简述人脸识别技术
简介人脸识别技术是一种生物识别技术，可以用来确认用户身份。人脸识别技术相比于传统的身份识别技术有很大的优势，主要体现在方便性上。传统的身份认证方式诸如：密码、PIN码、射频卡片、口令、指纹等，需要用户记住复杂密码或者携带身份认证钥匙。而密码、卡片均存在丢失泄露的风险，相比于人脸识别，交互性于安全性都不够高。人脸识别可以使用摄像头远距离非接触识别，相比于指纹免去了将手指按在识别区域的操作，可由摄像头自动识别。
目前人脸识别技术已经广泛应用于安全、监控、一般身份识别、考勤、走失儿童搜救等领域，对于提升身份认证的效率起到了重要的作用。而且目前还有更深入的人脸识别的研究正在进行，包括性别识别、年龄估计、心情估计等，更高水平和更高准确率的人脸识别技术对于城市安全和非接触式身份认证有巨大的作用。人脸识别问题宏观上分为两类：人脸验证和人脸识别。人脸验证通常是做1对1的对比，判断两张图片中是否为同一人。人脸识别通常是1对多的对比，判断照片中的人是否为数据库中的某一位。
人脸识别受到多种因素影响，主要分为基础因素、内在因素和外在因素。基础因素是人脸本身就相似，人的五官、轮廓大致相同；内在因素是人的内部属性，如年龄变化、精神状态、化妆等；外部因素是成像质量的问题，比如相片的清晰程度、有无眼镜、口罩等遮挡。对于人类来说，认出一个人是很容易的事情，对于计算机而言，图片是由多维数字矩阵表示的，识别任务难度大。
最早的人脸识别是半自动人脸识别，由人工标注人脸特征点，计算机根据特征点相对位置进行人脸匹配。
在1965-1990年间的人脸识别研究主要基于人脸几何结构特征和模版匹配的方法，利用几何特征提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置，以及眼睛等重要器官的几何直观形状作为分类特征，并据此计算特征点之间相互位置和距离，用来衡量两幅人脸图像的相似程度。
1991-1997年，基于整体的方法较多，包括主成分分析（PCA）方法、线性鉴别分析（LDA）方法等。这些方法通过寻找一组投影向量，将人脸降维，再将低维特征送入类似SVM等机器学习分类器中进行人脸分类。
1998年至2013年间，很多借助深度相机、结构光、红外相机等设备辅助人脸识别的方法出现，使得人脸识别的精度大大提高。同时还有早期的基于特征的分类方法，在人脸不同位置提取局部特征，得到的结果往往比整体方法更加具有鲁棒性。类似的有从图像块中提取HOG、LBP、SIFI、SURF特征，将各模块局部特征的向量串联，作为人脸的表示。亦有综合方法，先使用基于特征的方法获得局部特征，再使用子空间法（比如PCA、LDA）获得低维特征，将基于整体与基于局部特征的方法。这类方法中，GaussianFace在LFW上获得了最好的精度98.52%，几乎匹敌很多后来出现的深度学习方法。
2006年后，深度学习开始得到研究人员重视，在国际期刊发表的数目越来越多。而后深度学习广泛应用于各种目标检测领域，2015年，Google团队的FaceNet在LFW数据集上得平均准确率达到了99.63%，基于深度学习的人脸识别的准确率已经高于人类本身，深度学习在人脸识别领域基本占据了统治地位。
人脸识别常见流程绝大多数人脸识别都包含如下几个流程：人脸检测(FaceDetection)、人脸对齐(FaceAlignment)、人脸表示(FaceRepresentation)和人脸匹配(FaceMatching)。如下图所示：
人脸检测FaceDetection从输入的图像中检测到人脸区域，并返回人脸包围框的坐标。
人脸对齐（人脸配准）FaceAlignment从人脸区域中检测到人脸特征点，并以特征点为依据对人脸进行归一化操作，使人脸区域的尺度和角度一致，方便特征提取与人脸匹配。人脸对齐的最终目的是在已知的人脸方框中定位人脸的精准形状，主要分为两大类：基于优化的方法和基于回归的方法。这里基于回归树的人脸对齐算法是VahidKazemi和JosephineSullivan于CVPR2014年发表的人脸特征点识别方法，是一种基于回归树的人脸对齐方法，这种方法通过建立一个级联残差回归树（GBDT）来使人脸从当前形状一点点回归到真实形状。
人脸表示FaceRepresentation从归一化的人脸区域中进行特征提取，得到特征向量，比如有的深度神经网络方法使用128个特征表示人脸，最理想的情况是不同的人的照片提取出的特征向量不一样，而同一人的不同照片中可以提取出相似的特征向量。
人脸匹配FaceMataching将两幅图片计算出的特征向量进行对比，获得两幅照片的相似得分。根据相似得分，得分高的可判断为同一人，得分低的判断为不同人。
人脸表示的基本思路深度学习识别人脸的主要思路是不同的人脸由不同的特征组成。从简单的说，特征可有眼皮、鼻子、眼睛、肤色、发色，如表格所示。则5个特征可以形容25种人脸，即（特征1，特征2，特征3，特征4，特征5）可表示一种人脸，如（1,0,0,1,0）可表示一位双眼皮、低鼻梁、黑眼球、黄肤色、黑发色的人。
