高 青，向南剛

國網(wǎng)長治信通公司，山西長治 046000

大數(shù)據(jù)環(huán)境之下基于人臉識別的安全系統(tǒng)分析

高 青，向南剛

國網(wǎng)長治信通公司，山西長治 046000

文章首先針對人臉識別技術(shù)的相關(guān)概念加以說明，以及近年來的發(fā)展特征展開必要的分析，而后在此基礎(chǔ)之上就當前在該領(lǐng)域中出現(xiàn)的幾種常見算法進行了必要說明，并且進一步就人臉識別系統(tǒng)的工作流程加以討論，對于深入了解其在安全領(lǐng)域的作用價值有著一定的積極意義。

人臉識別；安全；大數(shù)據(jù)

隨著信息技術(shù)的不斷完善與發(fā)展，計算機的運算能力和通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸容量都得到了空前提升，與之對應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域也發(fā)生著翻天覆地的變化。人臉識別（Face Recognition）技術(shù)是跨圖像處理、模式識別等多學科的技術(shù)，通過利用計算機對人臉圖像進行處理和分析，獲取有效特征信息，進行身份識別。當前社會安全領(lǐng)域成為其主要的作用環(huán)境，雖然目前在實際應(yīng)用中還存在諸多方面有待改進和提升的方面，但是考慮到其自身的諸多技術(shù)特征，已經(jīng)儼然成為我國社會安全體系中的重要技術(shù)支持。

1 人臉識別技術(shù)的發(fā)展特征分析

近年來，人臉識別技術(shù)得到了長足的發(fā)展。一方面是相關(guān)支持硬件在運算能力方面逐步增強，并且包括云概念在內(nèi)的相關(guān)技術(shù)體系也日趨成熟；另一個方面則是該領(lǐng)域的算法和產(chǎn)品層出不窮，從客觀上成為了推動人臉識別技術(shù)深入應(yīng)用的重要力量。美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST，National Institute of Standards and Technology）舉辦的FRVT 2006（Face Recognition Vendor Test 2006）以及MBGC（Multiple Biometric Grand Challenge）等多項測試研究均標志著該領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的逐步成熟與完善。

對于安全領(lǐng)域而言，人臉識別技術(shù)有著毋庸置疑的積極價值，具體而言，體現(xiàn)在準確性、高效性以及非接觸式三個方面。對于準確性方面，理論上，人臉具有獨特屬性，無法替代，因此如果能夠?qū)崿F(xiàn)精確識別，必然可以實現(xiàn)更為精確有效的出入管理。這種以人臉本質(zhì)特征作為工作依據(jù)的技術(shù)，可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，相對而言表現(xiàn)穩(wěn)定可靠。而對于高效性方面，人臉識別技術(shù)系統(tǒng)的從物理層面只需要攝像頭以及相關(guān)通信設(shè)備，軟件層面的算法也日趨成熟，因此能夠?qū)θ四樥归_有效識別。實際操作過程中，人臉識別采取搜索、跟蹤、定位以及捕捉技術(shù)，并且利用圖像三維建模來實現(xiàn)對于圖像的預處理，預處理之后的圖片大小只有3K，如果利用當前常見的海量搜索識別技術(shù)，普通的電腦識別速度可以保持在大約70萬張/秒的速度，更為專業(yè)一些的服務(wù)器，其識別速度的可以達到400萬張/秒水平。最后，對于非接觸式而言，無論從衛(wèi)生角度看還是從工作展開的便捷程度角度看，人臉識別技術(shù)都有著得天獨厚的優(yōu)勢。一方面不用擔心病毒的接觸性傳染，另一個方面其不被察覺的特點會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不易引發(fā)警覺心里從而造成欺騙行為的產(chǎn)生。

2 人臉識別領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展與系統(tǒng)工作特征

就人臉識別領(lǐng)域中的技術(shù)發(fā)展狀況而言，目前存在于該應(yīng)用領(lǐng)域的算法主要有四種。其一為模板匹配算法（Correlation algorithm），此種方法主要是通過展開對人臉圖像的直接計算來獲取圖像位置之間的向量距離，從而確定圖像是否存在相似特征，即以人臉基本的五官以及骨骼特征來展開相似度比較。作為該領(lǐng)域中的基準算法，該方法具有良好的識別速度，在計算資源占用方面也表現(xiàn)不錯，但是準確率相對有限。其二是特征臉算法（Eigenface algorithm），此種算法基于主成分分析法產(chǎn)生，目前領(lǐng)域內(nèi)更多關(guān)注于對于此種方法的優(yōu)化工作。其三為Fisherface算法，此種計算方法的本質(zhì)在于從高維空間中提取出最具有分類能力的低維特征，從而實現(xiàn)對于人臉特征的區(qū)分。最后是基于Gabor特征的算法，如果說前面兩種算法更多采用了圖像灰度展開特征分析，那么此種方法則是從更多的角度展開對于圖像灰度的比較分析，因此從識別效果上要更甚一籌，但是在資源占用方面有一定劣勢。

一個典型的人臉識別技術(shù)系統(tǒng)，其工作流程參見圖1。

圖1 人臉識別技術(shù)系統(tǒng)工作流程示意圖

從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，當前的大數(shù)據(jù)環(huán)境為人臉識別系統(tǒng)的深入發(fā)展提供了良好的依據(jù)。首先，云環(huán)境為人臉識別提供了更強大的計算基礎(chǔ)。為了確保安全水平，在某些精度要求更高的環(huán)境中，可以通過云技術(shù)在更大的范圍內(nèi)調(diào)用計算資源，并且可以依據(jù)數(shù)據(jù)獲取的來源展開分布式的存儲和處理，對于切實提升人臉識別系統(tǒng)的工作效率有著毋庸置疑的積極意義。而另一個方面，大數(shù)據(jù)環(huán)境對于人臉識別系統(tǒng)的更為重要的價值還在于，支持在更廣的領(lǐng)域中實現(xiàn)特征數(shù)據(jù)庫的共用，便于幫助實現(xiàn)人臉特征數(shù)據(jù)庫的進一步豐富，對于推進人臉識別系統(tǒng)的自身學習與完善有著積極意義。

3 結(jié)論

基于人臉識別技術(shù)的身份認證系統(tǒng)已經(jīng)進入了廣泛應(yīng)用的階段，對于此種情況，一方面應(yīng)當積極發(fā)現(xiàn)現(xiàn)存算法和技術(shù)的不足，予以展開改善和研究，另一個方面還應(yīng)當對相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展保持警惕，諸如云以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展，都會成為人臉識別系統(tǒng)成長的重要推動力量。

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1674-6708（2015）142-0108-01