人臉自動識別系統(tǒng)作為一種重要的個人身份鑒別方法,最早用于罪犯照片管理和刑偵破案,現(xiàn)在這種技術(shù)在安全系統(tǒng)和商貿(mào)系統(tǒng)中都有很多的應(yīng)用。

與其他身份鑒別方法相比,人臉識別具有直接、友好、方便和魯棒性強等優(yōu)點。其應(yīng)用領(lǐng)域逐步推向日常生活的各個領(lǐng)域,一方面明顯地提高了工作效率,另一方面,也具有極高的安全性和可靠性,其應(yīng)用前景非常廣闊。

人臉識別技術(shù)的主要用途

一般來說人臉識別技術(shù)在日常生活中主要是有兩種用途,一是用來驗證“你是不是某某某”,這是1:1的人臉驗證。也就是說我們先告訴人臉識別系統(tǒng),我是張三,然后用來驗證站在機器面前的“我”到底是不是張三。二是讓系統(tǒng)自動識別出來“我是誰”。系統(tǒng)采集了我的一張照片之后,從數(shù)萬人的,或者是數(shù)百萬人的庫里面自動找出來我是誰。

這是兩種完全不同的人臉識別的這兩種應(yīng)用。

人臉識別技術(shù)發(fā)展到今天,第一種用途——1:1的人臉驗證,目前在可控的環(huán)境下,已經(jīng)基本上達到了可使用的地步;而第二種這種動態(tài)識別,讓系統(tǒng)自動識別出“我是誰”,還有很長的路要走,現(xiàn)在的技術(shù)還沒有達到這個實際應(yīng)用的需求。

人臉識別技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

刷臉辦卡、遠程貸款、自主開戶、刷臉支付······隨著人臉識別技術(shù)在金融行業(yè)的風起,越來越多的商業(yè)化應(yīng)用也浮出水面。不僅僅是螞蟻金服、微眾銀行等新興互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu),傳統(tǒng)金融機構(gòu)如國有商行、證券、保險等均紛紛布局人臉識別技術(shù)。

基本上,人臉識別技術(shù)在金融領(lǐng)域有三大應(yīng)用方向:自助終端、柜面系統(tǒng)、移動金融和營銷?！?

人臉識別”自助終端

簡單來說,就是將人臉識別系統(tǒng)引入到自助設(shè)備中,利用人臉識別技術(shù)將現(xiàn)場采集的照片與已存照片、身份證照片進行比對并提供人臉相似值,工作人員即可根據(jù)相似值的高低判斷是否直接通過或進行人工審核。目前,用戶可以在自助終端上實現(xiàn)自助開卡、業(yè)務(wù)變更、密碼重置等個人業(yè)務(wù)。

移動金融/營銷

其核心在于人臉遠程身份核查,一般是包括兩方面,一方面用戶可以借助于手機等移動設(shè)備進行人臉身份核查;另一方面金融機構(gòu)可將該人臉識別系統(tǒng)嵌入便攜式移動終端,上門為客戶辦理業(yè)務(wù)。

柜面系統(tǒng)

其核心在于人臉聯(lián)網(wǎng)核查,通過將現(xiàn)場照片與公安部已存的身份證照片進行比對、核查,更客觀、科學的實現(xiàn)“人證合一”,降低“肉眼”觀察的主觀意識和失誤辨認。目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于銀行、保險、證券等金融機構(gòu)的柜面開戶等業(yè)務(wù)中。

人臉識別技術(shù)在公安系統(tǒng)的應(yīng)用

人臉識別照片比對系統(tǒng)用于快速身份鑒別,在大量(幾千到幾百萬)的數(shù)據(jù)庫(失蹤人口照片庫、擋獲人員照片庫、常駐人口照片庫、暫住人口照片庫、追逃人員照片庫、重點人口照片庫、CCIC在逃人員照片庫等)中查找檢索特定人員的身份。

如在省廳、市局等單位建立比對中心,在分局、派出所、刑偵中心建立比對用戶端,或通過GPRS/CDMA用手機和PDA拍照并發(fā)送照片比對請求。它充分利用非常有價值的人臉照片線索,大大加快公安偵查人員對嫌疑人的身份辨認過程,為加速“科技強警”進程,形成高智能的、社會化的、規(guī)?；墓卜婪扼w系,提供了有效的技術(shù)手段。

