人臉識別技術原理及應用前景
2015-04-30 來源：智慧城市網
人臉識別，一種基于人的臉部特征信息進行身份認證的生物特征識別技術。近年來，隨著歐美發達國家人臉識別技術開始進入實用階段后，人臉識別迅速成為近年來全球的一個市場熱點。
人臉識別技術原理
人臉識別技術包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
2人臉識別技術應用前景分析.
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
人臉識別技術應用前景分析
生物識別技術被廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一臺攝像機對該用戶的眼睛掃描，然后迅速而準確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業務。這是美國德克薩斯州聯合銀行的一個營業部中發生的一個真實的鏡頭。而該營業部所使用的正是現代生物識別技術中的“虹膜識別系統”。此外，美國“9.11”事件后，反恐怖活動已成為各國政府的共識，加強機場的安全防務十分重要。美國維薩格公司的臉像識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。
隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。
1、企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等。
2、電子護照及身份證。這或許是未來規模大的應用，國際民航組織(ICAO)已確定，從2010年起，其118個成員國家和地區，必須使用機讀護照，人臉識別技術是首推識別模式，該規定已經成為國際標準。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規劃和實施。
3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統和網絡，在全國范圍內搜捕逃犯。
4、自助服務。如銀行的自動提款機，如果用戶卡片和密碼被盜，就會被他人冒取現金。如果同時應用人臉識別就會避免這種情況的發生。
5、信息安全。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特征，就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一，從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。
