人脸识别技术的原理及优缺点

人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初，与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都 ... 因为它不符合系统通过回归运算得出的人脸标准结构;而深度学习算法，在判断是人脸 ...   用户中心|设为首页|加入收藏 公司简介 大事记 公司内刊 远光新闻 媒体报道 行业动态 专家访谈 解决方案 产品系列 经销产品 典型客户 典型案例 服务策略 客服中心 条码知识 业务答疑 合作代理 联系方式 留言版 远光新闻 媒体报道 行业动态 专家访谈 行业动态 人脸识别技术的原理及优缺点 　　把人脸分为100多个点 　　模拟神经网络运算过程 　　人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初，与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都属于生物识别技术的一种。

早期人脸识别技术，是测量人脸上根据眼角、鼻孔、嘴巴、下巴几个部位的几何关系，通过图像库中的人脸模板，与待识别人脸在灰度上的相似程度，来实现人脸识别。

其弊端是容易丢失有用信息，在视角、表情等变化的情况下识别能力很差。

　　进入上世纪90年代，随着计算机技术的快速发展，在经历了技术的数次更新迭代之后，人脸识别技术已从最初对背景单一的正面灰度图像的识别，发展到能识别不同侧面的静态人脸，目前能做到动态进行人脸识别。

　　国际上，比较领先的研究机构是美国的麻省理工学院和英国的剑桥大学。

国内关于人脸自动识别的研究始于20世纪80年代，主要的研究单位有清华大学、哈尔滨工业大学、中科院等。

近年，在中国的互联网创业浪潮下，一批有着学术背景的新型生物识别创业团队开始崛起，如旷视科技下的face++团队、腾讯下属的优图团队等，采用了更先进的“深度学习”算法，用神经网络模拟人的神经网络运算过程，能达到更高精度。

　　成立于2012年的face+ +团队，已经与蚂蚁金服及多家银行开展合作。

该团队所属公司的市场与经营部总经理谢忆楠对南都记者介绍，“比如有人在摄像头前，用手捂住了半张脸，按照传统回归算法，系统认为他不是一张人脸。

因为它不符合系统通过回归运算得出的人脸标准结构;而深度学习算法，在判断是人脸的基础上，则会进入第二层判断，多重验证。

” 　　作为人工智能技术研究的新阶段，深度学习算法相当于“教机器模仿人类的学习机制”。

采用此算法后，操作者可以给系统提供大量数据，使其自己具备学习能力。

比如，深度学习算法机器人，通过扫描互联网上猫的图片，操作者输入“猫”，然后经过一段时间，机器将这种毛茸茸的小动物与“猫”联系到了一起，可以自行鉴别什么是猫。

谢忆楠介绍，目前该公司的人脸验证技术，“第一步是证明你是人，第二步是证明你是你。

”在深度学习算法下，系统能够更加智能地识别人脸。

　　因为时间原因，身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异，比如脸的宽度等，但瞳孔间的距离则相对恒定。

传统回归运算可能会出现误差，深度学习算法则把人脸分为100多个关键点，尽量避免误差。

　　对比 　　与其他生物识别技术相比，“刷脸”有什么优劣? 　　中科院自动化研究所研究员孙哲南：人脸识别技术的优点是采集比较直观，成本较低，便利性较高且用户较易接受。

