大數(shù)據(jù)環(huán)境之下基于人臉識(shí)別的安全系統(tǒng)分析

高 青，向南剛

國網(wǎng)長治信通公司，山西長治 046000

大數(shù)據(jù)環(huán)境之下基于人臉識(shí)別的安全系統(tǒng)分析

高 青，向南剛

國網(wǎng)長治信通公司，山西長治 046000

文章首先針對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的相關(guān)概念加以說明，以及近年來的發(fā)展特征展開必要的分析，而后在此基礎(chǔ)之上就當(dāng)前在該領(lǐng)域中出現(xiàn)的幾種常見算法進(jìn)行了必要說明，并且進(jìn)一步就人臉識(shí)別系統(tǒng)的工作流程加以討論，對(duì)于深入了解其在安全領(lǐng)域的作用價(jià)值有著一定的積極意義。

人臉識(shí)別；安全；大數(shù)據(jù)

隨著信息技術(shù)的不斷完善與發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力和通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸容量都得到了空前提升，與之對(duì)應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域也發(fā)生著翻天覆地的變化。人臉識(shí)別（Face Recognition）技術(shù)是跨圖像處理、模式識(shí)別等多學(xué)科的技術(shù)，通過利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理和分析，獲取有效特征信息，進(jìn)行身份識(shí)別。當(dāng)前社會(huì)安全領(lǐng)域成為其主要的作用環(huán)境，雖然目前在實(shí)際應(yīng)用中還存在諸多方面有待改進(jìn)和提升的方面，但是考慮到其自身的諸多技術(shù)特征，已經(jīng)儼然成為我國社會(huì)安全體系中的重要技術(shù)支持。

1 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展特征分析

近年來，人臉識(shí)別技術(shù)得到了長足的發(fā)展。一方面是相關(guān)支持硬件在運(yùn)算能力方面逐步增強(qiáng)，并且包括云概念在內(nèi)的相關(guān)技術(shù)體系也日趨成熟；另一個(gè)方面則是該領(lǐng)域的算法和產(chǎn)品層出不窮，從客觀上成為了推動(dòng)人臉識(shí)別技術(shù)深入應(yīng)用的重要力量。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST，National Institute of Standards and Technology）舉辦的FRVT 2006（Face Recognition Vendor Test 2006）以及MBGC（Multiple Biometric Grand Challenge）等多項(xiàng)測試研究均標(biāo)志著該領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的逐步成熟與完善。

對(duì)于安全領(lǐng)域而言，人臉識(shí)別技術(shù)有著毋庸置疑的積極價(jià)值，具體而言，體現(xiàn)在準(zhǔn)確性、高效性以及非接觸式三個(gè)方面。對(duì)于準(zhǔn)確性方面，理論上，人臉具有獨(dú)特屬性，無法替代，因此如果能夠?qū)崿F(xiàn)精確識(shí)別，必然可以實(shí)現(xiàn)更為精確有效的出入管理。這種以人臉本質(zhì)特征作為工作依據(jù)的技術(shù)，可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，相對(duì)而言表現(xiàn)穩(wěn)定可靠。而對(duì)于高效性方面，人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)的從物理層面只需要攝像頭以及相關(guān)通信設(shè)備，軟件層面的算法也日趨成熟，因此能夠?qū)θ四樥归_有效識(shí)別。實(shí)際操作過程中，人臉識(shí)別采取搜索、跟蹤、定位以及捕捉技術(shù)，并且利用圖像三維建模來實(shí)現(xiàn)對(duì)于圖像的預(yù)處理，預(yù)處理之后的圖片大小只有3K，如果利用當(dāng)前常見的海量搜索識(shí)別技術(shù)，普通的電腦識(shí)別速度可以保持在大約70萬張/秒的速度，更為專業(yè)一些的服務(wù)器，其識(shí)別速度的可以達(dá)到400萬張/秒水平。最后，對(duì)于非接觸式而言，無論從衛(wèi)生角度看還是從工作展開的便捷程度角度看，人臉識(shí)別技術(shù)都有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。一方面不用擔(dān)心病毒的接觸性傳染，另一個(gè)方面其不被察覺的特點(diǎn)會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛灰滓l(fā)警覺心里從而造成欺騙行為的產(chǎn)生。

2 人臉識(shí)別領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展與系統(tǒng)工作特征

就人臉識(shí)別領(lǐng)域中的技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r而言，目前存在于該應(yīng)用領(lǐng)域的算法主要有四種。其一為模板匹配算法（Correlation algorithm），此種方法主要是通過展開對(duì)人臉圖像的直接計(jì)算來獲取圖像位置之間的向量距離，從而確定圖像是否存在相似特征，即以人臉基本的五官以及骨骼特征來展開相似度比較。作為該領(lǐng)域中的基準(zhǔn)算法，該方法具有良好的識(shí)別速度，在計(jì)算資源占用方面也表現(xiàn)不錯(cuò)，但是準(zhǔn)確率相對(duì)有限。其二是特征臉?biāo)惴ǎ‥igenface algorithm），此種算法基于主成分分析法產(chǎn)生，目前領(lǐng)域內(nèi)更多關(guān)注于對(duì)于此種方法的優(yōu)化工作。其三為Fisherface算法，此種計(jì)算方法的本質(zhì)在于從高維空間中提取出最具有分類能力的低維特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于人臉特征的區(qū)分。最后是基于Gabor特征的算法，如果說前面兩種算法更多采用了圖像灰度展開特征分析，那么此種方法則是從更多的角度展開對(duì)于圖像灰度的比較分析，因此從識(shí)別效果上要更甚一籌，但是在資源占用方面有一定劣勢。

一個(gè)典型的人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)，其工作流程參見圖1。

圖1 人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)工作流程示意圖

從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的大數(shù)據(jù)環(huán)境為人臉識(shí)別系統(tǒng)的深入發(fā)展提供了良好的依據(jù)。首先，云環(huán)境為人臉識(shí)別提供了更強(qiáng)大的計(jì)算基礎(chǔ)。為了確保安全水平，在某些精度要求更高的環(huán)境中，可以通過云技術(shù)在更大的范圍內(nèi)調(diào)用計(jì)算資源，并且可以依據(jù)數(shù)據(jù)獲取的來源展開分布式的存儲(chǔ)和處理，對(duì)于切實(shí)提升人臉識(shí)別系統(tǒng)的工作效率有著毋庸置疑的積極意義。而另一個(gè)方面，大數(shù)據(jù)環(huán)境對(duì)于人臉識(shí)別系統(tǒng)的更為重要的價(jià)值還在于，支持在更廣的領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)特征數(shù)據(jù)庫的共用，便于幫助實(shí)現(xiàn)人臉特征數(shù)據(jù)庫的進(jìn)一步豐富，對(duì)于推進(jìn)人臉識(shí)別系統(tǒng)的自身學(xué)習(xí)與完善有著積極意義。

3 結(jié)論

基于人臉識(shí)別技術(shù)的身份認(rèn)證系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了廣泛應(yīng)用的階段，對(duì)于此種情況，一方面應(yīng)當(dāng)積極發(fā)現(xiàn)現(xiàn)存算法和技術(shù)的不足，予以展開改善和研究，另一個(gè)方面還應(yīng)當(dāng)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展保持警惕，諸如云以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展，都會(huì)成為人臉識(shí)別系統(tǒng)成長的重要推動(dòng)力量。

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1674-6708（2015）142-0108-01