序号特征011眼皮单眼皮双眼皮2鼻子低鼻梁高鼻梁3瞳色黑色棕色4肤色黄色白色5发色黑色金黄色对于表格的物种特征每个特征有两种表现来说，一共可以表示的32种外貌用来做人脸识别是不够的，因此可以增加特征的数量，比如用更多的特征表示人脸，增加特征6脸型、特征7嘴唇等；同时可以增加某一特征的具体表现数量，如特征3，用0表示黑色、0.1表示黑色带点蓝色、0.2表示黄色、0.25表示棕色等等。因此当实际应用中特征数量达到1024或更高的数量级，特征值取连续的小数。扩充后，一张人脸可能表示为（0.3，2，1.5，1.75，……），基本可以表示无数张人脸。
在实际中，这些特征并非由人工设置的，而是由深度神经网络在训练过程中学习而来的，储存在了深度神经网络中的各节点的参数中，一个深度神经网络模型即为网络的结构和各节点的参数组成。
如图所示是一个128维度特征提取网络，三张山下智久的照片经过神经网络提取后的特征在128维空间中非常接近，而石原里美的照片经过神经网络处理结果就与山下智久的结果相距较远。即同一人的不同照片提取的特征在特征空间里距离相近，而不同人脸的照片在特征空间中距离较远。
工程实现样例参照上述思路，我实现了一个简易的人脸识别程序，地址在face_identification，效果如下图所示。本工程基本照搬了dlib.net/dnn_face_recognition_ex.cpp，仅有些小小的改变，dlib的方法中使用了ResNet34用作人脸识别网络，该残差网络的详细内容参照何凯明等人的工作DeepResidualNetworkat2015。
设计思路界面：本软件使用Qt作为界面软件设计，为了快速编码，使用了QtExample中的Camera样例工程，将人脸识别内嵌在其中。重写了画布，可以按照想要的时间间隔调用人脸识别代码。多线程：根据相机分辨率的不同，一次人脸识别流程耗时在0.2-0.4s不等，如果使用单线程开发，会导致识别人脸的时候相机画面卡住。因此使用了Qt的多线程支持，将人脸识别流程放在了其他线程，UI线程与人脸识别线程中采用Qt的信号与槽机制通信。人脸检测：使用dlib中的frontal_face_detector正面人脸检测器，检测画面中的人脸区域。人脸Landmark标记：使用dlib的shape_predictor_5_face_landmarks.dat五个特征点检测模型，检测眼睛鼻子嘴角共五个特征点，用于调整图像尺寸、人脸角度，归一化为150x150分辨率，供特征提取网络使用。特征提取：使用ResNet34网络稍作调整，网络输入150x150图像，输出128个特征值。识别-建立数据库：利用csv文件存贮已知人物身份列表（包括一张身份图片），先将作为原始数据的图像经过特征提取，生成尺寸为[图像数量，128]的矩阵。利用FLANN为该数据建立索引数。识别-查找数据库：相机识别到的人脸经过特征提取后得到的128个特征向量在FLANN索引中寻找最近点，并计算与最近点之间的距离，如果距离在阈值范围内，则判定为同一用户。环境依赖工程实际使用了Qt和一些主要依赖库，但为了工程管理方便，我直接在工程的libs.pri中设置了对于外部库的引用，主要使用了如下外部库。
Dlib19.17opencv3.4flann1.9.1也就是说，如果你需要在我的代码基础上进行修改，则需要首先配置好这些库，然后修改libs.pri文件中对于这些库的链接地址，然后才可以顺利编译成功。
更多如果对于该程序设计还有更多的疑问，欢迎前往该工程的Issues板块提问，我会尽快解答疑问。
Referenceface_identificationDlib19.17opencv3.4.5Qt5.12Mingw730x64qtcsv1.5.0FLANN1.9.1KazemiV,SullivanJ.OneMillisecondFaceAlignmentwithanEnsembleofRegressionTrees[C]//2014IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEEComputerSociety,2014.SchroffF,KalenichenkoD,PhilbinJ.FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering[J].2015.HeK,ZhangX,RenS,etal.Deepresiduallearningforimagerecognition[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2016:770-778.人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状
1．人脸识别技术的应用
随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：
（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。
（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。
（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。
（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。
