人臉識別技術就是通過計算機提取人臉的特征，并根據這些特征進行身份驗證的一種技術。人臉與人體的其他生物特征一樣與生俱來，它們所具有的*性為身份鑒別提供了必要的前提，同時具有操作簡單、結果直觀的特點。因此，人臉識別在信息安全、刑事偵破、出入口控制等領域具有廣泛的應用前景。
人臉識別的原理
人臉特征
由于人臉由額頭、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等器官組成，這些器官的形狀、大小及結構各異，使得人臉外觀千差萬別。人臉幾何特征主要體現在人臉面部的關鍵部位如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等的形狀和幾何關系，例如：
1. 眉毛厚度及眉毛與眼睛中心之間的垂直距離；
2. 眉毛弧度；
3. 鼻子的垂直位置及寬度；
4. 嘴巴的垂直位置、寬度及上下唇的厚度；
5. 下巴的形狀；
6. 鼻尖處的臉寬；
7. 鼻尖與眼睛中間位置的臉寬。
人臉識別是通過分析臉部的*形狀、模式和位置等特征來辨識個體。
人臉識別的主要步驟
自動人臉識別系統的基本框架如圖1所示。首先，由攝像機或掃描儀等圖像傳感器捕獲人臉圖像，與虹膜、手指\手背靜脈血管采集相比，約束少，操作簡單。然后對圖像進行一些預處理，盡可能的去除或者減小光照、成像系統、外部環境等對待處理圖像的干擾，為后續處理提供高質量的圖像。再根據人臉檢測算法檢測圖像中是否存在有效人臉，如果有，則給出人臉的位置、大小等狀態信息，定位提取人臉圖像(人臉檢測是非常關鍵的一步，主要受到光照、噪聲、姿態、以及遮擋等因素的影響)。接著，提取人臉圖像中的特征，如何提取穩定和有效的特征是能否正確識別的關鍵。zui后利用分類器根據提取的特征進行分類識別，識別精度和時間是至關重要的指標，這一過程的核心是選擇適當的人臉表征方式和匹配策略。
圖1 人臉識別的主要步驟
人臉識別技術的發展與應用
20世紀60年代末至70年代初，人臉識別研究剛剛起步。zui早的研究者是Bledsoe，他建立了一個半自動的人臉識別系統，主要是以人臉特征點的間距、比率等參數為特征。早期的人臉識別方法有兩大特點：
1. 大多數識別方法是基于部件的，它們利用人臉的幾何特征進行識別，提取的信息是人臉主要器官特征信息及其之間的幾何關系。這類方法比較簡單，但是很容易丟失人臉的有用信息，從而在視角、表情等變化的情況下識別能力差。鑒于這種情況，后來出現了性能較優的模板匹配方法，即根據圖像庫中的人臉模板與待識別人臉模板在灰度上的相似程度來實現人臉識別，這類方法在一定時期內占據主流。
2. 人臉識別研究主要是在較強約束條件下的人臉圖像識別。假設圖像背景單一或無背景，人臉位置已知或很容易獲得，對現實場景產生的圖像處理效果不佳。
20世紀90年代以來，隨著計算機軟硬件性能的迅速提高，以及對人臉識別能力的高要求，使發展更具魯棒性的人臉識別方法成為時代的必然。于是基于整體的識別方法應運而生，并且很快成了研究的重點。這種方法充分利用了人臉各個特征點之間的拓撲關系和各個器官自身的信息，可以避免提取面部局部特征的操作，使識別魯棒性有所提高。于是，在人臉識別的研究領域出現了基于整體的方法和基于部件的方法齊頭并進的局面。
90年代中期以來，人臉識別方法向著整體識別和部件分析相結合的趨勢發展。研究人員開始逐漸認識到人臉識別算法必須能夠充分地利用人臉的各種特征信息，融合人臉的形狀拓撲結構特征、局部灰度特征和全局灰度分布特征等多種特征。因此，出現了很多新的算法。這些算法是將原先單一的算法結合起來，共同完成人臉的識別。灰度和形狀分離的可變形模型方法就是其中之一。
