新邵縣第八中學 徐冬陽

一、引言

隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識別廣泛應用于生產(chǎn)和生活的各種場景，人臉識別也已經(jīng)對我們的日常生活產(chǎn)生了重大影響。人臉識別就是計算機通過圖像或視頻提取人的主要輪廓，并根據(jù)臉部的一些特征加以識別。如表1所示，相比其他生物識別方式，人臉識別技術(shù)具有易用程度高、接受程度高、準確度高的優(yōu)越性，且成本較低，穩(wěn)定性好[1]。

表1 生物識別方式的對比

人臉識別廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在人人都在使用的面對面聊天就要應用到人臉識別，在安全方面應用更為廣泛，以前人們?yōu)榱吮Ｃ芸赡軙O(shè)置一串又一串數(shù)字密碼來保護自己的隱私，可這樣容易忘記，也容易被盜，可隨著人臉識別技術(shù)的應用，人們的隱私得到保護，安全性更高，操作性更便利。在某些極端情況如光線較暗時，人臉識別技術(shù)的效率和準確性尚有有待提高，也是當前本領(lǐng)域的研究熱點[2,3]。

二、人臉檢測技術(shù)的分類

人臉檢測技術(shù)分為傳統(tǒng)人臉檢測識別檢測和現(xiàn)代人臉識別檢測，傳統(tǒng)人臉檢測主要是利用簡單的固定模板進行匹配或者基于人臉的檢測方法，這類方法能夠?qū)θ四槍ο笄熬巴怀?，背景色單一以及人臉正向的情況進行簡單的人臉識別，可缺點也很明顯，不適用于非理想的環(huán)境[4]。當前人臉識別檢測技術(shù)主要有三類：基于模板匹配的人臉檢測技術(shù)，基于特征的人臉檢測技術(shù)和基于統(tǒng)計的人臉檢測技術(shù)[5]。

（1）基于模板匹配的方法

首先需要建立一個比對的模版，然后定位到目標人臉位置，將提取到的圖像與數(shù)據(jù)庫中的標準模板相比較，進而判別兩者的相似度?；谀０迤ヅ涞姆椒ㄔ谀繕俗藙輼藴省D片清晰度高時，效率和準確性均較高，但圖片比較模糊時檢測效果比較差。

（2）基于特征的人臉檢測技術(shù)

根據(jù)使用特殊類型和特征個數(shù)的不同，主要分為單特征分析方法和組合特征分析方法。所謂的單特征分析就是采取單個特征組成的特征向量來表現(xiàn)人臉特征，顏色和紋理等單個特征，并根據(jù)一定的規(guī)則來描述這些單個特征對于的特征值與人之間的映射關(guān)系?；谔卣鞯娜四槞z測技術(shù)實際上是用表征人臉特征的向量描述，利用人臉在某個特征空間上的分布規(guī)律，并且基于特征的統(tǒng)計方法相對以前的各種方法更加優(yōu)越，并且發(fā)展?jié)摿^大。

（3）基于統(tǒng)計的人臉檢測技術(shù)

本方法根據(jù)統(tǒng)計原理，需要事先搜集大量圖片組成樣本庫，這些圖片中包含了人臉信息和其他信息，系統(tǒng)對樣本庫中的人臉圖片和非人臉圖片進行統(tǒng)計學分析，根據(jù)算法對人臉圖片的篩選和分類，即獲得人臉正、負圖片的分類器。利用此分類器，便可對新輸入圖像進行人臉檢測判別。

三、人臉識別技術(shù)的分類

人臉識別技術(shù)的發(fā)展較為迅速，發(fā)展大致可以分為三個階段。第一個階段主要通過研究分析人臉的面部特征來進行識別，該階段的主要特點是無法實現(xiàn)自動化識別，完全需要人員完成。第二個階段是人機交互式識別階段，主要用幾何特征來表達人臉正面圖像的特征，可是此階段仍然需要操作人員的經(jīng)驗知識，仍能達到完全自動化的識別目標為目的。第三階段已經(jīng)屬于機器識別階段，相對于前兩階段有了質(zhì)的飛躍。隨著高效圖像算法的出現(xiàn)和計算機性能的進步，自動人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了快速發(fā)展[6,7]。當前，人臉識別的方法主要可以分為以下三類：

