人臉識別技術的現(xiàn)狀和發(fā)展探討

王欣

摘要：面部識別技術是近年來新興的高新技術，隨著技術的不斷發(fā)展，面部識別技術該功能也更加豐富，可以在身份識別，公共安全系統(tǒng)和安全驗證等各個方面安全可靠地使用。從面部識別技術的當前發(fā)展來看，該領域在未來幾年將繼續(xù)保持相對較快的發(fā)展速度，這是典型的曙光產業(yè)。就中國而言，當前的面部識別市場處于一個相對良好的發(fā)展階段，其應用范圍將繼續(xù)擴大，也就是說，面部識別技術在未來幾年將顯示出更大的前景。在此基礎上，本文將對人臉識別技術的發(fā)展現(xiàn)狀進行綜合分析和總結，并結合提出未來的發(fā)展方向。

關鍵詞：人臉識別技術;現(xiàn)狀;發(fā)展

中圖分類號：TP391.41?文獻標識碼：A?文章編號：1672-9129（2020）09-0108-01

1?面部識別技術的發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，電腦技術飛速發(fā)展，學術界對面部識別技術的研究越來越重視。研究最多的是面部識別技術。這項技術的發(fā)展可以分為以下三個階段：

1.1面部特征的研究階段。現(xiàn)階段的研究主要包括將一個相對簡單的命令語句與數(shù)據(jù)庫中的某張面孔相關聯(lián)，并將其與指紋分析技術相結合，以達到面部識別的效果。但是，為了有效地提高該技術的面部識別率，相關操作人員的操作必須經(jīng)過整個識別過程，并充分利用自動識別系統(tǒng)。

1.2人機交互的識別階段。在此階段，研究人員使用幾何特征參數(shù)來表示面部的正面圖像，并使用特征向量來表示面部的面部特征。對于這種類型的特征表示方法，設計了一種相關的識別系統(tǒng)。但是，當使用這種方法進行面部識別時，相關的操作人員必須具有豐富的知識和經(jīng)驗，并且需要專業(yè)指導。

1.3自動識別階段。近年來，隨著面部識別方法的飛速發(fā)展，一些全自動識別系統(tǒng)已得到合理應用，從而使面部識別技術得以進一步發(fā)展。根據(jù)面部表示方法的不同，存在三種自動面部識別方法，包括建立在幾何特征的識別手段、建立在代數(shù)特征的識別手段、建立在連接機制的識別手段。

2?面部識別技術中的識別方法

2.1面部特征。面部特征包含膚色特征與灰度特征2個方面：（1）膚色特征。皮膚的顏色不取決于面部的詳細特征，它是人臉的主要信息之一，不會受到面部表情變化的影響，并且其穩(wěn)定性相對較高?；诖?，在面部檢測中使用膚色進行驗證的可靠性更高。在正常情況下，優(yōu)選選擇膚色特征來描述膚色模型，并且應當根據(jù)顏色空間的變化來確定膚色模型的選擇。（2）灰度特征。面部區(qū)域內的各個器官具有獨特的灰度分布特征?；诖?，人臉區(qū)域本身的灰度可以用作特征模板，并且可以選擇人臉中心區(qū)域的特征參數(shù)作為人臉特征模板的共同特征。同時，還必須忽略臉頰和掉發(fā)造成的尺寸變化的因素。

2.2識別算法。面部識別算法提供執(zhí)行面部檢測，面部屬性識別，面部關鍵點定位（微笑，性別，名人，美或丑），面部轉換等功能的能力功能。識別算法主要包括兩種類型：（1）膚色區(qū)域分割和面部驗證方法。對于彩色圖像處理，有必要在減輕膚色模型后檢測膚色像素，然后在檢測膚色像素后，根據(jù)與膚色像素在色度和空間上的相似性。然后根據(jù)被測區(qū)域的幾何和灰度特征評估它是否是人臉，然后區(qū)分膚色相似的其他對象。（2）基于啟發(fā)式模型方法?；趩l(fā)式模型的方法包括通過提取紋理，灰度，幾何形狀等特征進行檢測，以評估其是否滿足面部特征。由于面部區(qū)域中的多個器官具有相對恒定的圖案，因此，基于該圖案，檢測鼻子，眼睛等的特征，然后根據(jù)所拍攝的物體來評估被測對象是否是面部。

3?面部識別技術的應用領域

3.1交通領域。一些城市使用“刷臉”來嚴格調查交通繁忙路口的交通違規(guī)行為，并激活面部識別捕獲系統(tǒng)來捕獲闖紅燈的人，攔截特征人的面部，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到面部綜合信息應用系統(tǒng)。與此同時，在十字路口的前面安裝了一個大型的信息顯示屏，并實時張貼闖紅燈的人的名字和特寫照片，警告和揭露違規(guī)行為以阻止交通違規(guī)行為。

3.2安全領域。完整的智能安全系統(tǒng)主要包括三個部分：訪問控制，監(jiān)視和警報。人員復雜，人流密集且空間相對狹窄的地方是發(fā)生犯罪和非法活動的高發(fā)地點。智能動態(tài)面部識別技術使用面部跟蹤算法，面部檢測算法，智能動態(tài)面部識別算法和面部質量評分算法。執(zhí)行諸如在公共場所或道路擁擠的出入口捕捉，建模和存儲人臉的功能，實時黑名單比較警報和人臉檢索等功能。

3.3金融領域。一方面，這反映在面部支付技術的出現(xiàn)，很多人都使用支付寶面部支付。另一方面，面部識別可以保證人們的付款安全。近年來，由于缺乏統(tǒng)一的信息共享平臺，即現(xiàn)代監(jiān)控手段，身份證卡欺詐現(xiàn)象屢屢被禁止，導致銀行卡和社會保險卡被盜，許多人遭受了巨大的經(jīng)濟損失。在許多地方，自動識別已用于初步篩選和試點工作，以防止人們的財產進一步損失。

4?面部識別技術的發(fā)展趨勢

對于當前的發(fā)展狀況，在面部識別技術的應用中，它面臨著許多因素的影響。例如，在面部識別過程中，面部必須面對相機，面部必須具有一定的像素寬度才能可靠地識別面部。然而，在特定的應用期間，不能完全滿足這些條件，并且這種不確定性使得難以使用面部識別技術。對于復雜環(huán)境圖像中的人臉檢測，可以使用人臉特征分布特征知識模型進行檢測，實現(xiàn)更高的檢測速度。然而，可以發(fā)現(xiàn)，更多特征的檢測可以改善識別模型的應用范圍，從這個觀點出發(fā)，有必要在圖像處理方向上解決問題?；诖?，在未來的人臉識別技術探索中，有必要不斷提高計算方法的識別寬度和精度，以使人臉識別技術能夠更可靠地應用到復雜的環(huán)境。

結語：簡而言之，對人臉識別技術的應用和方法的發(fā)展進程深入研究，將使人臉識別技術在社會上得到更好的發(fā)展和應用，這對于促進中國的社會，經(jīng)濟和技術的發(fā)展具有重要意義。

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