人臉識(shí)別

人臉識(shí)別

廣義的人臉識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人臉識(shí)別特指通過(guò)人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。

生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語(yǔ)音）、體形、個(gè)人習(xí)慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別（用語(yǔ)音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別，也可以進(jìn)行語(yǔ)音內(nèi)容的識(shí)別，只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù)）、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。

慧眼人臉識(shí)別考勤機(jī)

人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺的特點(diǎn)。所謂自然性，是指該識(shí)別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌�生物并不通過(guò)此類生物特征區(qū)別個(gè)體。

不被察覺的特點(diǎn)對(duì)于一種識(shí)別方法也很重要，這會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓�起人的注意而不容易被欺騙。人臉識(shí)別具有這方面的特點(diǎn)，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。

人臉識(shí)別

雖然人臉識(shí)別有很多其他識(shí)別無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)，但是它本身也存在許多困難。人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。人臉在視覺上的特點(diǎn)是。

第一、不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。

第二、人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識(shí)別中，第一類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源�表同一個(gè)個(gè)體。通常稱第一類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。

慧眼人臉識(shí)別考勤機(jī)

視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)疑是最佳的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。但近距離人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)用戶的種種限制使得其在視頻監(jiān)控中難以使用。面向視頻監(jiān)控的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別技術(shù)在強(qiáng)勁的需求帶動(dòng)下應(yīng)運(yùn)而生。

由于視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)距離目標(biāo)較遠(yuǎn)且用戶處于非配合的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，使得采集質(zhì)量好的人臉圖像比較困難，極易產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)模糊，所采集圖像的質(zhì)量遠(yuǎn)低于近距離配合狀態(tài)下獲取的人臉圖像；同時(shí)由于用戶處于非配合的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，活動(dòng)更自由，側(cè)臉和背對(duì)攝像機(jī)的概率大大增加，這就給人臉檢測(cè)、人臉跟蹤、人臉對(duì)比識(shí)別帶來(lái)相當(dāng)大的困難；此外。監(jiān)控場(chǎng)景中通常會(huì)有多人同時(shí)出現(xiàn)，身體容易相互遮擋，給身份關(guān)聯(lián)帶來(lái)一定的困難，且系統(tǒng)還需要對(duì)每一個(gè)人保持跟蹤識(shí)別，這一系列因素導(dǎo)致面向視頻監(jiān)控的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別難度非常大。

經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期持續(xù)的研究探索，在視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)上取得重大階段性進(jìn)展，使得把人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在視頻監(jiān)控上成為可能。 相對(duì)于近紅外人臉識(shí)別技術(shù)，可見光人臉識(shí)別會(huì)受到光線變化的影響和照片視頻的攻擊，但另一方因其可以很方便的與現(xiàn)有各種普通監(jiān)控?cái)z像頭聯(lián)系，不需要專用的紅外攝像頭，所以在與傳統(tǒng)監(jiān)控相結(jié)合，乃至升級(jí)都比較方便。 但其自身局限性也決定了其識(shí)別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)不及近紅外技術(shù)，所以建議開發(fā)者使用在輔助人工之場(chǎng)合，例如人臉監(jiān)控，VIP通道等。

一般來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。

目前人臉識(shí)別的算法可以分類為：

基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的識(shí)別算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法（Recognition algorithms using neural network）。

行者人臉識(shí)別服務(wù)器

人臉識(shí)別的應(yīng)用主要有：

●門禁系統(tǒng)：受安全保護(hù)的地區(qū)可以通過(guò)人臉識(shí)別辨識(shí)試圖進(jìn)入者的身份。

●攝像監(jiān)視系統(tǒng)：在例如機(jī)場(chǎng)、體育場(chǎng)、超級(jí)市場(chǎng)等公共場(chǎng)所對(duì)人群進(jìn)行監(jiān)視，以達(dá)到身份識(shí)別的目的。例如在機(jī)場(chǎng)安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止恐怖分子登機(jī)。

●網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：利用人臉識(shí)別輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡等。

人臉注冊(cè)，人臉檢測(cè)，人臉識(shí)別，人臉比對(duì)

識(shí)別快速：識(shí)別時(shí)間小于1秒

準(zhǔn)確率：達(dá)到85％

支持比對(duì)：1：1；1：N

多人臉實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：能同時(shí)檢測(cè)和識(shí)別同一監(jiān)控視頻流中的多個(gè)臉部。

1．企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識(shí)別防盜門等。 

2．電子護(hù)照及身份證。這或許是未來(lái)規(guī)模最大的應(yīng)用。在國(guó)際民航組織（ ICAO）已確定，從 2010年 4月 1日起，其 118個(gè)成員國(guó)家和地區(qū)，必須使用機(jī)讀護(hù)照，人臉識(shí)別技術(shù)是首推識(shí)別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。美國(guó)已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國(guó)家在2006年10月 26日之前必須使用結(jié)合了人臉指紋等生物特征的電子護(hù)照系統(tǒng)，到 2006年底已經(jīng)有 50多個(gè)國(guó)家實(shí)現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。今年年初，美國(guó)運(yùn)輸安全署（ Transportation Security Administration）計(jì)劃在全美推廣一項(xiàng)基于生物特征的國(guó)內(nèi)通用旅行證件。歐洲很多國(guó)家也在計(jì)劃或者正在實(shí)施類似的計(jì)劃，用包含生物特征的證件對(duì)旅客進(jìn)行識(shí)別和管理。中國(guó)的電子護(hù)照計(jì)劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實(shí)施。 

3．公安、司法和刑偵。如利用人臉識(shí)別系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)，在全國(guó)范圍內(nèi)搜捕逃犯。 

4．自助服務(wù)。如銀行的自動(dòng)提款機(jī)，如果用戶卡片和密碼被盜，就會(huì)被他人冒取現(xiàn)金。如果同時(shí)應(yīng)用人臉識(shí)別就會(huì)避免這種情況的發(fā)生。 

5．信息安全。如計(jì)算機(jī)登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當(dāng)前，交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來(lái)實(shí)現(xiàn)。如果密碼被盜，就無(wú)法保證安全。如果使用生物特征，就可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實(shí)身份統(tǒng)一。從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。

2012年，上海虹橋站、天津西站和濟(jì)南西站三個(gè)車站安檢區(qū)域?qū)�安裝用于身份識(shí)別的高科技安檢系統(tǒng)