【導(dǎo)讀】與其他身份鑒別方法相比，人臉識(shí)別具有直接、友好、方便和魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。其應(yīng)用領(lǐng)域逐步推向日常生活的各個(gè)領(lǐng)域，一方面明顯地提高了工作效率，另一方面，也具有極高的安全性和可靠性，其應(yīng)用前景非常廣闊。
人臉自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)作為一種重要的個(gè)人身份鑒別方法，最早用于罪犯照片管理和刑偵破案，現(xiàn)在這種技術(shù)在安全系統(tǒng)和商貿(mào)系統(tǒng)中都有很多的應(yīng)用。
人臉識(shí)別技術(shù)的主要用途
一般來說人臉識(shí)別技術(shù)在日常生活中主要是有兩種用途，一是用來驗(yàn)證“你是不是某某某”，這是1：1的人臉驗(yàn)證。也就是說我們先告訴人臉識(shí)別系統(tǒng)，我是張三，然后用來驗(yàn)證站在機(jī)器面前的“我”到底是不是張三。二是讓系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出來“我是誰”。系統(tǒng)采集了我的一張照片之后，從數(shù)萬人的，或者是數(shù)百萬人的庫里面自動(dòng)找出來我是誰。
這是兩種完全不同的人臉識(shí)別的這兩種應(yīng)用。
人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展到今天，第一種用途——1：1的人臉驗(yàn)證，目前在可控的環(huán)境下，已經(jīng)基本上達(dá)到了可使用的地步；而第二種這種動(dòng)態(tài)識(shí)別，讓系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出“我是誰”，還有很長的路要走，現(xiàn)在的技術(shù)還沒有達(dá)到這個(gè)實(shí)際應(yīng)用的需求。
人臉識(shí)別技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
刷臉辦卡、遠(yuǎn)程貸款、自主開戶、刷臉支付······隨著人臉識(shí)別技術(shù)在金融行業(yè)的風(fēng)起，越來越多的商業(yè)化應(yīng)用也浮出水面。不僅僅是螞蟻金服、微眾銀行等新興互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)如國有商行、證券、保險(xiǎn)等均紛紛布局人臉識(shí)別技術(shù)。
基本上，人臉識(shí)別技術(shù)在金融領(lǐng)域有三大應(yīng)用方向：自助終端、柜面系統(tǒng)、移動(dòng)金融和營銷。”
人臉識(shí)別”自助終端
簡(jiǎn)單來說，就是將人臉識(shí)別系統(tǒng)引入到自助設(shè)備中，利用人臉識(shí)別技術(shù)將現(xiàn)場(chǎng)采集的照片與已存照片、身份證照片進(jìn)行比對(duì)并提供人臉相似值，工作人員即可根據(jù)相似值的高低判斷是否直接通過或進(jìn)行人工審核。目前，用戶可以在自助終端上實(shí)現(xiàn)自助開卡、業(yè)務(wù)變更、密碼重置等個(gè)人業(yè)務(wù)。
移動(dòng)金融/營銷
其核心在于人臉遠(yuǎn)程身份核查，一般是包括兩方面，一方面用戶可以借助于手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行人臉身份核查；另一方面金融機(jī)構(gòu)可將該人臉識(shí)別系統(tǒng)嵌入便攜式移動(dòng)終端，上門為客戶辦理業(yè)務(wù)。
柜面系統(tǒng)
其核心在于人臉聯(lián)網(wǎng)核查，通過將現(xiàn)場(chǎng)照片與公安部已存的身份證照片進(jìn)行比對(duì)、核查，更客觀、科學(xué)的實(shí)現(xiàn)“人證合一”，降低“肉眼”觀察的主觀意識(shí)和失誤辨認(rèn)。目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于銀行、保險(xiǎn)、證券等金融機(jī)構(gòu)的柜面開戶等業(yè)務(wù)中。
人臉識(shí)別技術(shù)在公安系統(tǒng)的應(yīng)用
人臉識(shí)別照片比對(duì)系統(tǒng)用于快速身份鑒別，在大量（幾千到幾百萬）的數(shù)據(jù)庫（失蹤人口照片庫、擋獲人員照片庫、常駐人口照片庫、暫住人口照片庫、追逃人員照片庫、重點(diǎn)人口照片庫、CCIC在逃人員照片庫等）中查找檢索特定人員的身份。
如在省廳、市局等單位建立比對(duì)中心，在分局、派出所、刑偵中心建立比對(duì)用戶端，或通過GPRS/CDMA用手機(jī)和PDA拍照并發(fā)送照片比對(duì)請(qǐng)求。它充分利用非常有價(jià)值的人臉照片線索，大大加快公安偵查人員對(duì)嫌疑人的身份辨認(rèn)過程，為加速“科技強(qiáng)警”進(jìn)程，形成高智能的、社會(huì)化的、規(guī)?；墓卜婪扼w系，提供了有效的技術(shù)手段。
人臉識(shí)別技術(shù)統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)擋獲人員登記管理、網(wǎng)絡(luò)追逃、比對(duì)查證與事后處理，同時(shí)人像比對(duì)還可用于刑偵查案、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定等業(yè)務(wù)上。
主要應(yīng)用方向如下：
1、公安系統(tǒng)緝拿在逃罪犯：基于人臉識(shí)別的照片比對(duì)系統(tǒng)幫助加快對(duì)嫌疑人的身份確認(rèn)，減少“人海戰(zhàn)術(shù)”的低效率，在追逃、破案、尋人等應(yīng)用中發(fā)揮巨大的能量。
