人脸识别
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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
2021年3月15日，有部分企业因违规使用人脸识别技术被央视315晚会点名。
基本介绍 编辑本段
人脸识别，通过人的脸部特征信息进行身份识别。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
身份识别 编辑本段
视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。但近距离人脸识别技术对用户的种种限制使得其在视频监控中难以使用。面向视频监控的远距离人脸识别技术在强劲的需求带动下应运而生。
由于视频监控摄像机距离目标较远且用户处于非配合的运动状态，使得采集质量好的人脸图像比较困难，极易产生运动模糊，所采集图像的质量远低于近距离配合状态下获取的人脸图像；同时由于用户处于非配合的运动状态，活动更自由，侧脸和背对摄像机的概率大大增加，这就给人脸检测、人脸跟踪、人脸对比识别带来相当大的困难；此外。监控场景中通常会有多人同时出现，身体容易相互遮挡，给身份关联带来一定的困难，且系统还需要对每一个人保持跟踪识别，这一系列因素导致面向视频监控的远距离人脸识别难度非常大。
经过长期持续的研究探索，在视频监控人脸识别技术上取得重大阶段性进展，使得把人脸识别技术应用在视频监控上成为可能。相对于近红外人脸识别技术，可见光人脸识别会受到光线变化的影响和照片视频的攻击，但另一方因其可以很方便的与现有各种普通监控摄像头联系，不需要专用的红外摄像头，所以在与传统监控相结合，乃至升级都比较方便。但其自身局限性也决定了其识别准确率远不及近红外技术，所以建议开发者使用在辅助人工之场合，例如人脸监控，VIP通道等。
技术流程 编辑本段
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
应用前景 编辑本段
生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。
当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高）。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。
5、信息安全。使用生物特征，可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
主要应用 编辑本段
人脸自动对焦和笑脸快门技术：首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
人脸识别门禁是基于先进的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。
如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（ Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
可在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。如银行的自动提款机，用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。
利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
随着移动互联网的崛起，一些人脸识别技术的开发者将该项技术应用到娱乐领域中，如应用开心明星脸等，根据人脸的轮廓，肤色，纹理，质地，色彩，光照等特征来计算照片中主人公与明星的相似度。
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