電子科技大學 格拉斯哥學院 2017級趙子航
研討課上老師提到了人臉識別相關技術，這篇文章裡是一些簡單的回顧和一些自己的想法。
人臉識別是基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的一種生物識別技術。傳統的人臉識別技術有基於可見光影象的人臉識別，現在常使用的是基於主動近紅外影象的多光源人臉識別技術。
人臉識別主要包括四個流程：人臉影象採集檢測、預處理、人臉影象特徵提取和匹配與識別。在影象採集階段，攝像鏡頭採集不同的人臉影象，包括靜態、動態影象和不同位置不同表情的影象。人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在影象中準確標定出人臉的位置和大小。人臉影象中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的資訊挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。預處理是基於人臉檢測結果，對影象進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始影象由於受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在影象處理的早期階段對它進行灰度校正、雜訊過濾等影象預處理。臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、畫素統計特徵、人臉影象變換係數特徵、人臉影象代數特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵資料，其特徵分量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等區域性構成，對這些區域性和它們之間結構關係的幾何描述，可作為識別人臉的重要特徵，這些特徵被稱為幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。
現階段，人臉識別技術已經有了廣泛的應用，這也得益於人臉識別的很多優勢。臉識別技術具有非強制性、非接觸性、併發性等幾大優勢。非強制性指的是系統在使用者在無意識的狀態下就可獲取人臉影象，不需要專門配合； 非接觸性指使用者不需要和裝置直接接觸，就能獲取人臉影象，提取人臉特徵進行檢測；併發性指在實際應用場景下可以進行同時多個人臉的分揀、判斷及識別；除此之外，它還有操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。現在人臉識別產品已經廣泛應用於安檢、金融、電子產品等方面。
但是隨著人臉識別應用的普及，也有許多問題隨之出現。首先是人臉識別技術上的困難。人臉具有相似性，人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對於利用人臉進行定位是有利的，但是對於利用人臉區分人類個體是不利的。人臉也具有易變性，人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺影象也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件、人臉的很多遮蓋物、年齡等多方面因素的影響。這些都是對人臉識別技術的應用的考驗。另外該應用的普及也涉及到社會問題，比如公民資訊可能會在不知曉的情況下被採集，並可能會被盜用而引發一系列安全問題。
雖然這項技術給人們帶來很多便利及益處，但上述問題也不容忽視。只有在未來技術不斷進步的同時，監管制度也不斷完善，這項技術才能得到更好的應用。
2017級趙子航
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