2、尋人尋親：對(duì)老百姓或其他業(yè)務(wù)部門提供的照片，直接送入系統(tǒng)進(jìn)行比對(duì)、檢索、篩選，最后人工確認(rèn)。
3、派出所擋獲違法人員：對(duì)派出所擋獲的人員，登記筆錄，對(duì)于其中一些少數(shù)民族、聾啞人或保持沉默者等無法查證身份的人員，可拍攝照片送入各種照片庫中比對(duì)，排查涉及大案要案人員，以免漏網(wǎng)；或查證其前科，累計(jì)處理。
4、查證無名尸源：需要查證無名尸源時(shí)，先拍攝正面照片，送入計(jì)算機(jī)，如果照片閉眼、破損或變形，可用人像合成系統(tǒng)或人工繪制一幅標(biāo)準(zhǔn)照，送入比對(duì)系統(tǒng)比對(duì)查證。
5、目擊者描述排查：獲得現(xiàn)場(chǎng)目擊者對(duì)嫌疑人的形象描述后，可用人像合成系統(tǒng)進(jìn)行排查。
6、獲得視頻監(jiān)控照片：一般監(jiān)控系統(tǒng)針對(duì)場(chǎng)景，得到的涉案嫌疑人的圖像都有模糊、偏轉(zhuǎn)、逆?zhèn)裙獾荣|(zhì)量不佳問題，這時(shí)需要根據(jù)圖像用人像合成系統(tǒng)或人工繪制一幅標(biāo)準(zhǔn)照，送入照片比對(duì)系統(tǒng)比對(duì)查證。
7、公共場(chǎng)所集會(huì)：在政府、球場(chǎng)等公共場(chǎng)所，時(shí)常會(huì)有人員滋事，此時(shí)公安民警不便直接帶人處理，可以采用長焦攝像機(jī)拍攝特寫鏡頭，如果效果不夠好可以用人像合成系統(tǒng)修正，送入比對(duì)系統(tǒng)比對(duì)查證。
8、一代/二代居民身份證識(shí)別：根據(jù)犯罪人員的身份證照片信息，與系統(tǒng)照片庫中的信息資料進(jìn)行比對(duì)，提取出與證件上照片相似的人員信息，能充分利用現(xiàn)有的二代身份證照片資源，為公安部門的工作提供高效有利的幫助。
9、失蹤人口調(diào)查，收容救助、強(qiáng)制戒毒以及海關(guān)出入境等場(chǎng)所，照片比對(duì)系統(tǒng)幫助提高工作效率，極大地降低人工比對(duì)強(qiáng)度。
10、其他應(yīng)用：常住人口的比對(duì)查詢、暫住人口的比對(duì)查詢、重點(diǎn)人口的比對(duì)查詢、CCIC在逃人員的比對(duì)查詢等。
智能人臉識(shí)別分析技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)對(duì)千萬級(jí)照片庫進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)算與檢索、篩選所需的人員信息，并確保分析的結(jié)果能夠滿足人工二次分析處理的要求，人臉識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)圖如下：
人臉識(shí)別技術(shù)在社保領(lǐng)域的應(yīng)用
為確保基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金安全，防止冒領(lǐng)騙領(lǐng)養(yǎng)老金，將人臉識(shí)別技術(shù)引入人臉識(shí)別自證（人證合一認(rèn)證系統(tǒng)），利用人臉識(shí)別特征的唯一性，精準(zhǔn)、便捷的實(shí)現(xiàn)參保人身份真實(shí)性的有效核查，減少保險(xiǎn)金發(fā)放的漏洞，最大限度的避免騙保、冒領(lǐng)等問題。
自證終端通過在本地對(duì)證件內(nèi)信息進(jìn)行自動(dòng)讀取，同時(shí)對(duì)被核查人的人臉進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)抓拍，獲取證件上的人臉照片，經(jīng)過高清人臉識(shí)別分析儀，與現(xiàn)場(chǎng)持證人的人臉進(jìn)行比對(duì)，檢查持證人與當(dāng)前證件是否同一個(gè)人，從而有效阻止認(rèn)證工作中的一切造假行為，包括使用照片、視頻以及三維模型進(jìn)行身份驗(yàn)證等造假行為。
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖：
人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，不僅能有效遏止養(yǎng)老金流失，大大減少工作量，提高工作效率；同時(shí)還能優(yōu)化經(jīng)辦工作服務(wù)質(zhì)量，減少服務(wù)摩擦，極大地方便了離退休人員，真正起到一箭三雕，一石三鳥的作用。
人臉識(shí)別技術(shù)在機(jī)場(chǎng)邊檢中的應(yīng)用
隨著現(xiàn)在都市生活節(jié)奏的加快和生活水平的不斷提高，飛機(jī)已成為除火車、汽車之外，一大出行選擇。然而目前的機(jī)場(chǎng)登機(jī)流程及安保措施顯得復(fù)雜而薄弱。
對(duì)于機(jī)場(chǎng)這樣人員密集的公共場(chǎng)所而言，安全防護(hù)一直是機(jī)場(chǎng)管理的重中之重。現(xiàn)今許多機(jī)場(chǎng)已經(jīng)開始使用高清人臉證件比對(duì)系統(tǒng)，以此輔助機(jī)場(chǎng)人工查驗(yàn)工作。
高清人臉證件比對(duì)系統(tǒng)的核心是進(jìn)行身份證和人像的對(duì)比?？焖俚淖R(shí)別出證件與證件使用人是否相一致，識(shí)別率達(dá)到98%以上，比肉眼更快速、更準(zhǔn)確。當(dāng)發(fā)現(xiàn)證件信息與持證人員不一致時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示安檢人員加強(qiáng)人工核查工作。
