人臉識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用

張琪

摘 要 如今，科技的發(fā)展越來越快，人類的生活也因這些科技而發(fā)生了巨大的變化，并且深入人們的生活，例如現(xiàn)在普及的刷臉支付、識(shí)別身份等，對(duì)人們的生活有著非常重要的影響。本文通過介紹人臉識(shí)別，具體闡述了人臉識(shí)別的技術(shù)流程以及它的應(yīng)用及不足。人臉識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)代科技中非常重要的一門技術(shù)，具有較高的研究意義。

關(guān)鍵詞 人臉識(shí)別;技術(shù)流程;應(yīng)用

1人臉識(shí)別技術(shù)的概述

人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)際上是一種通過提取人的臉部特征信息來對(duì)其身份進(jìn)行識(shí)別的計(jì)算機(jī)技術(shù)，它的信息來源主要分為兩種，一種是靜態(tài)的圖像信息，另一種是動(dòng)態(tài)的視頻信息。人臉識(shí)別技術(shù)工作的原理主要是結(jié)合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，計(jì)算機(jī)的圖像處理技術(shù)可以對(duì)圖像和視頻中人像的某些特征進(jìn)行提取，然后利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，并將結(jié)果存儲(chǔ)在電腦中，以此來進(jìn)行身份的識(shí)別。目前人臉識(shí)別技術(shù)主要被運(yùn)用于安防和金融等領(lǐng)域，比如現(xiàn)在的刷臉檢票和支付、刷臉門禁等，早已出現(xiàn)在了我們的日常生活中，因此，人臉識(shí)別技術(shù)的前景是非常好的[1]。

2人臉識(shí)別的技術(shù)流程

人臉識(shí)別技術(shù)的流程主要分為了以下幾點(diǎn)，分別是人臉圖像的采集、人臉的檢測(cè)、人臉特征的提取以及人臉特征的匹配和識(shí)別。在這幾個(gè)環(huán)節(jié)中，最重要的部分是人臉檢測(cè)和對(duì)特征的提取這兩個(gè)環(huán)節(jié)。

2.1 人臉的檢測(cè)

在人臉檢測(cè)的環(huán)節(jié)中，計(jì)算機(jī)會(huì)根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的特點(diǎn)與人卡進(jìn)行對(duì)比，并且選擇合適的人臉檢測(cè)算法。在算法中，計(jì)算機(jī)會(huì)根據(jù)人臉的大小、采樣的尺寸以及校準(zhǔn)的角度進(jìn)行相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景處理。一般來說，人臉檢測(cè)的算法處理速度都應(yīng)大于100ms（i7處理器下）。

2.2 人臉特征的提取

人臉特征的提取與傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)特征的人臉識(shí)別算法不同，它主要采用了非常主流的方法來提取人臉的特征，并進(jìn)行識(shí)別。人臉特征的提取是利用深度神經(jīng)卷以及網(wǎng)絡(luò)提出目標(biāo)所具有的深度語義特征來對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，這種方法通過了多層特征所融合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)各種級(jí)別的語義信息進(jìn)行適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)，例如低級(jí)別特征的邊緣和角度等，以及中級(jí)級(jí)別的五官，還有高級(jí)級(jí)別的表情和年齡等特征。人臉特征的提取采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人臉識(shí)別，可以有效解決傳統(tǒng)方法無法解決的問題，比如說尺寸、旋轉(zhuǎn)等，另外，還可以精準(zhǔn)識(shí)別較小或者非常不清晰的人臉，因此，人臉識(shí)別技術(shù)有著非常高的識(shí)別精準(zhǔn)度，并且泛化能力也非常強(qiáng)。

2.3 結(jié)果的匹配與識(shí)別

人臉識(shí)別技術(shù)除了人臉檢測(cè)以及人臉特征的提取能夠加快速度之外，在匹配結(jié)果的環(huán)節(jié)上也可以提升識(shí)別的速度，這就需要通過建立索引樹的方式來達(dá)到目的了。建立索引樹可以將計(jì)算機(jī)的匹配速度提升到毫秒級(jí)的水平。因此，在進(jìn)行單個(gè)的人臉識(shí)別時(shí)，所需要花費(fèi)的時(shí)間大概在120ms，人臉識(shí)別順序執(zhí)行時(shí)，速度可以達(dá)到8-9幀/秒。對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，每秒的播放幀數(shù)在15-20幀，這樣在進(jìn)行人臉觀察時(shí)才不會(huì)出現(xiàn)明顯卡頓的現(xiàn)象。