但它的缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。

　　具体来说，人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。

例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。

但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。

在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。

所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。

　　另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。

相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态。

比如在A T M机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。

如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。

　　北京旷视科技公司市场与经营部总经理谢忆楠：按照识别的精度排序，确实是虹膜、指纹、人脸的识别精度依次降低。

但人脸可以根据摄像头的提升而提升，这个上升空间很大。

从应用性来看，你现在让所有的中国人都去提取虹膜信息、指纹信息，这个很难，不现实。

而我们每个人都有身份证照片，从对比库的角度来看，人脸识别是有一定优势的。

还有个问题，就是设备。

虹膜识别、指纹识别需要额外装置，而进行人脸识别，只要有一部手机就可以。

从大规模推广的角度来看，人脸识别的瓶颈比较少。

　　释疑 　　A如果人变老了，还能识别吗? 　　孙哲南：目前的人脸识别技术，对于2至3年内的面部特征变化，是可以接受的。

但是更长的时间跨度后，人脸识别的准确性就会不太可靠。

　　上海逗点科技有限公司负责人张晰：十五岁以下的青少年，面容正在发育。

而十五岁以上的人，在十年以内，我们都可以识别。

　　B目前的技术怎么分辨双胞胎? 　　谢忆楠：双胞胎，其实机器比人识别得要好。

我们看双胞胎，脸挺像，鼻子挺像，这是一种感性认识，而机器用的是逻辑算法，要给出一个相似度。

当然，你可能说有的双胞胎非常非常像，那需要摄像头更加精细，我们能把人脸分成更多更多关键点，皮肤的纹理能看清的话，这就没有问题了。

　　但目前太相近的，我们还做不到。

比如脸型完全一样、眼睛到下颚的距离完全一样，连爹妈都很难分清的，现在我们也做不到。

　　C整容之后还能认出来吗?假如有人化浓妆呢? 　　谢忆楠：整容之后，你应该先换身份证。

因为我们要做的，是你和身份证上的照片一致。

技术如果用在金融领域，要控制风险，这种情况下肯定是通不过的。

但如果是微整形，比如说瘦脸了，这个我们可以识别出来。

　　化浓妆这事……要看他干什么。

如果你去金融机构开户，对方的审核员也会对你有所要求，比如不能戴眼镜，不能戴美瞳。

只要是简单的淡妆，不是超浓妆、烟熏妆，不破坏脸部本身的特征，我们都是可以识别的。

另外，我们可以识别眼镜。

比如有人戴副黑框眼镜，这个可以识别出来。

　　D拿着打印的照片会不会蒙混过关? 　　谢忆楠：我们验证技术现在是分两步。

第一步是证明你是人，第二步是证明你是你。

保证站在摄像头前面的是一个人，而不是一张照片，这就是第一步，证明你是人。

我们要求对方，连续做三段交互视频。

算法实时监测，能观测到每个观测点的细微动作，然后对此判断，比如对于一个正常的人，他的眼皮睁合程度应该是什么程度，我们是有一套规则的。

如果不符合规则，他就过不去。

　　在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。

所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。

　　——中科院自动化研究所研究员孙哲南 　　你现在让所有的中国人都去提取虹膜信息、指纹信息，这个很难，不现实。

而我们每个人都有身份证照片，从对比库的角度来看，人脸识别是有一定优势的。

　　——北京旷视科技公司市场与经营部总经理谢忆楠 　　人脸 　　针对面部不易改变的部位，计算出它们在五官轮廓中的距离、角度和大小，形成数值数据进行比对;所有生物识别技术中最不准确，也最易受欺骗，使用者面像的位置和周围的光环境都可能影响精确性。

　　气味 　　人体携带的由基因决定的特殊气味，具有极强稳定性;在刑侦中运用较多。

　　语音 　　不是简单声音的比对，而是将采集来的声音转换成数值，是数值间的比对;感冒、咽炎及声带受创时，声音与平时差别很大，误差也会较大;还存在人为对自己声音伪装和控制的可能。

　　指纹 　　每人的指纹不同，就是同一人的十指指纹也有明显区别，因此通过比较不同指纹的细节特征点，可用于身份鉴定，应用也比较多。

但有人天生指纹特征较少，很难采集图像;采集时对环境要求很高，对手指状况很敏感，伤痕、脱皮甚至老茧都会影响效果。

曾有报道指很多写字楼白领使用指纹膜通过了指纹考勤机的检测。

　　DNA指纹 　　指具有完全个体特异的DNA多态性，是DNA中最独一无二的特征，利用DNA指纹进行身份鉴定准确率高达100%，主要用于疾病遗传分析、亲子鉴定、刑侦等，且取样方便，但收费较高，还未大范围推广。

　　静脉 　　通过摄像头采集手指、手掌静脉的图像，再从数字图像中提取出特征，存储在数据库中。

因为静脉隐藏在身体内部，外人不易接触，也就难以伪造;同时静脉基本不受身体状况和外界因素影响，抗干扰性很好，辨识率很高，国外有应用于门禁及取款的先例。

　　虹膜 　　人的虹膜到两岁左右就发育成熟，以后都维持稳定状态，除非眼部外科手术以及大脑受到重创，大部分情况下虹膜终身不变，识别准确度非常高。

但这项技术对盲人和眼疾患者无能为力;采集器材昂贵，不易推广;而且目前对黑眼睛识别困难。

　　掌纹 　　采集从手指末端到手腕部分的手掌图像，由遗传基因控制，即便手掌受伤愈合，掌纹线仍按照原来样子生长，具有稳定性。

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