人臉識別技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用

1、人臉識別技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用作者：李國鑫來源：科技傳播 2018年第19期摘 要 人臉識別技術(shù)，是一項新型的生物識別技術(shù)，伴隨著近些年來計算機技術(shù)和光學成 像技術(shù)的突飛猛進，該技術(shù)已經(jīng)逐步成熟應(yīng)用于多種場合，例如身份識別、安保支付等。人臉 識別技術(shù)也是人工智能領(lǐng)域在計算機視覺領(lǐng)域的一項重要應(yīng)用，通過對其展開深入的研究具有 很大的積極意義。文章詳細介紹了目前人臉識別技術(shù)在國內(nèi)外的發(fā)展情況，并對人臉識別技術(shù) 實現(xiàn)的3 個基本過程特征提取、建立模型、模型測試進行說明，最后又簡述了人臉識別技 術(shù)在現(xiàn)實場景中的實際應(yīng)用情況。關(guān)鍵詞 人臉識別；特征提??；模型；人臉檢索中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編

2、號 1674-6708（2018）220-0102-02人臉識別技術(shù)作為生物特征識別領(lǐng)域中一種基于生理特征的識別，是通過計算機提取人臉 特征，并根據(jù)這些特征進行身份驗證的一種技術(shù)1。近期，依靠人臉識別進行支付驗證的手段 已漸漸從實驗階段進入人們的生活，新一代的支付方式伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，受到越來越 多用戶的關(guān)注。早期，生物的識別方法多以指紋識別，虹膜識別為主，但伴隨著各種技術(shù)的發(fā) 展，人臉識別技術(shù)已憑借其特有的優(yōu)勢取代其他技術(shù)。同時，更加值得關(guān)注的是，人臉識別是人工智能在圖像領(lǐng)域的一項重要應(yīng)用，人工智能技 術(shù)的發(fā)展不斷優(yōu)化著人臉識別的表現(xiàn)，相反，人臉識別的進步也為人工智能的發(fā)展帶來更多的

3、啟發(fā)。隨著計算機和模式識別技術(shù)的發(fā)展，人臉識別技術(shù)以它應(yīng)用范圍廣的特點再次受到人們 的重視，成為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的一個熱門領(lǐng)域2。人臉識別技術(shù)的發(fā)展國內(nèi)人臉識別技術(shù)的發(fā)展我國人臉識別技術(shù)的發(fā)展起步較晚，最早只是一些研究所和高校會參與到人臉識別的研究 中，相應(yīng)的，在實際應(yīng)用方面，真正參與的企業(yè)也很少。但是，伴隨著近些年來，市場對于人 臉識別的迫切需求以及國家各個方面對該產(chǎn)業(yè)的支持，最重要的是人臉識別在軟件硬件方面的 不斷進步發(fā)展，都促使該技術(shù)不論在研究還是實際應(yīng)用中都有了很大的發(fā)展。同時，我國在人臉識別領(lǐng)域公開的專利數(shù)量也由2011 年的270 件增加至2015 年的1 398 件，并且

4、近幾年內(nèi)，這一數(shù)字還是飛速增加，無論是專利數(shù)量還是成果轉(zhuǎn)化情況，我國都穩(wěn)居 全球第一，由此可見，在未來的一段時間內(nèi)，我國人臉識別技術(shù)將會由設(shè)計到實用的有效轉(zhuǎn)變。2008 年，我國將完全自主研發(fā)的一套人臉識別系統(tǒng)用于北京奧運會上，這套系統(tǒng)將人臉識別算法和RFID射頻技術(shù)結(jié)合，在當時就可以實現(xiàn)人臉的快速準確檢測。在學術(shù)研究領(lǐng)域，我 國提出的GaussianFace人臉識別算法也已經(jīng)可以將人臉對比的準確度提升到97%以上。在實 業(yè)領(lǐng)域，科大訊飛憑借其在語音識別方面的優(yōu)勢，將人臉識別與語音識別相結(jié)合更是大幅度提 升了人員身份識別的準確性。國外人臉識別技術(shù)的發(fā)展國外在人臉識別方面的發(fā)展要早于國內(nèi)，早在2

5、0 世紀80 年代中后期，人臉識別技術(shù)的雛 形就已經(jīng)形成，短短幾年后，人臉識別技術(shù)就真正運用于實際情況。美國是在該領(lǐng)域技術(shù)最先 起步的國家，同時也是最早將其應(yīng)用在實際場景中的國家，現(xiàn)階段美國的多個州都制定了相關(guān) 制度，通過采集個人人臉信息的方法來對可疑人員進行監(jiān)管。另外，日本人臉識別技術(shù)的發(fā)展情況也值得關(guān)注，將大量識別技術(shù)與其自身強項機器 人相結(jié)合，真正的實現(xiàn)可以“看得懂”的智能機器人。據(jù)相關(guān)報道指出，2014 年全球人臉識別 市場價值為1 307 億美元，預(yù)計全球市場會在2015 年以9.5%的復(fù)合年增長率快速增長到2022 年3。人臉識別的實現(xiàn)過程特征提取特征提取是人臉識別的首要步驟，選擇

