人臉識別技術在鎖定犯罪分子中的應用

劉翔

（山東省煙臺第二中學，山東煙臺，264003）

0 引言

隨著21世紀的到來，計算機技術正在飛速的發(fā)展。人臉識別技術也漸漸地融入到我們的生活中來，面對頻發(fā)的違法犯罪活動，各地監(jiān)控都在不斷收集視頻，從中提取圖像，而傳統(tǒng)的人工識別方式時間消耗量大、人員消耗量大，無法適應高速發(fā)展的信息技術。為了不讓犯罪分子們逍遙法外，我們迫切的需要將人臉自動識別技術應用到對犯罪分子的鎖定追捕當中去，以適應當今的社會發(fā)展。

1 人臉識別技術的發(fā)展歷程

人臉識別技術的高速發(fā)展，是建立在計算機技術和生物特征識別技術不斷完善與發(fā)展基礎上的，如今人臉識別技術已融入到我們生活中的方方面面。人臉識別技術的起源可以追溯到高爾頓于1888年在《Nature》上發(fā)表的關于利用人臉進行身份識別的文章。若將人臉識別技術從宏觀上進行劃分，大體上可分為早期研究階段、蓬勃發(fā)展階段和實際應用階段三大階段。

1.1 早期研究階段（1964年-1990年）

這一時期科學家們就展開了對人臉識別技術的研究，當時科學家們的研究方法簡單直觀，實際上就是對人臉器官特征點及其之間的關系進行分析辨識，可一旦人臉的面部表情發(fā)生了變化，那么對人臉識別的識別率將會帶來不小的沖擊，導致人臉識別的精確度降低。這也從側(cè)面表明了，在人臉識別的早期研究階段，我們所取得的成就是不大的，基本上沒有運用到實際的應用中去。

1.2 蓬勃發(fā)展階段（1991年-1997年）

20世紀九十年代，人臉識別技術迎來了新的發(fā)展高峰，這一時期由麻省理工學院的特克（Turk)和潘特(Pentland)提出的“特征臉”方法對后來人臉識別技術的研究產(chǎn)生的影響尤為巨大?！疤卣髂槨狈椒ň褪菍⑺玫降膱D像變換到一個子空間上進行處理。同時期麻省理工學院的布魯內(nèi)里（Brunelli)和波基奧(Poggio)做了一個關于結(jié)構特征和模板匹配識別能力的對比實驗，該實驗得出了模板匹配的方法優(yōu)于結(jié)構特征的方法這一結(jié)論。這一研究成果與“特征臉”的方法相互結(jié)合，使得基于結(jié)構特征的人臉識別方法基本停止研究，與此同時子空間方法也取得了較大的成就。彈性圖匹配技術、局部特征分析技術、柔性模型等人臉識別的重要方法也是在這一時期提出的。

1.3 實際應用階段（1998年-現(xiàn)在）

人臉識別技術進入到日趨完善的實際應用階段，此時的人臉識別技術聚焦于如何排除光照、姿態(tài)對人臉識別技術造成干擾的問題，而基奧蓋蒂斯（Georghiades)等人提出的光照錐模型恰是這一時期排除光照、姿態(tài)對人臉識別問題產(chǎn)生干擾的的主要方法，之后布蘭茲（Blanz)和維特(Vetter)等提出的3D變形模型則進一步提高了人臉識別的辨識率，3D變形模型通過三維掃描儀獲得大量三維數(shù)據(jù)，來構建圓形人臉空間，再將三維模型投影到二維空間與人臉圖像進行匹配。此外，沙蘇哈等提出的人臉圖像識別與繪制技術也為光照問題的解決提供了保障。現(xiàn)在，隨著人臉識別技術的進一步完善，已經(jīng)將其運用到無人機識別、跟蹤鎖定罪犯領域，這大大提高了違法犯罪分子的追捕效率。至此，人臉識別技術一直以驚人的速度快速發(fā)展。

2 犯罪分子鎖定中的人臉識別技術原理

現(xiàn)在的人臉識別技術已經(jīng)在犯罪分子的鎖定中發(fā)揮了巨大的作用，其主要的步驟包括人臉檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取和人臉圖像匹配與識別四大部分。具體步驟如下：

2.1 人臉檢測

人臉檢測即檢測人臉，這一步驟實現(xiàn)了人臉圖像信息的采集，這一步驟可從復雜的背景環(huán)境中提取犯罪分子的人臉主要面部器官，如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、下巴等，人臉識別系統(tǒng)會將所得的人臉圖像信息與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像信息進行比對，并最終判斷是否存在該人臉。

2.2 人臉圖像預處理

人臉圖像預處理是對所得的原始人臉圖像進行初步的加工，其主要包括人臉對準、人臉圖像增強和歸一化三大部分。通常情況下，犯罪分子的人臉圖像是從監(jiān)控中的得到的，視頻是由一幀幀的圖片得到的，所以得到的犯罪分子的人臉圖像并不清楚，而人臉圖像預處理則是為了得到清晰的人臉圖像。人臉對準是為了將存在偏轉(zhuǎn)的人臉圖像進行端正，得到人臉位置端正的圖像。圖像增強使得圖像在視覺上更加清晰，有利于計算機的識別與處理。原始圖像的大小各不相同，不利于計算機的識別，歸一化使得人臉圖像大小尺寸一樣，從而取得標準化的人臉圖像。