（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。
2．人脸识别技术在国外的研究现状
当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Medialab,AIlab,CMU的Human-ComputerInterfaceInstitute，MicrosoftResearch,英国的DepartmentofEngineeringinUniversityofCambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：
（1）模板匹配
主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大，很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同，但其中包含一些非固定的元素，一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征，如眼睛，鼻子和嘴唇等。另一种方法是系统自动生成自适应的曲线或曲面，以构成变形人脸模板。检测方法是：将模板与测试图像进行弹性匹配，并加入惩罚机制，利用某种能量函数表示匹配程度。
（2）示例学习
示例学习的基本思想是从某一概念的已给正例和反例的集合中归纳产生出接受所有正例同时排斥所有反例的该概念的一般规则。将人脸样本和非人脸样本送入学习机中，产生出判别规则，从而用于作为判断输入的测试图像是否属于人脸的主要判别依据。为了获得较高的精度，学习过程需要大量的样本，另外样本数据本身是高维矢量，因此，研究通用而有效的学习算法的关键是精确的区分性和数据维数的降低。
将多个表示人脸模式的线性空间进行组合，是示例学习的另一条途径。采用了Kohonen自组织映射网络对人脸样本和非人脸样本进行聚类，对每一类样本进行Fisher线性判别，得到每一类的判别平面，从而构成图像子空间，并运用高斯模型描述每个子空间，估计出类条件概率密度。这样，对于测试图像，计算其属于各个子空间的概率，分类决策为概率最大的类是它所属的类，从而判断测试图像是否为人脸。
（3）神经网络
从本质上讲，神经网络也是一种基于样本的学习方法。将神经网络用于人脸检测取得了很大的进展。MIT的学者首先对人脸样本集和非人脸样本集聚类，以测试样本与人脸样本集和非人脸样本集的子类之间的距离作为分类的度量，利用多层感知器（MLP）网络作为分类器。CMU的研究人员直接以图像作为神经网络的输入，设计了一个具有独特结构的适用于人脸特征的神经网络分类器，并通过前馈神经网络对检测结果优化。RaphaelFeraud等利用多个神经网络：多层感知器（MLP）和约束产生式模型（CGM，ConstrainedGenerativeModel），实现了一个可应用于WEB中人脸图像检索的快速而准确的人脸检测方法。Shang-HungLin等训练了三个基于概率决策的神经网络（PDBNN，ProbabilisticDecisionBasedNeuralNetwork）,用于人脸检测，眼睛定位和人脸识别，实现了一个完整的人脸识别系统。
（4）基于隐马尔可夫模型的方法
马尔可夫模型是一个离散时序有限状态自动机，隐马尔可夫模型（HMM）是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对于人脸模式来说，我们可以把它分成前额，眼睛，鼻子，嘴巴和下巴这样一个序列。人脸模式就可以通过对这些区域的有序的识别来检测，这正好是隐马尔可夫模型容易做到的。Samaria等人提出了使用HMM模型进行人脸检测的算法，他们使用人脸区域的结构信息作为隐马尔可夫模型的状态迁移条件。除此以外，基于AdaBoost的人脸识别算法，基于彩色信息的方法，基于形状
分析的方法，以及多模态信息融合的方法，国外都进行了大量的研究与实验。
3．人脸识别技术在国内的研究现状
国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，主要的研究单位有清华大学，哈尔滨工业大学，中科院计算所，中科院自动化所，复旦大学，北京科技大学等，并都取得了一定的成果。国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸正面自动识别方法、基于代数特征的人脸正面自动识别方法和基于连接机制的人脸正面自动识别方法。周激流实现了具有反馈机制的人脸正面识别系统，运用积分投影法提取面部特征的关键点并用于识别，获得了比较满意的效果。他同时也尝试了“稳定视点”特征提取方法，即为使识别系统中包含3D信息，他对人脸侧面剪影识别做了一定的研究，并实现了正，侧面互相参照的识别系统。彭辉、张长水等对“特征脸”的方法做了进一步的发展，提出采用类间散布矩阵作为产生矩阵，进一步降低了产生矩阵的维数，在保持识别率的情况下，大大降低了运算量。程永清，庄永明等对同类图像的平均灰度图进行SVD分解得到特征脸空间，每一幅图像在特征脸空间上的投影作为其代数特征，然后利用层次判别进行分类。张辉，周洪祥，何振亚采用对称主元分析神经网络，用去冗余和权值正交相结合的方法对人脸进行特征提取和识别。该方法所用特征数据量小，特征提取运算量也较小，比较好地实现了大量人脸样本的存储和人脸的快速识别。北京科技大学的王志良教授主要研究人工心理，建立了以数学公式为基础的心理学模型。