當(dāng)乘客準(zhǔn)備進(jìn)入候機(jī)大廳時(shí)，位于安檢口的攝像頭會(huì)自動(dòng)捕捉人臉圖像，人臉識(shí)別系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將乘客證件照片與之進(jìn)行比對(duì)，以識(shí)別乘客身份。即使乘客換了發(fā)型、化了濃妝也沒關(guān)系。人臉識(shí)別系統(tǒng)采集的人臉圖像還可以作為非常重要的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)被記錄下來，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，作為事后檢索的索引，或者與公安、安全部門的數(shù)據(jù)庫接駁，進(jìn)行取證、認(rèn)定。
在機(jī)場(chǎng)出入境安全檢測(cè)系統(tǒng)中，人臉識(shí)別系統(tǒng)發(fā)揮著多重功效。其一可以對(duì)機(jī)場(chǎng)人流量情況進(jìn)行控制管理，其二可以對(duì)出入境人員的身份信息驗(yàn)證檢測(cè)，不給可疑人員入境或出逃的機(jī)會(huì)。
人臉識(shí)別的技術(shù)難點(diǎn)
人臉識(shí)別雖說發(fā)展到現(xiàn)在3、40年的時(shí)間了，但它一直存在的幾個(gè)難點(diǎn)，到現(xiàn)在也沒能徹底解決。
1、光照問題
光照問題是機(jī)器視覺重的老問題，在人臉識(shí)別中的表現(xiàn)尤為明顯。由于人臉的3D結(jié)構(gòu)，光照投射出的陰影，會(huì)加強(qiáng)或減弱原有的人臉特征。
2、表情姿態(tài)問題
與光照問題類似，姿態(tài)問題也是目前人臉識(shí)別研究中需要解決的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標(biāo)系中繞三個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個(gè)方向的深度旋轉(zhuǎn)會(huì)造成面部信息的部分缺失。針對(duì)姿態(tài)的研究相對(duì)比較的少，目前多數(shù)的人臉識(shí)別算法主要針列正面、準(zhǔn)正而人臉圖像，當(dāng)發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也將會(huì)急劇下降。面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識(shí)別的準(zhǔn)確率。
3、遮擋問題
對(duì)于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個(gè)非常嚴(yán)重的問題。特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往彼監(jiān)控對(duì)象都會(huì)帶著眼鏡，帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識(shí)別，甚至?xí)?dǎo)致人臉檢測(cè)算法的失效。
4、年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對(duì)于青少年，這種變化更加的明顯。對(duì)于不同的年齡段，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也不同。一個(gè)人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會(huì)發(fā)生比較大的變化，從而導(dǎo)致識(shí)別率的下降。對(duì)于不同的年齡段，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也不同。
5、人臉相似性
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。
6、圖像質(zhì)量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設(shè)備的不同，得到的人臉圖像質(zhì)量也不一樣，特別是對(duì)于那些低分辨率、噪聲大、質(zhì)量差的人臉圖像(如手機(jī)攝像頭拍攝的人臉圖片、遠(yuǎn)程監(jiān)控拍攝的圖片等)如何進(jìn)行有效地人臉識(shí)別是個(gè)需要關(guān)注的問題。同樣的，對(duì)于高分辨圖像對(duì)人臉識(shí)別算法的影響也需要進(jìn)一步的研究。
7、樣本缺乏
基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法是目前人臉識(shí)別領(lǐng)域中的主流算法，但是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要大量的訓(xùn)練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個(gè)不規(guī)則的流形分布，能得到的樣本只是對(duì)人臉圖像空間中的一個(gè)極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)問題有待進(jìn)一步的研究。
8、海量數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)人臉識(shí)別方法如PCA、LDA等在小規(guī)模數(shù)據(jù)中可以很容易進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。但是對(duì)于海量數(shù)據(jù)，這些方法其訓(xùn)練過程難以進(jìn)行，甚至有可能崩潰。
9、大規(guī)模人臉識(shí)別
隨著人臉數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增長，人臉?biāo)惴ǖ男阅軐⒊尸F(xiàn)下降。
本文轉(zhuǎn)載自傳感器技術(shù)。
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