人脸识别技术概述

人脸识别技术概述

作者：李凯阳

来源：《科学与财富》2020年第06期

摘 要：人脸识别技术经过多年的发展现在已经成为了我们生活的一部分，但是现阶段该技术还面临着一些挑战，比如同一张人脸的不同表情的识别，长相相近的双胞胎之间的识别等等，所以这就需要有关研究人员进行不断的探索。在社会和政府对人脸识别技术的大力支持下，该项技术会逐步趋于完善。鉴于此，本文对人脸识别技术进行了分析，以供参考。 关键词：深度学习;人脸识别;人工智能 引言

人脸识别技术，包含人脸检测和搜索（对比）技术。人脸检测仅对图片（连续的图片即为视频）中的人脸进行识别，类似于照相机的人脸识别，只对图片中的人脸有无、性别、年龄、表情等信息进行识别。 1人脸识别技术概述

人脸识别技术，顾名思义是借助现代的科技对人像中的面部特征进行捕捉，然后面部数据被采集之后传输进系统，系统运用数据分析来辨别每一个人，让每一个人利用自己独特的生物信息成为一个不可替代、不能被模仿的人。

人脸识别技术的依托是最基本的面部数据的反馈，首先要有足以识别一个人的数据量，对于传输进来的数据，电脑第一步会判断有无人脸的存在，只有确定了这个前提才能进行后续的数据分析进而得到其特征，然后将特征数据反馈给后台主机，后台运用大数据比对是否符合之前采集的数据信息，同时检索自己的数据库，是否存在与其数据相同的身份信息，以防出现身份冒充等问题。例如，现在智能家居市场上比较热门的人脸识别智能门锁，同时兼具多项功能，例如，人脸识别、指纹解锁、机械开锁等多项功能。其中商家作为吸引消费者的一大亮点就是人脸识别技术，钥匙可以被复制，指纹可以被模仿，但是人脸是专属于你自己的一份生物信息。

2人脸识别技术识别方法

人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，人脸识别的方法很多，有基于几何特征、神经网络、弹性图匹配等多种人脸识别方法。其原理包含三个部分，分别是人脸检测、人脸跟踪和人脸比对。这是采集信息和对信息进行分类处理的三个方面，有了这些基础的信息然后才能作为基石进行数据处理，数据的处理，也就是识别的过程又

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分为三个部分，首先是建立一个数据库，里面有不同的人的图像照片然后用这些照片的数据转变成相应的编码储存在自己的数据库之中。这些是基础的数据，第二步是获得当前的人脸的图片信息，然后再依据面部特征形成相应的编码。最后一步就是进行数据的比对，将当前获取的人像信息与之前数据库中采集的人像进行对比，比较编码是否一致。依托大数据的收集、比对而实现的人脸识别技术顺应时代技术改革的发展和创新，以每个人的生物信息作为最原始也是最重要的判别依据。

3人脸识别技术在实际生活中的应用 3.1刑侦破案

人脸识别技术的出现对刑侦破案方面提供了很大的帮助，当公安部门获得嫌疑犯照片后便可以在全国的人脸信息库中利用人脸识别技术进行比对，在很短的时间内便可以分析的出结果。相比于之前的获得嫌犯信息后通过电视，报纸，网络进行发布的方式，这样的分析方式更快速，更准确。 3.2入口控制

很多地方的入口都会进行人员的控制，比如高校的宿舍楼，机密办公区域，小区里的单元楼等，这些地方有的不好设置工作人员看守，有的地方设置看守后当人员流动量大时会很容易出现拥堵。引入人脸识别技术后，入口相关人员只需把脸对准摄像区域门边会自动打开，当成功进入后便会自关上，应用人脸识别技术既安全又方便。 3.3金融行业