4．当前人脸识别技术所存在的主要问题
尽管人脸识别技术有着广阔的应用前景，但是无论是在识别率，还是在防伪性上，都与指纹，视网膜等有着较大的差距，归根结底，影响人脸识别效果的原因主要有以下的几个方面：
1）人脸图像的获取过程中的不确定性（如光的方向，以及光的强度等）。
2）人脸模式的多样性（如胡须，眼镜，发型等）。
3）人脸塑性变形的不确定性（如表情等）。
4）所涉及的领域知识的综合性（如心理学，医学，模式识别，图像处理，数学等）。正因为在人脸识别的过程中存在上述的各种各样的问题，因此在实际的检测和识别过程中，当这些因素叠加到一起的时候，情况就变得更加复杂。基于几何特征的识别方法，其存在的主要问题在于，没有形成一个统一的，优秀的特征提取标准。在描述人脸的时候，受到表情，光照，姿态的影响比较大，无法准确地描述人脸特征。尽管如此，基于几何特征的方法在处理人脸表情分析时，仍然是一个最有效的依据。同时，目前已经提出了很多改进的特征提取的算法，使得人脸几何特征的提取越来越趋于合理，这里面最具代表性的方法就是结合3D人脸信息的特征点提取技术。基于代数特征的识别方法是目前在实际应用中使用得最多的一类方法，其主要原因是由于代数特征矢量（即人脸图像在特征空间的投影结果）对角度，表情等因素都具有一定的稳定性。但对于光照而言，似乎效果并不太明显。这种代数的特征识别方法，无法应用于人脸的表情识别。
从某种意义上来说，人脸识别的各种方法，实际上就是在寻找一种人脸的描述方式，但是要找到一种能够不受各种因素影响的描述方式非常地困难，无论是最早使用的几何描述方式以及后来比较常用的代数描述方式，都不可避免地存在各种干扰。我们只能是在以后的研究中，逐渐去完善人脸的描述方式，使之更加有效，更加准确。
人脸识别技术推广受信息泄露困扰
在“风口”更在“刀尖”
人脸识别技术推广受信息泄露困扰
在“风口”，更在“刀尖”——最近一年，或许没有哪一项新技术比人脸识别更配得上“毁誉参半”这个词。
随着央视2021年“3·15”晚会曝光了多家门店利用摄像头获取人脸信息的案例，人脸识别技术再次被推上风口浪尖。是“利器”，还是“凶器”？《经济参考报》记者调查发现，作为前沿科技，人脸识别技术近年来被广泛应用于城市安防、支付转账等领域，呈现加速落地趋势。然而去年以来，国内外抵制人脸识别的现象愈发突出，由于信息泄露风险大、安全漏洞难消除等问题，人脸识别的落地应用正面临重重阻力。
人脸识别技术遭遇“全球抵制”
今年初，福州市仓山区某小区发出公告称，小区已全面启用人脸识别门禁，原有门禁卡将失效，业主需在一个名为“亲邻科技”的小程序上，录入个人人脸、身份证、姓名等信息，采用人脸识别后，业主可以实现“无接触”进出小区。
然而部分居民却对此提出异议，“最大担心是个人隐私泄露，人脸生物信息同时捆绑了身份证、家庭住址等，一旦商业公司保管不善，后果不堪设想。”这并非个例，据了解，今年以来，北京、江苏等地均出现业主联合抵制小区人脸识别门禁的现象。
记者梳理发现，近年来，人脸识别被广泛应用于小区门禁、支付转账、实名登记、解锁解密、公司考勤等场景，部分地区甚至连垃圾桶和厕纸供应机都需要使用人脸验证。企查查数据显示，目前我国共有超过1万家人脸识别相关企业，2019年新增企业2110家，同比增长36%。权威报告显示，中国是人脸识别设备最大的消费区域，预计2023年占全球比例将达到44.59%。
作为人工智能发展到一定阶段的产物，人脸识别不可谓“无用”。例如在安防领域，新技术可有效防范犯罪分子的身份欺诈，同时帮助寻找失踪儿童等；而在互联网领域，刷脸支付等为优化用户体验提供新的想象空间。
然而，一面攻城略地的同时，人脸识别也遭遇前所未有的阻力。去年，济南一名购房者为避免被人脸识别系统判定为“熟客”导致多花钱，甚至无奈戴上头盔看房——为防止人脸信息泄露，多地均已出现类似“墨镜遮面”“口罩挡脸”的场景。
针对人脸识别技术引发的不满，天津市于今年1月1日起规定，市场信用信息提供单位不得采集自然人的信仰、血型、疾病和病史、生物识别信息以及法律、行政法规规定禁止采集的其他个人信息。浙江、江苏、天津、北京等地均出台政策，限制人脸识别在物业管理、售楼处等领域的应用。
而在海外，抵制的声浪同样不小。美国已有多个州市颁布禁令，禁止执法部门、政府机构使用人脸识别和监控技术。去年初，欧盟还草拟了一项计划，未来3到5年内禁止在公共场所使用人脸识别技术。
新技术发展尚存三大隐忧
处在“风口”中的人脸识别技术，为何被频频推上“浪尖”？记者发现，与指纹识别等技术相比，人脸识别可实现无接触访问，在当前疫情防控背景下，更加安全高效，然而新技术当前遭遇的落地困境，一定程度上反映了技术发展仍存缺陷，难以打消公众疑虑。
滥用趋势明显，信息泄密风险大。近年来，人脸成为不少App和小程序过度索取的生物信息。以网游陪玩为例，用户想注册接单，就必须在App中录入人脸，而在一些高校和租房类App上，人脸信息已经成为注册的第一道门槛。