6、一類適合的特征提取方法對后期人臉識別實現(xiàn)的快 速性和準確性都有很大的影響。特征提取是將人體面部的信息轉(zhuǎn)化為計算機可以識別的數(shù)字信 息，轉(zhuǎn)化后的大量數(shù)字信息可以通過機器學習的方法進行分類或者回歸，以得出最終的人臉結(jié) 果。早期的人臉識別方法都是基于人臉的面部特征提取直觀的幾何特征，即面部器官的幾何位 置。這一類特征相對簡單，并且計算量較小，運行速度快，但是會導致最終識別結(jié)果的準確率 較低。目前，在人臉識別的研究過程中，廣泛用于提取全局特征的方法有PCA、獨立成分分析、 線性判別分析方法等4。這些方法和最原始的幾何特征方法相比較，具備更高的數(shù)據(jù)維度，可 以更加準確地描述人的面部信息，但是在處理這些特

7、征時就需要進行更多的運算，這就需要對 設(shè)備硬件和算法有很大的提升才能應(yīng)用于具體的使用中。建立模型將收集到的特征數(shù)據(jù)整合好后，具體成一個具有一般規(guī)律的模型，即當不同的數(shù)據(jù)輸入時， 都可以通過該模型進行科學的預(yù)測。在人臉識別的過程中，模型的輸入量一般是人臉部分的特 征所構(gòu)成的集合，該集合的數(shù)據(jù)量往往會很大，達到上萬的數(shù)量級。需要指出的是，在輸入的人臉特征中應(yīng)具有多樣性的特點，以得到一個具備泛化能力強的 模型。該模型的輸出則是經(jīng)過算法分析后得到的確定人物身份。在建立模型時，可以直接調(diào)用 很多機器學習的成熟算法，例如隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習等方法，這些方法目前都發(fā)展 成熟，易于調(diào)試。模型測試當提取

8、完特征以及建立好模型后，需要對模型進行測試，因為建立好的模型一般只能得到 初步的效果，但是對于快速性或者準確性的要求還具有一定的差距。當模型的快速性存在問題 時，可以考慮通過硬件加速或者簡化特征提取數(shù)量來縮短模型反應(yīng)時間；當準確性存在問題時， 則又可以通過改變特征的選擇方式來提升準確性。但在具體測試時，也會遇到人臉面部被遮擋， 人臉模糊，場景內(nèi)人臉數(shù)量過多等情況，這些都為實際應(yīng)用帶來了很大的挑戰(zhàn)，所以模型在測 試時，往往需要通過大量反復(fù)的調(diào)試才可以得到一個良好的效果。人臉識別技術(shù)的應(yīng)用人臉追蹤人臉追蹤多用于攝像頭中對特定人員的連續(xù)追蹤，例如走失的兒童，和可疑的嫌疑人等。 人臉追蹤需要以人臉識別

9、為基礎(chǔ)，在識別出特定對象后，一般會在該對象面部輪廓周圍生成一 個矩形框，矩形框會伴隨著對象的移動而不斷移動。并且在一般情況下，人臉識別具備并發(fā)性 的特點，即可以在任一時間點內(nèi)檢測出圖像上或者視頻流中的所有人臉，當應(yīng)用人臉追蹤技術(shù) 時，也就可以同時追蹤多個人臉。人臉檢索人臉檢索即通過人臉信息進行人物身份的識別，是生活中人臉識別技使用最多的一項應(yīng)用， 大量的應(yīng)用于電子支付領(lǐng)域和安防領(lǐng)域。例如，在一些特定支付模式下，可以通過人臉檢索的 方式進行“刷臉”支付，或者對于一些電子設(shè)備的解鎖等。人臉檢索往往是將被測對象的面部 信息提取出來，隨后與包含大量人臉的數(shù)據(jù)庫進行檢索對比，給出是否存在于數(shù)據(jù)庫中以及匹

10、 配于哪一條信息的結(jié)果。目前，人臉識別技術(shù)的準確性已經(jīng)可以確保其應(yīng)用于以上場景，另外 使用的快速性也可以伴隨著算法和硬件的提升遠遠超過其他識別方式。但是，人臉檢索還面臨 著許多挑戰(zhàn)，當被測對象的面部受到遮擋或者面部信息被他人冒用時，就很容易遭到財產(chǎn)的損 失和安全性的降低。人臉驗證與人臉檢索類似的，人臉驗證也是人臉識別技術(shù)的一項重要應(yīng)用，不同于人臉檢索需要與 數(shù)據(jù)庫中的大量信息進行對比，人臉驗證只需要判斷被測對象是否和先前準備好的人臉具備統(tǒng) 一性。例如，在很多人流量較大的場所，機場車站等地，都需要將乘客本人與身份證上的信息 進行核對。結(jié)論人臉識別技術(shù)的應(yīng)用相對廣泛，并且技術(shù)也越來越成熟，但同樣不

11、能忽視人臉識別所帶來 的一些問題，例如個人隱私是否能有足夠的保障，數(shù)據(jù)的安全性會不會受到挑戰(zhàn)等。這就需要 在發(fā)展人臉識別的同時，還要不斷地完善法律法規(guī)的制定，以保證科技的合理應(yīng)用?？萍嫉牧?量將不斷優(yōu)化人們的生活，人工智能技術(shù)更是可能會顛覆當前的狀態(tài)。當我們自己的視覺受到 很多局限時，那么就應(yīng)該將重心轉(zhuǎn)移到計算機視覺上，讓計算機來代替我們看這個世界。參考文獻梁文莉基于獨立成分分析的人臉識別算法研究D.西安：西安科技大學，2012.葛春苑人臉識別技術(shù)的發(fā)展與展望J.中國安防，2015 (21)： 62-65.中關(guān)村在線.技術(shù)促人臉識別普及，未來市場或超千億DB/0L.2016-05-10.http :/2015-12-01/180904461.html. 4 B A R