人臉識別技術(shù)統(tǒng)重點實現(xiàn)對擋獲人員登記管理、網(wǎng)絡(luò)追逃、比對查證與事后處理,同時人像比對還可用于刑偵查案、維護社會穩(wěn)定等業(yè)務(wù)上。

主要應(yīng)用方向如下:

1、公安系統(tǒng)緝拿在逃罪犯:基于人臉識別的照片比對系統(tǒng)幫助加快對嫌疑人的身份確認,減少“人海戰(zhàn)術(shù)”的低效率,在追逃、破案、尋人等應(yīng)用中發(fā)揮巨大的能量。

2、尋人尋親:對老百姓或其他業(yè)務(wù)部門提供的照片,直接送入系統(tǒng)進行比對、檢索、篩選,最后人工確認。

3、派出所擋獲違法人員:對派出所擋獲的人員,登記筆錄,對于其中一些少數(shù)民族、聾啞人或保持沉默者等無法查證身份的人員,可拍攝照片送入各種照片庫中比對,排查涉及大案要案人員,以免漏網(wǎng);或查證其前科,累計處理。

4、查證無名尸源:需要查證無名尸源時,先拍攝正面照片,送入計算機,如果照片閉眼、破損或變形,可用人像合成系統(tǒng)或人工繪制一幅標準照,送入比對系統(tǒng)比對查證。

5、目擊者描述排查:獲得現(xiàn)場目擊者對嫌疑人的形象描述后,可用人像合成系統(tǒng)進行排查。

6、獲得視頻監(jiān)控照片:一般監(jiān)控系統(tǒng)針對場景,得到的涉案嫌疑人的圖像都有模糊、偏轉(zhuǎn)、逆?zhèn)裙獾荣|(zhì)量不佳問題,這時需要根據(jù)圖像用人像合成系統(tǒng)或人工繪制一幅標準照,送入照片比對系統(tǒng)比對查證。

7、公共場所集會:在政府、球場等公共場所,時常會有人員滋事,此時公安民警不便直接帶人處理,可以采用長焦攝像機拍攝特寫鏡頭,如果效果不夠好可以用人像合成系統(tǒng)修正,送入比對系統(tǒng)比對查證。

8、一代/二代居民身份證識別:根據(jù)犯罪人員的身份證照片信息,與系統(tǒng)照片庫中的信息資料進行比對,提取出與證件上照片相似的人員信息,能充分利用現(xiàn)有的二代身份證照片資源,為公安部門的工作提供高效有利的幫助。

9、失蹤人口調(diào)查,收容救助、強制戒毒以及海關(guān)出入境等場所,照片比對系統(tǒng)幫助提高工作效率,極大地降低人工比對強度。

10、其他應(yīng)用:常住人口的比對查詢、暫住人口的比對查詢、重點人口的比對查詢、CCIC在逃人員的比對查詢等。

智能人臉識別分析技術(shù),來實現(xiàn)對千萬級照片庫進行準確的計算與檢索、篩選所需的人員信息,并確保分析的結(jié)果能夠滿足人工二次分析處理的要求,人臉識別系統(tǒng)實現(xiàn)架構(gòu)圖如下:

人臉識別技術(shù)在社保領(lǐng)域的應(yīng)用

為確保基本養(yǎng)老保險基金安全,防止冒領(lǐng)騙領(lǐng)養(yǎng)老金,將人臉識別技術(shù)引入人臉識別自證(人證合一認證系統(tǒng)),利用人臉識別特征的唯一性,精準、便捷的實現(xiàn)參保人身份真實性的有效核查,減少保險金發(fā)放的漏洞,最大限度的避免騙保、冒領(lǐng)等問題。

自證終端通過在本地對證件內(nèi)信息進行自動讀取,同時對被核查人的人臉進行自動檢測抓拍,獲取證件上的人臉照片,經(jīng)過高清人臉識別分析儀,與現(xiàn)場持證人的人臉進行比對,檢查持證人與當前證件是否同一個人,從而有效阻止認證工作中的一切造假行為,包括使用照片、視頻以及三維模型進行身份驗證等造假行為。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖:

人臉識別技術(shù)的應(yīng)用,不僅能有效遏止養(yǎng)老金流失,大大減少工作量,提高工作效率;同時還能優(yōu)化經(jīng)辦工作服務(wù)質(zhì)量,減少服務(wù)摩擦,極大地方便了離退休人員,真正起到一箭三雕,一石三鳥的作用。

