闲聊——生物特征识别技术中的人脸识别技术应用

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    在计算机未诞生前，要搞清某某人的生物特征，特别是面部特征、长相等等，在没有背景资料的情况下，唯一的原始方法就是请画师画像了，画师的画功也分三、六、九等，然后再按图索骥、大海捞针，有时还枉费功夫，效率极差。

有了计算机后，就能借助计算机的功能和算法软件，轻松的建立生物特征识别技术，生物特征识别技术研究生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，人脸识别技术就在其中。此技术包含三个部分：

（1）、人脸检测：面貌检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般采用下列方法：参考模板法；首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈（yù）值来判断是否存在人脸。人脸规则法：因人脸具有一定的结构分布特征，即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习法：采用模式识别中人工神经网络的方法，通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。肤色模型法：依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。特征子脸法：将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出上述五种方法在实际检测系统中也可综合采用。

（2）、人脸跟踪：指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

（3）、人脸比对：是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：特征向量法：先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。面纹模板法：

在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有像素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”，这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒，这就只能用计算机承担。

    人脸识别技术的优点：非接触的，用户不需要和设备直接接触；非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。其弱点：对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿如：通过识别人脸的部分关键特性做修正。

    回忆起新冠疫情时期，国内许多地方的公共场所采用的是身份证人工验证+枪式测温仪人工测温方法，人流排队验证测温效率很低。但是，一线城市的公共场所迅速投入由工业计算机为支撑的人脸身份识别、红外自动测温一体化智能监控设备，人流匀速过安检区无停顿，提高了疫情时期安检效率。老汉儿也有幸曾在京城参与中国生物制药集团新冠疫苗生产基地安装这样的几套设备的监理工作。

    人脸识别技术的应用前景宽广如：公共场所、建筑物、人员的安检、门禁、考勤、查岗、防盗等；电子护照及身份证；公安、司法和刑侦；银行自助服务；信息安全等等；建筑业利用物联网人脸识别技术规范建筑市场，通过对项目责任人在岗考勤管理，查证挂靠、层层转包等现象等；京沪高铁、京广高铁等线路已建成人脸识别系统，整容也能被识别，以协助公安部门抓捕在逃罪犯。

                            ————红珊瑚石