統會自動記錄打卡時間，并判定是否遲到、早退，以及遲到、早退時間長度，該系統也有統計功能，統計一周、一個月出勤情況，如某企業采用釘釘軟件進行考勤打卡。住宿式學校一般也會有考勤系統，與企事業單位不同，學校考勤的目的是掌握學生是否在校、是否夜不歸宿，方便及時了解原因，排除完全隱患，系統會把缺勤情況及時推送給對應老師和宿舍管理員。考勤打卡系統的一般框架如圖1所示。

2.2? 人臉支付

人臉支付在生活中使用較為普遍，如自動售賣機、無人超市、公共交通等均有人臉支付功能。人臉支付的出現極大地方便了人們的出行和生活。

在無人超市購物時，購物者選取好需要購買的貨品，在出口處進行掃描核算價格，選擇支付功能里的人臉支付，臉部對準人臉采集攝像頭，被識別成功后自動進行費用扣除。購物者在此之前需要在第三方支付平臺注冊并開通人臉支付功能。

隨著人臉識別技術快速發展，公共交通出行也非常方便。如乘客在乘地鐵時可以不再需要先購票再乘車，乘客通過安檢后對準入口處采集攝像頭，入口閘機門打開，乘車到站后在出口處再次對準采集攝像頭，出口閘機門打卡，控制中心會把乘客出行數據產生的費用通過第三方支付平臺進行云支付，該過程極大地方便人們的出行，大大提高了體驗效果。以地鐵出行為例的人臉支付系統基本框架如圖2所示。

2.3? 密碼驗證

在小區門禁系統中，人臉可作為密碼驗證的方式，當驗證成功后入戶門被自動打開。多數手機在解鎖時也可選取人臉進行驗證。金融機構如網銀軟件登錄、轉賬同樣需要人臉作為驗證。

密碼驗證中采用的人臉校驗以靜態方式和動態方式為主，一般安全系數要求不高的場所采取靜態方式，只需要采集到用戶的照片進行匹配，匹配成功后即可完成驗證。在安全系數要求較高的網銀軟件登錄、修改密碼時，需要進行活體檢測，一般在較短的時間內需要完成一系列動作，如張嘴、搖頭、眨眼等，確保是用戶本人在操作。

3? 改進措施

目前，人臉識別的身份驗證的系統給生活和工作帶來了很大的便利，但也會存在一些問題，如化妝后的女生可能考勤不成功，被考勤者為保護個人的生物信息，不想自己頭像被每天多次采集。所以，人臉識別系統應被改進，增加實用性、人性化的特征。

3.1? 增加動態密碼二次驗證

在人數較多的場合，如學校、大型企業，由于人數較多，早晚的考勤量非常大，會出現考勤不成功的情況，帶來諸多不便。以學生考勤系統為例，可以增加密碼二次驗證環節，若早晨學生考勤時3次不成功，系統會自動向學生綁定的手機上發送驗證碼，驗證碼的有效時間可以設定較短時間，如20 s，在這個時間內學生在考勤的人臉采集屏幕上手動輸入密碼即可完成驗證，這樣可避免由于考勤不成功造成排隊情況，提高考勤效率。由于密碼有效時間較短，防止了代打卡情況的發生。以上方法也適用被考勤者由于化妝后難于考勤成功的情況。筆者建議一個周期內的二次驗證的次數應進行限制，對于發生多次使用二次驗證的被考勤者應重新采集其頭像，確保下次可以考勤成功。

3.2? 增加考勤方式

人臉特征是人生物特征中非常重要的一種，每天的考勤會采集不同狀態的人臉特征，如果發生信息泄漏，后果不堪設想。學校、企業中的考勤系統中除了人臉識別功能外，應有可以供選擇的另外的驗證方式，該驗證方式應可靠。筆者建議考勤系統應配有手機App功能。該App登陸應有嚴格的身份認證，只能用被考勤者的手機號登錄，手機號一旦被綁定，被考勤者不可自己解綁，特殊情況下只能由管理員進行重新綁定。同樣，以學生考勤系統為例，在考勤時，學生可選擇二維碼驗證，考勤位置的顯示屏上可顯示該二維碼，二維碼有效時間較短，學生打開App，用掃描驗證中的掃一掃功能，掃取顯示屏上的二維碼，確認即可完成考勤。學生在選擇掃一掃功能時，筆者建議App要進行一次指紋驗證，防止拿別人手機代考勤情況發生。考勤單位應根據自身情況把控考勤環節，也可以采用比人臉特征重要性低一些特征供考勤選擇。

