党的十九大报告提出,要推进互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合。当前随着信息化的迅猛发展,生物识别技术在警务实战及个人财产保护中得到广泛的应用。作为生物识别技术的一种,人脸识别技术以其独特的优势,利用人的个体面部特征的区别,广泛用于政府、军队、银行、电子商务、安全防务等多重领域。
弱人工智能向强人工智能的转化
人脸识别技术(Face Identification Technology)是基于人的脸部特征,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识别的一系列相关技术,也称作面部识别、人像识别。人脸识别技术通常包括人脸检测、人脸跟踪、人脸比对三个部分。该技术的研究始于20世纪60年代,随着计算机技术和光学成像技术的发展在80年代后得到提升,而真正进入初级应用阶段则在90年代后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
广义的人脸识别包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,如人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统,本文是基于对后者的应用研究。当前,人脸识别、指纹识别、虹膜识别、步态识别、声纹识别、DNA识别是最主要的六大生物识别技术。人脸识别技术相对于其他生物识别技术,具有如下特点。
一是非接触性。人脸识别技术不需要和设备直接接触就能获取人脸图像,而其他多数生物识别技术都需要通过个体与设备接触来提取。比如,指纹识别技术对指纹的提取有很高的技术要求,每次手指捺印的方位、着力点不同,获取的指纹会有不同程度的变形。二是无意识性。人脸识别技术不需要专门配合人脸采集设备,个体在无意识的状态下就可获取人脸图像,而其他生物识别技术几乎都需要个体配合才能完成其生物特征的提取。比如,DNA识别技术要求个体配合血液、唾液等的采集,一旦配合不当,标本就会出现切除位点、检材污染等情况,影响结果的准确性。三是实用性强。人脸识别系统主要是对发际、眉弓、眉形、眼形、鼻形、嘴形等进行识别计算结果,以检材人脸截图或照片,识别出样本(人脸库)的相似度,按百分比由高向低排序,并可以实现多个人脸的分拣、判断及识别。同样非接触性的声纹识别技术受环境干扰较大,在多个环境中呈现变异性特点,实用效果不强。四是性价比高。横向比较采集成本、比对的效率和生命特征的唯一性,人脸识别系统性价比较高。虽然虹膜识别技术具有高精准和唯一性,但是采集成本高、识别效率低,不适合大范围的推广应用。