2.3 人臉圖像特征提取

人臉特征提取即人臉表征，是一個對人臉面部的特征進行建模的過程。主要是以犯罪分子人臉各器官的形狀及其之間的距離為依據(jù)進行的人臉面部特征信息提取，通過提取的這些人臉面部特征信息，能夠?qū)⒎缸锓肿拥娜四樏娌刻卣髋c信息庫中的人臉特征模板進行比對。

2.4 人臉圖像匹配與識別

這一步驟分為一比一的人臉圖像對比和一比多的人臉圖像匹配兩類。一比一的人臉圖像對比是將已得到的犯罪分子人臉特征與現(xiàn)有的某人員的人臉進行一比一的比對，若相似度超過某一量化值，則可以判定此人與該犯罪分子是同一人。一比多的人臉圖像匹配是將得到的人臉面部圖像與數(shù)據(jù)庫中的許多人的人臉面部圖像進行對比，最終可以得到該犯罪分子的身份信息，將其鎖定。

3 犯罪分子鎖定中的人臉識別技術短板及發(fā)展趨勢

到了信息化的今天，許多人認為人臉識別技術已經(jīng)達到了無可挑剔的地步，實際上單單就人臉識別技術的識別率來講，也不可能達不到100%的識別率，可見當今的人臉識別技術還是受到外界因素影響的。由此也表明，人臉識別技術在犯罪分子鎖定方面的應用中仍然存在缺陷，具體如下。

(1)在非配合場景中的應用。在監(jiān)控視頻下進行人臉識別和在犯罪分子的鎖定和追捕中進行人臉識別時，人臉識別的難度將會升高。這種情況下，識別對象臉部的角度會發(fā)生偏轉(zhuǎn)，甚至臉部會出現(xiàn)遮擋的情況，這些因素都將大大提升人臉識別的難度，從而延長人臉識別的時間，并且還會降低人臉識別的精確度。

(2)在不同人種和不同年齡情況下進行的人臉識別。人臉識別技術的逐步完善是建立在龐大的人臉圖像數(shù)據(jù)庫基礎上的，一旦我們想要將人臉識別從一個人種遷移到另外一個人種上，那么人臉識別的效果將會出現(xiàn)大幅度的下降。年齡也是如此，隨著年齡的不斷增長，人臉的面部特征也將發(fā)生不同程度的變化，這也將導致人臉識別精確度的降低。這也是人臉識別技術不足的地方。要想解決這個問題，我們就必須建立一個數(shù)據(jù)含蓋完備的跨人種、跨年齡的人臉數(shù)據(jù)庫。

(3)一比多的人臉檢測中人數(shù)的多少。隨著人數(shù)的增多人臉識別的難度也是逐漸上升的。準確度也會隨著人數(shù)的增多而降低?，F(xiàn)階段，如果人數(shù)過大，人臉識別的通過率將會比較低。對此，增加人數(shù)的多少成為人臉識別的又一大挑戰(zhàn)。

我國現(xiàn)在已經(jīng)將人臉識別技術應用到門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、交通樞紐等方面，未來人臉識別技術將著力于年齡變化、人臉相似性、人種差異、人臉面部遮擋等問題?，F(xiàn)階段的人臉識別技術已在犯罪分子的鎖定和追捕中發(fā)揮了巨大作用，如時隔十七年，人臉識別技術成功地將一個轉(zhuǎn)變?yōu)樽〕值臍⑷朔咐K之以法。可見，人臉識別技術在犯罪分子的鎖定和追捕中發(fā)揮著巨大的作用。人臉識別技術作為當今社會的熱門技術，有著其獨特的優(yōu)勢，人臉識別技術能夠極大地縮短鎖定犯罪分子的時間，如人臉識別技術可以在人群密集的地方七分鐘鎖定對象。隨著信息技術的不斷進步，人臉識別技術將來定會克服人種差異、年齡變化等問題，在犯罪分子的鎖定中發(fā)揮著更加巨大的作用。

4 結(jié)語

本文對于人臉識別技術的發(fā)展歷程、基本原理、短板和未來發(fā)展趨勢做了簡單的介紹和對未來的展望?？梢钥闯?，人臉識別技術自19世紀90年代開始就在不斷發(fā)展與完善，如今人臉識別技術憑借其速度快，準確率高等優(yōu)勢已在犯罪分子的鎖定等方面展現(xiàn)出其無可取代的作用。但人臉識別技術的局限性，如受人種、年齡、光照條件、面部遮擋等外界因素的影響也限制了人臉識別技術的發(fā)展。在技術不斷發(fā)展的同時，專業(yè)人士也將著力于人臉識別技術局限性的改進、通過科學家們的不懈努力，人臉識別技術將會增強它的識別率，這門技術也將被應用到更加寬闊的領域，達到一個全新的高度。