4? 生物信息保護建議

4.1? 增強自我防范意識

人臉識別確實給整個社會帶來了進步，但同時也帶來的非常大的安全隱患。越來越多的軟件有人臉驗證功能，這使得用戶的人臉生物信息被多次采集，人臉特征信息一旦泄漏容易被用于一些非法場合，后果不堪設想。特別是目前AI技術的發展，一些違法案例層出不窮，這就需要用戶提高自我防范意識。筆者建議用戶不要輕易開通人臉支付功能，對于一些非官方的軟件要求采集人臉、指紋等生物信息的，可以拒絕或選用其他密碼。參加線上會議、網絡交友時，用戶應謹慎開啟視頻，防止被他人進行人像采集。

4.2? 加大違法犯罪處罰力度

為進一步規范市場，懲戒犯罪。監管部門對于違法收集公民生物信息的機構、部門應加大處罰力度，應公開違法犯罪的投訴渠道，對于微視頻中違法采用AI換臉技術，更應出臺相關法律，筆者建議發現違法行為后責令立即下架，并要求運營機構謹慎向公眾開通AI功能。對于惡意使用生物信息用于盜取錢財、敲詐勒索等違法犯罪情況，監管部門更應加大處罰力度。

4.3? 完善監督體系

政府部門應完善監督體系，成立相關管理部門，不定期對企業考勤打卡系統、自動售賣機、無人超市、小區門禁等進行核查，對于未經審批進行人像采集的相關企業應督促其整改，發現違規進行糾正。企業進行人像收集必須經員工同意，企業需要提供多種考勤方式供員工自由選擇。

5? 結語

人臉識別技術的發展一定程度上確實給使用者的生活、工作、學習帶來了方便，但也會帶來不確定的安全隱患，需要大家合理使用、做好防范、持續改進，筆者相信在不久的將來社會對生物信息的保護意識更強，法規更加完善，生物信息被泄露的風險會更低。

參考文獻

［1］賀一粒.基于人臉識別的移動簽到考勤系統［D］.北京：北京林業大學，2021.

［2］王彬.人臉識別的公安應用［J］.廣西警察學院學報，2021（3）：53-60.

［3］史祺鈺.基于人臉識別的銀行自助柜員機身份自動認證系統的研究［D］.太原：中北大學，2021.

［4］陸榮秀，張筆豪，莫振龍.基于臉部特征和頭部姿態的疲勞檢測方法［J］.系統仿真學報，2022（10）：2279-2292.

［5］樊飛.人臉特征點檢測算法的改進與疲勞檢測算法的研究［D］.南京：東南大學，2019.

［6］高婷婷，李航，殷守林.一種基于面部紋理特征融合的人臉表情識別方法［J］.河北科技大學學報，2021（2）：119-126.

（編輯? 王永超）

Application research and improvement measures of face recognition technology

Ding? Haitao

（School of Information Engineering， Chuzhou Polytechnic， Chuzhou 239000， China）

Abstract：? Facial features are important biological features of human beings，which has the characteristics of non-replicability， uniqueness and so on， and is widely used. In the article， facial features were analyzed， the general process of facial recognition was introduced， and the principle of face recognition was also introduced by the author. Combined with the Application of facial recognition in attendance check-on attendance， facial payment， password verification， etc.， their functional characteristics were studied and analyzed by the author. As biological information， human face has the risk of being leaked and maliciously used.Based on actual situations， improvement measures and relevant suggestions for protecting and using facial information in a reasonable manner were provided by the author in the article.

Key words： face recognition; check-on attendance; facial payment; password verification