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浅析人脸识别技术的发展趋势与前景展望
2014-03-31 13:56:00  作者:  来源:慧聪网  
  •   人脸识别作为生物识别领域中最自然、最可靠的技术,在中国这样一个具有世界第一庞大人口基数的发展中国家拥有特别的地位。人脸识别应用的发展潜力在现阶段的中国体现得尤其重要,巨大的人口基数,以及越来越频繁的流动性,14亿人口的管理,如何充分利用信息技术进行有效的身份认证,一直是业内持续关注的焦点。
    关键字: 人脸识别 RFID 安防

  人脸识别作为生物识别领域中最自然、最可靠的技术,在中国这样一个具有世界第一庞大人口基数的发展中国家拥有特别的地位。人脸识别应用的发展潜力在现阶段的中国体现得尤其重要,巨大的人口基数,以及越来越频繁的流动性,14亿人口的管理,如何充分利用信息技术进行有效的身份认证,一直是业内持续关注的焦点。

  人脸识别具有自然性和不被察觉性的双重优点。自然性是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。具体而言,人脸识别是通过观察比较人脸来区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

  不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别便具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。

  技术瓶颈

  人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。而人脸识别技术的难点主要体现在人脸作为生物特征的一些特点上。

  首先,就人的脸部特征而言,不同个体之间的区别并不是很明显,因为每个人的脸部结构都是相似的,甚至是人们脸部器官的分布、结构和外形,这对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。其次,人脸的外形很不稳定,人们可以通过脸部肌肉的变化产生很多不同的表情,而在不同的角度进行观察,人脸的视觉图像也相差很大,这对于利用人脸识别效果的稳定性和准确性也带来了一定的挑战。再次,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。如何规避这些外因对于人脸识别速度以及人脸识别效果的影响,一直是科研的重点方向。

  因此,在人脸识别中,第一类的变化,即人脸外形的变化,是应该放大而作为区分个体标准的,而第二类的变化,即外界条件对于人脸识别的影响,应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化(inter-classdifference),而称第二类变化为类内变化(intra-classdifference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

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