人臉識別技術(shù)在機場邊檢中的應(yīng)用

隨著現(xiàn)在都市生活節(jié)奏的加快和生活水平的不斷提高,飛機已成為除火車、汽車之外,一大出行選擇。然而目前的機場登機流程及安保措施顯得復雜而薄弱。

對于機場這樣人員密集的公共場所而言,安全防護一直是機場管理的重中之重。現(xiàn)今許多機場已經(jīng)開始使用高清人臉證件比對系統(tǒng),以此輔助機場人工查驗工作。

高清人臉證件比對系統(tǒng)的核心是進行身份證和人像的對比?？焖俚淖R別出證件與證件使用人是否相一致,識別率達到98%以上,比肉眼更快速、更準確。當發(fā)現(xiàn)證件信息與持證人員不一致時,系統(tǒng)會自動提示安檢人員加強人工核查工作。

當乘客準備進入候機大廳時,位于安檢口的攝像頭會自動捕捉人臉圖像,人臉識別系統(tǒng)會自動將乘客證件照片與之進行比對,以識別乘客身份。即使乘客換了發(fā)型、化了濃妝也沒關(guān)系。人臉識別系統(tǒng)采集的人臉圖像還可以作為非常重要的監(jiān)控數(shù)據(jù)被記錄下來,存儲在數(shù)據(jù)庫中,作為事后檢索的索引,或者與公安、安全部門的數(shù)據(jù)庫接駁,進行取證、認定。

在機場出入境安全檢測系統(tǒng)中,人臉識別系統(tǒng)發(fā)揮著多重功效。其一可以對機場人流量情況進行控制管理,其二可以對出入境人員的身份信息驗證檢測,不給可疑人員入境或出逃的機會。

人臉識別的技術(shù)難點

人臉識別雖說發(fā)展到現(xiàn)在3、40年的時間了,但它一直存在的幾個難點,到現(xiàn)在也沒能徹底解決。

1、光照問題

光照問題是機器視覺重的老問題,在人臉識別中的表現(xiàn)尤為明顯。由于人臉的3D結(jié)構(gòu),光照投射出的陰影,會加強或減弱原有的人臉特征。

2、表情姿態(tài)問題

與光照問題類似,姿態(tài)問題也是目前人臉識別研究中需要解決的一個技術(shù)難點。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化,其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉(zhuǎn)會造成面部信息的部分缺失。針對姿態(tài)的研究相對比較的少,目前多數(shù)的人臉識別算法主要針列正面、準正而人臉圖像,當發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下,人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識別的準確率。

3、遮擋問題

對于非配合情況下的人臉圖像采集,遮擋問題是一個非常嚴重的問題。特別是在監(jiān)控環(huán)境下,往往彼監(jiān)控對象都會帶著眼鏡,帽子等飾物,使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整,從而影響了后面的特征提取與識別,甚至會導致人臉檢測算法的失效。

4、年齡變化

隨著年齡的變化,面部外觀也在變化,特別是對于青少年,這種變化更加的明顯。對于不同的年齡段,人臉識別算法的識別率也不同。一個人從少年變成青年,變成老年,他的容貌可能會發(fā)生比較大的變化,從而導致識別率的下降。對于不同的年齡段,人臉識別算法的識別率也不同。

5、人臉相似性

不同個體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。

6、圖像質(zhì)量

人臉圖像的來源可能多種多樣,由于采集設(shè)備的不同,得到的人臉圖像質(zhì)量也不一樣,特別是對于那些低分辨率、噪聲大、質(zhì)量差的人臉圖像(如手機攝像頭拍攝的人臉圖片、遠程監(jiān)控拍攝的圖片等)如何進行有效地人臉識別是個需要關(guān)注的問題。同樣的,對于高分辨圖像對人臉識別算法的影響也需要進一步的研究。

7、樣本缺乏

基于統(tǒng)計學習的人臉識別算法是目前人臉識別領(lǐng)域中的主流算法,但是統(tǒng)計學習方法需要大量的訓練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規(guī)則的流形分布,能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣,如何解決小樣本下的統(tǒng)計學習問題有待進一步的研究。

8、海量數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)人臉識別方法如PCA、LDA等在小規(guī)模數(shù)據(jù)中可以很容易進行訓練學習。但是對于海量數(shù)據(jù),這些方法其訓練過程難以進行,甚至有可能崩潰。

9、大規(guī)模人臉識別

隨著人臉數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增長,人臉算法的性能將呈現(xiàn)下降。

原文標題:簡述人臉識別系統(tǒng)的應(yīng)用及目前存在的技術(shù)難題

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