在线下，人脸识别被滥用的现象更为普遍。2019年，南都个人信息保护研究中心曾在北京多个商场调查发现，不少商场都装有人脸识别系统，并对顾客进行刷脸，跟踪记录消费轨迹，但没一家商场告知顾客并征得同意。
“许多企业并没有有效的安防措施，随意采集人脸信息很难保证数据安全。”中国电信福建公司高级工程师曹曦说，目前国内在人脸识别核心算法上拥有自主知识产权的企业极少，市场上人脸识别产品质量良莠不齐、安全防护技术不统一，因系统安全漏洞造成个人影像数据泄露的事件频有发生。
记者发现，一些小型商业公司甚至会将人脸信息以0.5元一份的价格主动出售。今年2月，公安部发布数据显示，去年全国公安机关共破获窃取、贩卖人脸数据案件22起，抓获犯罪嫌疑人60名。
“与此同时，不同于密码等信息，人脸属于个人生物信息，无法更改，一旦泄露将对个人的人身与财产安全造成极大的危害。”他说。
技术发展不成熟，安全漏洞难消除。记者发现，近年来，“攻破人脸识别技术”的案例屡有出现。去年，国内警方破获的两起盗用公民个人信息案中，犯罪嫌疑人均用“AI换脸技术”非法获取公民照片进行一定预处理，再通过“照片活化”软件生成动态视频，成功骗过人脸核验机制，从而实施犯罪。
“人脸识别技术发展尚未成熟，仍不足以防止伪造数据进行认证。不法分子容易利用人脸识别技术的某些安全漏洞，对身份识别系统发动攻击非法登入账户。”浙江大学网络空间安全学院院长任奎说。
技术专家分析，一方面，基于模板匹配、几何特征等传统算法的人脸识别技术，由于其特征提取方法由人工设计，导致其在识别上存在重大缺陷，另一方面，基于深度学习的人脸识别技术尚处于初级阶段，在环境复杂多变的现实应用中同样存在较大误判风险。
值得一提的是，目前金融、安防以及考勤门禁是人脸识别应用最广泛的领域，一旦发生误判系统被攻破，后果往往不堪设想。
新技术过早沦为“商业杀熟”工具。据报道，去年以来，已有多家售楼处承认安装了人脸识别系统，主要用于识别购房的消费者是否是首次看房、是由第三方中介还是售楼处销售首次完成接待等。根据类型的不同，房企提供不同的折扣力度，差价可达到几万元到几十万元不等——换而言之，消费者在不知情的情况下，已经受到了“价格歧视”。
“大数据杀熟”早已不是秘密。新用户粘性低，对价格敏感，相比之下，老用户认可度高，为了留住新客，互联网企业对老用户“开刀”的套路屡见不鲜。然而人脸识别的应用，不仅让信息获取更加高效，也将“杀熟”场景从线上延伸到线下，进一步损害消费者权益。
完善防伪技术加强人脸信息采集主体监管
毋庸置疑，随着技术变革和应用需求不断提升，人脸识别的应用将有广阔空间，但其所遭遇的困境，也一定程度反映新技术尚有很长的路要走。
一是以技术突破为驱动，提升防伪技术。曹曦认为，当前人脸识别技术尚存安全漏洞，应从硬件、软件两方面出发，进行技术攻关。硬件方面重点研发高精度光学镜头、半导体成像器件等产品，为人脸识别技术落地提供坚实的硬件支撑。软件方面，重点研究深度学习网络框架等，提高防伪技术。
二是加强对人脸信息采集主体的监管。“对于一些高信任的服务提供商，在技术到达一定程度之后，是完全可以应用人脸识别技术的，例如政府单位；但是对于一些低信任度的服务提供商，应当要求他们在提供人脸识别服务的同时，应当提供其他的认证方式，例如密码认证。”任奎建议。
两会期间，全国政协委员马进接受采访时曾建议，应明确人脸采集使用场景并颁发采集许可证。相关部门应出台人脸采集使用场景的限制性规定，并根据该规定就特定场所人脸采集的必要性、合理性以及场所所属企业的技术能力与管理能力进行评估，对符合条件的企业与场所颁发许可证。取得许可证后，企业方可在规定的场景下进行人脸采集。
三是完善人脸识别应用相关法律法规。福建重宇合众律师事务所首席合伙人涂崇禹律师建议，应在现有一般性法律规定的基础上尽快建立健全和完善细化自然人生物识别信息采集、使用、保管及相关设备设计、生产、销售制度规范，探索建立规范采集流程、保障被采集对象知情权和消费者合理选择权的市场准入与监督机制，适当限制人脸识别技术具体应用场景、采集深度与数据合理保存期，推进人脸数据相关立法，逐步确立个人信息（共同）控制权、删除权等信息基本权利。（记者吴剑锋）
【纠错】【责任编辑:尹世杰】人脸识别技术的应用与发展(人脸识别技术发展现状及未来发展趋势)
人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，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，主要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。
近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。一、人脸识别技术发展背景
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。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防、医疗等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能首次被写入全国政府报告;同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》;12月，工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的国家政策支持显而易见。