90年代后期，一些商業性的人臉識別系統開始逐漸進入市場，人臉識別技術成為安全防范zui重要的手段之一。但是，這些技術和系統離實用化還有一定的距離，性能和準確率有待提高。
近幾年，人臉識別方法的性能雖然有了一定的提高，但仍與人們的要求還有一定的差距，現有方法對光照、年齡、表情、姿態、距離等條件的變化比較敏感，當某些條件發生變化時，識別效果不理想。目前，人臉識別技術仍只能用于某些對識別準確率要求不高的場合。
現階段人臉識別技術從zui初對背景單一的正面灰度圖像的識別，經過對多姿態(正面、側面等)人臉的識別研究，已經發展到能夠動態實現人臉識別，目前正在向三維人臉識別的方向發展。在此過程中，人臉識別技術涉及的圖像逐漸復雜，識別效果不斷地得到提高。
雖然人臉識別研究已積累了豐富的經驗，但目前的識別技術仍然不能對諸如復雜背景中的人臉等進行有效的處理和自動跟蹤。同時，與其他學科不同的是：人臉識別技術融合了數字圖像處理、計算機圖形學、模式識別、計算機視覺、人工神經網絡和生物特征技術等多個學科的理論和方法，需要研究人員具有完善的知識體系和豐富的經驗。另外，人臉自身及所處環境的復雜性，如表情、姿態、圖像的環境光照強度等條件的變化以及人臉上的遮擋物(眼鏡、胡須)等，都會使人臉識別方法的魯棒性受到很大的影響。因此，人臉識別技術仍然是21世紀富有挑戰性的課題。
人臉識別技術現已在眾多領域實現了初步的應用。
在公共安全領域，基于人臉識別的門禁系統，將數據庫中存有的人臉信息與來訪者的人臉信息進行比對識別、匹配，實現門禁系統開啟與否；基于人臉識別的網絡視頻監控系統，把人臉數據的采集和數字監控結合起來，更有效地起到事后監督的作用，已廣泛地用于網絡的安全監控上；人臉識別安防系統，對進入某一環境的人的身份加以核實、確定；基于人臉識別的司機駕照的驗證等等。繼美國9·11事件之后，人臉識別已經成為當今*和安全防范zui重要的手段之一。
在民事和經濟領域，人臉識別技術在銀行卡持卡人的身份驗證、社會保險人的身份驗證等方面具有重要的應用價值。此外，人臉識別技術還被應用到了計算機和一些電子產品(如手機)的使用管理上，收到了非常好的應用效果。
在家庭娛樂等領域，人臉識別也具有一些有趣有益的應用，比如能夠識別主人身份的智能玩具、家政機器人，具有真實面像的虛擬游戲玩家等等。
通過半個世紀的不斷演變和發展，人臉識別技術已經有了一批成熟的理論與有效的算法，并且國內研究機構也推出了一些行之有效的商用系統，提供了大量數據庫供眾多研究者分享，應該說人臉識別技術已經完成了開拓性的工作，達到了一定的成熟度。但目前即使世界上zui成熟的人臉識別系統，也只能按人臉識別的一般表述的條件狀態來實現其既定功能，即：給定某場景的靜止或視頻圖像，利用己有的人臉數據庫，確定場景中的一個或幾個人的身份，也就是只能在采集條件比較理想、用戶比較配合的條件下，才可以基本達到適用程度。在非理想條件下(例如表情變化、年齡變化或者刻意化妝、佩戴眼鏡帽子等)，盡管人類能夠輕易地識別出復雜背景中的人臉，但對計算機自動人臉識別系統卻是一個相當大的挑戰，它的識別率還遠未達到理想的適用水平。
另一方面，由于人臉是外在特征，不用經過*就可以較輕易地獲得想要的人臉圖像，這就為偽造提供了可能。隨著科技的發展，仿真頭套、全息投影、人臉跟蹤等高科技攻擊手段不斷出現。2016年3月美國斯坦福大學研究團隊公布了他們研發的一款人臉跟蹤軟件Face2Face，它可使用普通的攝像頭捕捉用戶的動作和面部表情，然后用該軟件驅動視頻中的目標人物做出和用戶一樣的動作和表情，例如利用Face2Face用戶可以控制*、奧巴馬、*等大人物在視頻中做出任何用戶想要的怪表情，效果極其逼真。未來隨著高科技的普及，人臉識別的攻擊成本將不斷降低，這對人臉識別技術將是巨大的挑戰。
——摘自《生活中的防偽技術》第六章