最近，支付宝提出的刷脸付款引起了人们的注意，出去不必带现金，不要拿不同的卡片，并扫了手机，以便很容易识别脸部，大大加快了付款效率，那么一长串队伍焦急地等待付款，很快就会被快速的脸笔打破。此外，脸部识别技术可用于從银行取款。新闻经常报道，在提款时，密码被别人偷看，导致钱被别人转移，老年人因不提款而受骗，脸部识别技术正是解决这个问题的办法。因为采用这种技术后，只需向前刷脸，就可以轻松地取钱了。 4实现人脸识别的途径

常用实现人脸识别的几种途径如下：（1） 采用高级语言编程，在PC端使用;（2）采用嵌入式开发环境，在嵌入式设备内使用;（3）采用MATLAB环境开发，在PC端使用：MATLAB环境中，有图形处理工具箱，可以利用拖动图标工具的方式对图片进行处理;（4）采用集成识别环境应用开发，在PC端使用：国内有集成识别环境，类似MATLAB环境，但更侧重于工业使用，支持OPC、MODBUSTCP等通信协议，如OPT软件;（5）采用调用百度（谷歌、腾讯都有）人脸识别API开发模式，在PC端使用。其实，百度跟随谷歌步伐，AI产

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品不但有人脸识别API，而且包含语音AI，图像AI，文字AI等，提供诸多AI应用。采用百度人脸识别API开发模式，可以利用互联网巨头的技术成果，实现先进的识别效果，直接为开发程序利用，使得开发人员不再纠结人脸识别技术，可以集中精力处理智能应用。其API分为离线和在线2种模式，离线模式可以将人脸识别API内置在各种终端内，在线模式采用POST方法，使用非常简单。 百度接口规格：

最小人脸检测大小：50px×50px; 检测速度：100ms，720p; 人脸检测耗时：小于100ms;

1万本地人脸库检索速度：小于400ms。 5人脸识别技术的未来应用展望 5.1实现多数据的应用与融合

首先，鉴于目前人脸识别技术的发展方向，大多数技术是在一种特定情况下进行的，这种情况复杂，或者同时发生多种情况，人脸识别技术很可能会有局限性，因此，它将提供多种数据的组合和应用，在更复杂的情况下进行人脸识别，并成为未来的发展趋势。目前，为了实现多数据的应用和合并，部分技术已经具有实际意义，例如整体和局部人脸联合识别技术，一般的人脸识别技术在操作过程中有一定的困难，局部人脸识别技术在操作过程中也存在缺乏对比度和精确度的问题，两者结合是综合其优点的最佳方法，综合人脸识别技术整体和局部人脸识别算法结合在一起。

5.2实现人脸识别的动态追踪

随着我国科学技术的不断发展和进步，传统的静态跟踪技术不再能够满足人们日常生活的发展需要，简单的静态图像识别也不再是研究人员的重点。为了满足人们在生活的各个方面的需要，现在已经开始采用动态人脸识别技术，今后将主要用于海关、机场和其他需要仔细检查的地方，客户将有一台计算机在登船或登船前及时收集客户的人脸信息，以后，如果行李出现问题或其他问题，客户将能够利用动态人脸识别技术迅速准确地抓住客人的具体地点。目前，该技术发展较慢，发展过程有一定的复杂性，我国相关技术人员面临技术瓶颈。面对这种情况，我国有关研究机构可以聘请国外人员进行动态人员跟踪技术的技术指导，找出在联合讨论中取得进展的空间和机会，以此作为克服技术困难、提高技术创新效率和尽快完成动态人员跟踪技术的途径。

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结束语

人脸识别是一把双刃剑。充分利用好这一技术，创造出更多积极效应，是人们所期望的。同时，如何最大程度保证其不闯祸、不添乱，也非常值得关注。就此而言，要通过制定法律法规和国家标准，明确企业的从业资质与行为规范;制定更加完善的准入机制，最大程度地防范人脸识别技术被滥用。核心一点，要平衡好创新与风险、技术进步与个人权益保护的关系。 参考文献：

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[5]王飞龙.人脸识别技术及其安全性综述[J].信息记录材料，2018，19（12）：229-230.