（1）基于模板的方法

基于模板方法應用比較常見，其主要原理為彈性圖匹配的方法，其操作過程：首先記錄人臉的主要信息，然后利用彈性匹配法將所數(shù)據(jù)庫中的圖像與識別人臉進行對比，判別二者的匹配程度，從數(shù)據(jù)庫中篩選出匹配程度最高的圖像，完成識別任務。

（2）基于特征的方法

基于特征的方法又可以分為基于表象的方法和基于結(jié)構(gòu)的方法?；诒硐蠓椒ǖ妮斎雽ο蟛皇侨四樀哪骋惶卣鳎菍⑷四樥w作為輸入對象，作為一個整體的人臉與已知人臉數(shù)據(jù)庫進行匹配，另一種就是基于結(jié)構(gòu)的方法，基于結(jié)構(gòu)方法的結(jié)構(gòu)匹配方法是根據(jù)人臉圖中的局部特征在人臉圖像中的位置和各自自身的結(jié)構(gòu)確定對人臉圖像進行識別。

（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法應用比較廣泛，其中基本原理是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個分類器，首先輸入人臉的若干特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進而根據(jù)這些特征完成模式分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以來模擬人的多種行為，可以從復雜的數(shù)據(jù)中形成一個完整的辨識系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)同一人臉多幅圖像中存在的共性特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)勢是具有學習功能，這也是最有潛力的一種識別方式。

人臉識別往往需要采用現(xiàn)有的兩種或更多種方法相結(jié)合，其中不同技術(shù)的組合方式，提高識別率和識別速度，減少計算量，都是值得人們?nèi)ヌ接懙腫8]。

四、應用前景

因為人臉識別技術(shù)在技術(shù)上準確性高、接受程度高、易于配合、安全性高、具有長期性、并且檢測成本低，所以應用范圍廣，必定會應用于多種行業(yè)領(lǐng)域。比如動態(tài)檢測的應用，其主要應用場景為火車站、機場和海關(guān)等人流密集區(qū)域，系統(tǒng)與公安或邊防部門的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫連接，通過自動人臉檢測與識別系統(tǒng)可以迅速排查犯罪分子，這樣可以大大提高篩查效率，減少了工作人員的工作量，有效震懾犯罪[9]。

目前人臉識別已經(jīng)廣泛用于各種行業(yè)如：金融、司法、軍事、公安、海關(guān)、政府、航天、教育、醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)等多行業(yè)，對數(shù)碼相機、娛樂、企業(yè)、住宅安全、信息安全、自助服務等領(lǐng)域有重要意義。近年來第二代身份證的成功使用為我國人臉識別技術(shù)奠基了基礎(chǔ)，人臉識別技術(shù)已成功應用于大型國際賽事，如在北京奧運會開閉幕式典禮便成功應用人臉識別技術(shù)。人臉識別日益受到重視，國家在此項技術(shù)上必將在人力、財力、科研上加大投入，將人臉識別技術(shù)在更多的行業(yè)領(lǐng)域應用。

五、總結(jié)展望

相對于其他生物識別方式，人臉識別技術(shù)具有操作簡單、非接觸性、非強制性的優(yōu)勢，人臉識別的安全性和準確性也更高。近年來，人臉檢測和識別技術(shù)獲得了極大的發(fā)展，在諸多領(lǐng)域獲得了應用。反過來，應用場景的需求也推動了人臉檢測和識別技術(shù)的發(fā)展。隨著技術(shù)的發(fā)展，人臉檢測和識別技術(shù)將會應用在更多領(lǐng)域中，如智能無人駕駛車領(lǐng)域。

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