人脸识别技术应用及所面临的挑战（web信息检索大作业）

摘要：人脸识别技术是当前计算机技术方面非常重要的一方面，该技术常被用于人工智能和机器学习等方面的研究。目前,广泛应用人脸识别技术的领域主要是在公共安全、智能家居、金融商业等方面。本人从人脸识别的技术原理以及应用等方面进行了相关阐述,同时也就人脸识别所存在的一些挑战性问题进行论述。人脸识别的技术在许多方面的还有可以提高的前景，而我想谈论的是人脸识别的准确性问题。

一、简介

人脸识别，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。通过摄像头或者相机采集的人的图像，在图像中自动检测和跟踪人脸，进而对检测出的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也被称为人像识别、面部识别。

人脸由于其易采集的特性，受到很多行业客户的关注，特别是公安、海关、商场等。人类每天都在进行人脸识别，因此也最能接受这种身份认证方式。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。

人脸识别的系统研究开始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高。现在，“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。

人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸识别是人类在进行身份确认时使用的最为普遍的一种方式，其次人脸图像还能提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。人类在人脸识别中所表现出来的能力是令人惊异的，但是让计算机能够识别人脸，却是非常困难的问题。而衡量一个人脸识别系统的优劣，最关键的是看其核心算法，一个算法的好坏，可以决定人脸识别的准确性和效率的高低。

二、面临的问题

1.图像问题

人脸识别的过程中，第一步就是获取脸部图像，但由于各种环境因素（包括光照影响、成像的清晰度等）会导致获取的图像不易识别。

在例如证件照的获取环境下，正面、准而正人脸图像，在这一方面的人脸识别即对一个标准的人脸识别已经运用的相当成熟了，足以解决大部分的人脸识别的要求。但是，如何在非标准的环境下获取图像，并识别人脸，还有许多的问题。

例如在光照的影响下，人脸特征会由于光照产生的阴影而减弱；或是由摄影机得到的图像分辨率过低，使得人脸识别过程中，算法难以分辨人脸上的关键信息，最终降低了人脸识别的识别率。

2.人脸问题

在人脸识别的过程中，可能会存在获取的人脸不是标准的人脸的情况，导致算法难以处理。

在获取图像时，人脸的姿态和表情可能会不同，当一个人的面部幅度由于哭、笑或者生气等表情变化而发生较大的变化时，如果通过识别算法直接进行识别，会由于角度等问题导致识别的识别率下降。

同时，人脸之间的相似性也是很难处理的一方面，有两个方面的因素，一个是年龄问题导致的面部发生变化，如何判断不同年龄的两张照片是否是同一个人是一个比较难的问题。另一个方面是，因为人脸结构的相似，会有许多人脸相近，双胞胎的人脸该如何识别，这些都是很难处理的。

3.数据量问题

随着进入大数据时代，传统的人脸识别算法像PCA、LDA等越来越难以处理海量的数据，这些算法的训练过程很难进行，甚至可能由于样本数量过大而导致崩溃。

人脸数据库规模也在不断增长，人脸算法的性能会因此呈现出下降的趋势。

三、解决方案

1.图像获取问题

该问题主要由于硬件问题导致，与获取人脸的获取途径关系较大，可以采用清晰度更高的摄像工具来获取人脸。同时在获取人脸的位置设置合适的环境，比如均匀的光线等。

2.人脸问题

对于获取的人脸的年龄问题，由于人脸整体的结构不会发生太大变化，所以可以设计新的算法，判断人脸上整体结构（五官的位置等要素）是否相同，以此来对人脸进行识别。

因情绪或是角度不同导致的面部发生变化的情况，可以通过预处理的方式，对图片进行处理，使其成为一个近似标准面部的图像。然而经过处理的图像会有一定的影响，比如缺少相关特征，人脸变形等，会使人脸识别的识别率降低。

而对于人脸极其相似的问题，再加上各种获取人脸的环境因素的影响，可能还没有一个好的识别算法来对该问题进行解决。

3.数据量问题

传统的算法已经很难处理越来越大的数据，所以需要设计新的算法来解决该问题。通常用两种方式来提升算法。

第一种是设计新的算法，类似人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms），神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）等。

另一种是在原来的算法基础上进行改进，例如2DPCA算法、RPCA算法等。

四、人脸识别的应用场景

人脸识别的最重要的应用就是人类的身份识别，人脸识别最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案，现在该技术在安全系统、商业领域和日常生活中都有很多应用，成熟的应用，主要有以下几个：

　　刑侦破案，当公安部门获得罪犯的照片之后，可以利用人脸识别技术，在存储罪犯的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯，极大的节省了破案的时间和人办物力。

　　证件验证，身份证、驾驶执照以及其他很多证件上都有照片，使用人脸识别技术，交由计算机完成，从而实现自动化及智能管理，例如信用卡，这类卡的安全性比较，可能遗失、被窃取，使用场合的安全性比较差，这类卡上加上人脸的特征信息，则会大大改善其安全性能。

　　入口控制，需要入口控制的范围比较广，可以是重要人物居住的住所、保存重要信息的单位，只要人类觉得安全性比较重要的地点都可以进行入口控制，比较常用的检查手段是核查证件。

　　视频监控，在银行、公司、公共场所都处设有24小时的视频监控，如何对视频图像进行筛选分析，就需要用到人脸检测、跟踪和识别技术。

五、总结

现在已有一些机构、高校在进行人脸识别新领域、新技术的研究。如远距离人脸识别技术，3D人脸识别技术等。远距离人脸识别系统面临两个主要困难。一是如何从远距离获取人脸图像。其次，在得到的数据并不理想的情况下如何识别身份。从某种意义上来看，远距离人脸识别并不是一个特定的关键技术或基础研究问题。它可看成是一个应用和系统设计问题。通常有两类解决方法用于获取人脸图片。一种是高清的固定式摄像机，另一种是使用PTZ控制系统多摄像机系统。后者更适合于一般情况，不过其结构更为复杂，造价也更贵。后者需要考虑如何协调多台摄像机的同步操作。一般地，系统由低分辨率广角摄像机和高分辨率长焦摄像机组成。前者用于检测和追踪目标，后者用于人脸图像采集和识别。目前远距离人脸识别技术还处于实验室阶段，未来如果能够解决上述问题，对人员布控这样的应用有着重要意义。

人脸识别技术还可以用于视频会议、机器人的智能化研究等领域，人类可以轻松根据人脸辨别一个人，利用计算机进行完全自动的人脸识别，仍存在许多难点，人脸的差异性，使得人脸识别技术变得异常复杂，难以挑战。

人脸识别技术正随着时代的前进而不断发展。在当前的发展环境下，人脸识别算法发展的趋势是将二维与三维人脸识别相结合，通过多种模式的识别使用，有效的提高人脸识别精度。