浅谈人脸识别技术

倪苒岩 四川大学

引言：如今科技发展迅速，“互联网+”的概念越来越深入人心，各种改善生活品质的软件层出不穷，人脸识别技术也被广泛应用于其中。

1.基本概念

人脸识别技术（Face Recognition Technology）是指利用分析比较的计算机技术识别人脸，是一块热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外线侦测，自动调整曝光强度等技术。

2.人脸识别的技术实现及相关算法

人脸识别技术实现的关键环节分为以下几点：

2.1 人脸图像的预处理

图像处理即通过改变图像的像素值以达到我们想要的目标，例如使图像更清晰，或从图像中提取某些特定的信息等。我们所获取的人脸图像由于一些外界因素的干扰，也许无法达到人脸识别对图像的要求，因此事先对人脸图像进行预处理是必须的步骤，对于图片位置不够理想的图像，我们可以对图像进行几何平移；对于含有噪声的图像，必须要除去其噪声的干扰，同时我们在这个过程还必须对图像实现灰度化，以方便后续的检测和识别步骤。由此可见，图像的预处理过程就是为了达到改善图像的质量，将图像变换成便于人们观察、适于机器识别的目的。

2.2 人脸的检测和配准

人脸检测就是在图像中判断人脸是否存在并将其分离出来。其方法多种多样，一般包括基于结构特征的方法、基于模板的方法和基于机器学习的方法。基于结构特征的方法即利用从人脸的典型特征总结出来的先验知识，使用规则来描述人脸的几何分布、肤色、纹理、轮廓等特征，从而作为人脸检测和识别的依据；基于模板的方法即通过对于大量的“人脸”图像和“非人脸”图像的搜集构成人脸正负样本库，然后计算样本模板和图像之间的相关性来实现识别功能。常见的算法有AdaBoost和Cascade算法、二进小波转换、基于直方图粗分割和奇异值特征的算法。

在以上介绍的两种方法中，人脸的特征都是预先定义好的。但在基于机器学习的方法中，人脸特征是利用统计分析和机器学习的技术从样本中学习来的。学习所得的人脸特征或类别存在于由各种算法所保证的分布规律、模型和判别函数中，并被用于人脸的检测和识别中。

人脸配准即在人脸检测完成后，确定头部的位置和大小、姿势，根据预先设定的数值，通过深度学习框架定位五官的关键点。每张脸都有可以用于区分的特征，像地球表面的地标一样构成脸部特征的不同高峰和低谷，被称为节点。大多数的人脸识别软件主要测量的特征为两眼的间距、鼻子的长度和宽度、下颌线的长度等等。测量完这些节点后，系统以精确到亚毫米甚至微波级别的精度测试面部曲线，创建模板，最终存储为面部印记，为数据库中的人脸创建特征。

2.3 验证与鉴定

验证与鉴定即将目标图像与数据库中的人脸图像进行匹配。用于验证的图像只需与数据库中的一个图像匹配来确认身份，而用于鉴定的图像需要与数据库中所有图像进行比较。

3.人脸识别技术的应用

关于人脸识别技术的研究已经有近五十年的历史，但是其大规模的商业化却在近几年才出现。人脸识别技术具有快速方便、无感、兼容性强的特点，是最为直接和便利的生物识别手段，受到众多行业的关注。

生活中随处可见人脸识别技术的影子。比如有强烈的安防需求的机场。

通过人脸识别系统，提高了机场的安全系数，增强了机场的事前预防技术，人证合一检测系统也可以有效地防止不法分子企图通过冒用证件、伪造证件等途径混入机场的违法行为，也避免了诸如乘客上错飞机等类似事件的发生。总的来看，对于机场、火车站、地铁站等人流量较大的公共场所来说，人脸识别技术的应用和普及为群众提供了可靠的安全保障。

将范围缩的更小一些，人脸识别技术在各种APP中也得到了广泛的运用。如今各种美颜相机的智能美颜系统便是典型的例子。如Faceu、B612等热门的智能美颜相机，可以准确地识别、定位五官的位置并加以美化，增加自拍照的美感，因此在年轻人群尤其是少女人群中反响热烈，市场前景十分可观。在学校举办的大学生创新项目中，我曾与同学合作参与开发过一款通过检测个人肤质初步分析肤质状况并给出护肤建议的APP，其核心技术也运用了人脸识别。

着眼于我们身边的事物，也不难发现人脸识别的应用。“刷脸”已经渗透到我们生活中的方方面面。我们的手机比如iphoneX可以通过刷脸解锁；我们的学校如今也在引进“刷脸”进宿舍楼大门的技术；我们的支付也可以通过“刷脸”完成……在最近大热的电影《寻梦环游记》中，亡灵们也需要借助人脸识别和生前的照片进行匹配，才有机会走过花瓣桥与现实中的亲人们相见。通过人脸识别技术，我们的生活变得更加便利，生活质量也大大提高。

4.感想

人脸识别技术发展到今日已经十分成熟，并且仍在不断精进，其带给我们的优点不计其数，大大提高了我们生活的安全度和便利性。但任何事情都有双面性，随之而来的问题是我们的隐私是否能得到保障。因此，在人脸识别技术不断发展完善和广泛应用的今天，保护用户的隐私不被泄漏也是我们需要关注和重视的问题。