2020年，《中国新一代人工智能发展报告2020》今天在浦江创新论坛发布。报告对过去一年中国人工智能发展的总体情况进行了系统回顾。报告分全球发展、创新环境、科技研发、产业化应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七个章节，力图客观反映中国《新一代人工智能发展规划》的实施情况，揭示未来发展的新挑战和新趋势。
二、人脸识别技术发展历程
人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。
1991年，特征脸(Eigenface)算法被应用在人脸识别，首次实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇(Sirovich)提出，再由麻省理工学院(MIT)"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰(AlexPentland)发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"全球7个最强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。
2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化要求。
2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhoneX首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。
目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。
具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。
三、人脸识别技术研发现状
人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求，另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下，人脸识别行业受到了资本的青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。根据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请数量不断提高。
2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。
四、我国人脸识别技术应用现状分析
2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。
目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。
从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等;信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险;商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销;场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。
除了公共安全领域，人脸识别也更多地被用到了金融行业。当下刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付已经开始在我们的生活中渗透。现在很多银行已经把人脸识别系统引入到自主设备中，在办卡时可以利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对，确认之后，才可以进行自主开卡、业务变更、密码重置等业务，更加的安全高效。
同时在交通领域，行人闯红灯也步入了“刷脸”时代。中国式过马路曾经成为一时笑料，很多中国人在过马路的时候，不看红绿灯，凑够一群人就走的情况还是没能够得到改善。一直以来这种闯红灯的陋习很难被治理，但是人脸识别技术的发展让我们看到了转机。
现在已经有地区开始将人脸识别技术用于治理行人乱闯红灯了，在行人闯红灯时，自动识别抓拍系统会对闯红灯的市民进行抓拍，并将数据上传到大数据侦查实验中心，核实真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。
五、人脸识别未来发展趋势
首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。
其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。