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法所具有的特征如下：①人臉的識(shí)別速度極快：在人臉識(shí)別時(shí)，對(duì)比速度每秒高達(dá)數(shù)十次，在秒級(jí)中就可以對(duì)百萬級(jí)的人口數(shù)據(jù)庫進(jìn)行目標(biāo)搜索。②人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率非常高：通常情況下，人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率超過了99%。③人臉識(shí)別的適用性較強(qiáng)：無論識(shí)別的環(huán)境是白天還是晚上，都不會(huì)對(duì)人臉識(shí)別的算法有太大的影響[2]。

3人臉識(shí)別在智慧校園的應(yīng)用

就目前來說，人臉識(shí)別技術(shù)普遍運(yùn)用在安防和金融等方面，而在智慧校園中的應(yīng)用也越來越廣泛。在智慧校園中，利用人臉識(shí)別技術(shù)作為身份的識(shí)別，需要收集師生以及真實(shí)有效的訪客的身份數(shù)據(jù)，在識(shí)別前將這些身份信息和人臉信息錄入進(jìn)去，然后通過人臉識(shí)別系統(tǒng)來進(jìn)行統(tǒng)一的智能化管理。人臉識(shí)別技術(shù)與傳統(tǒng)的校園卡或者身份證相比，在管理圖書借還以及考試審核等情況時(shí)，不再出現(xiàn)冒名頂替的情況，并且對(duì)于限制區(qū)域的管理更加有效，非法人員不能夠進(jìn)入到限制區(qū)域中。在人臉識(shí)別的過程中，一旦出現(xiàn)未錄入信息的或者是非法人員的信息，人臉識(shí)別的系統(tǒng)就會(huì)立即識(shí)別并報(bào)警，將相關(guān)的信息發(fā)送到相關(guān)的部門中，以方便處理。如今，已經(jīng)有很多高校開始使用人臉識(shí)別技術(shù)了，比如我國的武漢大學(xué)、浙江大學(xué)等，都設(shè)置了人臉識(shí)別系統(tǒng)，并將人臉識(shí)別與學(xué)校的校園卡進(jìn)行了綁定，采用無感支付的方式，在一定程度上對(duì)校園的安全級(jí)別進(jìn)行了有效提升，實(shí)現(xiàn)了智慧校園、平安校園。另外，人臉識(shí)別技術(shù)還可以為教師和學(xué)生提供個(gè)性化的智能服務(wù)[3]。

4人臉識(shí)別技術(shù)所存在的不足

①人的表情：人的面部表情是時(shí)刻在變化的，并且極易受到外界因素的影響，因此，人的表情是無法利用模型來精確測(cè)量的。不僅是我國，國外也依然沒有一套較為完善的人臉識(shí)別系統(tǒng)，一些關(guān)鍵的技術(shù)還需要再進(jìn)一步的提升。②人臉識(shí)別存在安全漏洞：在人臉識(shí)別的技術(shù)中，將人臉與數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行對(duì)比，或者是利用算法，也都會(huì)存在誤差。③不同的個(gè)體之間存在區(qū)別：人臉識(shí)別技術(shù)在識(shí)別不同個(gè)體之間，對(duì)相似的外觀的結(jié)構(gòu)無法有效的區(qū)分開來。④信息采集的環(huán)境：人臉信息的采集對(duì)于環(huán)境的要求非常高，包括了外部環(huán)境以及設(shè)備、光線的敏感程度等，影響了人臉識(shí)別的精確度。⑤人臉的變化：人的臉部會(huì)隨著年齡的變化而變化，或者是整容、毀容等，在一定程度上影響了人臉的識(shí)別。

5結(jié)束語

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的速度和效率將得到進(jìn)一步提高，人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用也就越來越廣泛?，F(xiàn)如今，人臉識(shí)別技術(shù)不僅在智慧校園中得到廣泛的應(yīng)用，越來越多的企業(yè)也開始利用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行考勤等，并且我國最早并長期使用人臉識(shí)別技術(shù)的是在邊境出入關(guān)卡，這在一定程度上推動(dòng)了人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。盡管人臉識(shí)別技術(shù)一直在不斷地進(jìn)步，但在某些因素上依然還存在著問題，這也導(dǎo)致了人臉識(shí)別技術(shù)還無法達(dá)到人們預(yù)期地實(shí)用性和安全性，需要進(jìn)一步的完善。人臉識(shí)別技術(shù)雖然已經(jīng)取得了很好的成績，但還是面臨著很多的問題和不足，這就需要對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的研究和提升。在未來的人工智能發(fā)展中，人臉識(shí)別技術(shù)始終會(huì)是一個(gè)重要組成單位，具有蓬勃的生命力。

參考文獻(xiàn)

[1] 鄭定成.人臉識(shí)別技術(shù)在智慧校園的應(yīng)用[J].集成電路應(yīng)用，2020， 37（7）：132-133.

[2] 王琨，朱勇建，黃薈霖，等.人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展現(xiàn)狀研究[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2020，17（10）：128-129.

[3] 朱雪斌.計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程， 2020（7）：158-159.