其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。
其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。
其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势。
人脸识别系统技术主要应用领域有哪些
人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸辨认是人类在进行身份承认时运用的最为遍及的一种方式，其次人脸图画还能提供一个人的性别、年纪、种族等有关信息。人类在人脸辨认中所表现出来的才能是令人惊异的，但是让计算机能够辨认人脸，却是非常困难的问题。人脸具有一定的不变性和唯一性，人脸辨认是人类在进行身份承认时运用的最为遍及的一种方式，其次人脸图画还能提供一个人的性别、年纪、种族等有关信息。人类在人脸辨认中所表现出来的才能是令人惊异的，但是让计算机能够辨认人脸，却是非常困难的问题。
人脸识别系统的最重要的运用就是人类的身份辨认，人脸辨认开始的运用源于公安部门关于罪犯相片的存档办理和刑侦破案，现在该技能在安全体系、商业领域和日常日子中都有许多运用，成熟的运用，首要有以下几个：
刑侦破案，当公安部门取得罪犯的相片之后，能够运用人脸辨认技能，在存储罪犯的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯，极大的节省了破案的时刻和人办物力。
证件验证，身份证、驾驶执照以及其他许多证件上都有相片，运用人脸辨认技能，交由计算机完成，从而实现自动化及智能办理，例如信用卡，这类卡的安全性比较，可能遗失、被窃取，运用场合的安全性比较差，这类卡上加上人脸的特征信息，则会大大改进其安全功能。
进口操控，需求进口操控的范围比较广，能够是重要人物寓居的居处、保存重要信息的单位，只需人类觉得安全性比较重要的地点都能够进行进口操控，比较常用的查看手段是核对证件。
视频监控，在银行、公司、公共场所都处设有24小时的视频监控，怎么对视频图画进行筛选分析，就需求用到人脸检测、跟踪和辨认技能。
人脸辨认技能还能够用于视频会议、机器人的智能化研究等领域，人类能够轻松依据人脸区分一个人，运用计算机进行完全自动的人脸辨认，仍存在许多难点，人脸的差异性，使得人脸辨认技能变得反常杂乱，难以应战，首要体现在以下几个方面：
1.人脸表情杂乱，人脸具有多样的改变才能，人的脸上分布着五十多块面部肌肉，这些肌肉的运动导致不同面部表情的呈现，会形成人脸特征的显著改动；
2.人脸随年纪而改动，跟着年纪的增加，皱纹的呈现和面部肌肉的松懈使得人脸的结构和纹理都将发生改动；
3.人脸有易改变的附加物，例如改动发型，蓄留胡须或者佩带帽子和眼镜等饰物；
4.人脸特征遮掩，人脸全部、部分遮掩将会形成过错辨认。
5.人脸图画畸变，因为光照、视角、摄取视点不同，可能会形成图画的灰度畸变、视点旋转等，降低了图画质量，增大了辨认难度。
人脸辨认涉及模式辨认、图画处理、计算机视觉、生理学和心理学等学科领域，人脸辨认归于生物辨认，归于模式辨认的研究领域，生物辨认验证，未来极有可能替代现在的密码验证，所需求的技能，一定要知道。
人工智能识别技术你了解多少
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了社会各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个社会活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息科技大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：尹茹 [责任编辑:魏承瑶]
人脸识别技术发展现状及未来发展趋势
人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，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，主要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。
近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。
一、人脸识别技术发展背景
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。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防、医疗等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能首次被写入全国政府报告;同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》;12月，工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的国家政策支持显而易见。
2020年，《中国新一代人工智能发展报告2020》今天在浦江创新论坛发布。报告对过去一年中国人工智能发展的总体情况进行了系统回顾。报告分全球发展、创新环境、科技研发、产业化应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七个章节，力图客观反映中国《新一代人工智能发展规划》的实施情况，揭示未来发展的新挑战和新趋势。
二、人脸识别技术发展历程
人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。
1991年，特征脸(Eigenface)算法被应用在人脸识别，首次实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇(Sirovich)提出，再由麻省理工学院(MIT)"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰(AlexPentland)发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"全球7个最强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。
2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化要求。
2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhoneX首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。
目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。
具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。
三、人脸识别技术研发现状
人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求，另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下，人脸识别行业受到了资本的青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。根据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请数量不断提高。
2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。
四、我国人脸识别技术应用现状分析
2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。
目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。
从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等;信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险;商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销;场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。
除了公共安全领域，人脸识别也更多的被用到了金融行业。当下刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付已经开始在我们的生活中渗透。现在很多银行已经把人脸识别系统引入到自主设备中，在办卡时可以利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对，确认之后，才可以进行自主开卡、业务变更、密码重置等业务，更加的安全高效。
同时在交通领域，行人闯红灯也步入了“刷脸”时代。中国式过马路曾经成为一时笑料，很多中国人在过马路的时候，不看红绿灯，凑够一群人就走的情况还是没能够得到改善。一直以来这种闯红灯的陋习很难被治理，但是人脸识别技术的发展让我们看到了转机。
现在已经有地区开始将人脸识别技术用于治理行人乱闯红灯了，在行人闯红灯时，自动识别抓拍系统会对闯红灯的市民进行抓拍，并将数据上传到大数据侦查实验中心，核实真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。
五、人脸识别未来发展趋势
首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。
其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。
其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。
其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。
其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势