本文主要是介绍人脸识别技术，让科幻成为现实，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在茫茫人海的火车站走来走去，只要一眨眼的功夫已经被认出，随即被特工盯梢；迎面相逢的美女是致命杀手，手机发出嘀嘀的报警声，上面已经显示美女的姓名和信息……是的，这就是人脸识别的神奇之处。在最新上映的电影《碟中谍4》中，这些场景令人炫目。我们不禁要问：这是真的吗？这种科技什么时候才能用到我们身上？事实上，这些情景不仅仅是电影特技，人脸识别已经让科幻成为现实。在我们的生活中，很多地方都有它的影子。
人脸识别技术原理图
识 别：
人脸检测 面部特征定位 与数据库进行人脸比对
人脸识别技术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。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，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。
人脸识别的过程其实并不复杂。首先是人脸检测，即判断输入图像中是否存在人脸，如果有，便给出每个人脸的位置、大小。其次是面部特征定位，即对找到的每个人脸，检测其主要器官的位置和形状等信息；最后进行人脸比对，根据面部特征定位的结果，与库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。
在安全性方面，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或者特定代码。这也就是说，它同样会面临黑客的攻击。但若是对已存储的人脸信息进行加密，即便黑客偷走了“人脸”，也没办法识别或者打开。
与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别的最大特点就是更具安全、保密和方便性。人脸识别独具的活性判别能力，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像乃至人头欺骗识别系统，无法仿冒。此外，人脸识别速度快，不易被察觉。与其他生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒时间内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。
原 理：
基于面部特征信息进行计算与转换
在茫茫人海中找到你想要的那个人，这样的场景很多人都想象过，可是这样的技术应用也许还需要时日。现在，人脸识别大多用于门禁识别或公安机关追踪等，拍张照片，随后与人脸库进行比对。这个过程实际上并不简单，其对比的背后是一系列的计算与转换。
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，这一系列的计算与转换都是人脸识别的关键内容。据介绍，人脸识别技术核心称为实时面部特征匹配（RFFM），其识别特征数据紧凑，特征算法准确高效，是一种独创的识别技术。人脸识别的具体方法有多种，比如几何特征的人脸识别方法。几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和他们之间的几何关系（如相互之间的距离），目前采用测量两眼之间距离的较多。这些算法识别速度快、需要的内存小，但识别率较低。除此之外还有基于特征脸的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、弹性图匹配的人脸识别方法等。
人的容貌会变，表情会变，胖瘦会变，拍摄环境会变，在这么多的变数中，人脸识别能准确吗？国家863人脸识别项目研发清华大学教授苏光大曾撰文介绍，一个人脸识别系统的性能考察，主要有识别率和识别速度两方面。人脸识别的识别率是针对确定的数据库来说的，很难有一个绝对的标准。据介绍，在国际上已有的一些人脸数据库：美国的YALE人脸库，英国ORL人脸库；美国FERET人脸库等等。而识别速度则有两种，一种是基于文件的，即把特征存成文件，在文件级进行比对；另一种是基于数据库的，如在oracle数据库中进行比对，在数据库中存有详细的人员档案由此可以进行图文混合查询，而借助图文混合查询，可以提高查中率。这两种方式各有特点，目前的研究是将两者的优点结合在一起，以实现高速、高识别率的人脸识别。
人脸识别经过40年左右的发展，技术上已经达到了一定的成熟度。与其他生物特征识别技术相比，人脸识别在实用性方面具有独到的技术优势。
苏光大说，人脸识别不需要使用者配合的生物识别方法，因而操作隐蔽性强，特别适合于安全防范、罪犯监控、罪犯抓捕。同时，它采用非接触式采集，没有侵犯性，容易被接受。而指纹采集，掌纹识别通常给人造成不适的感觉。其中，人脸识别最大的优点在于，更符合人类的识别习惯，有点类似人机互动。因而，人们对该技术寄予厚望，期望能够满足从国家公共安全、社会安全到金融安全以及人机交互等各类应用的需要。
据趋势科技谢旭东介绍，人脸识别技术已经在全球有了不少应用，并且取得了不错的效果。研究报告显示，从2002年至2006年仅仅5年间，全世界人脸识别技术的市场价值就从3290万美元升至2.427亿美元。
如今，人脸识别系统应用范围已经相当广泛，可用于公安、机场、边防口岸、安防等多个重要行业及领域，以及智能门禁、门锁、考勤等民用市场。也许你仍然觉得这些都离我们太遥远了，最新的消息是，我们常常使用的邮箱也有可能使用人脸识别系统进行验证。
网易在去年底宣布，人脸识别系统的核心技术上已经取得突破，今年上半年有望率先在网易免费邮箱登录安全上应用。
缺 点：
人脸识别率 受多种因素影响
“现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。人脸识别技术远未达到实用水平，还存在着诸多的挑战性问题需要解决。”在接受北京青年报采访时，谭晓阳这样介绍。
比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认证失败。如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到95%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。
中国科学院自动化研究所博士张小博也认为，光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。目前在美国有全世界最先进的人脸识别系统，其在做测试的时候，识别误读率也有1%。
苏光大称，如今，对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题非常严重。特别是在监控环境下，被监控对象可能会戴着眼镜、帽子等饰物，使得被采集的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。如何有效地去除遮挡物的影响，是非常紧迫的研究课题。
同时，随着年龄的变化，面部外观也会变化，特别是对于青少年，这种变化更加明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。年龄变化对人脸识别算法的影响也必须得到解决。
此外，虽然随着人脸数据库规模的增长，人脸识别算法的性能将呈现下降，如何维持或提高大规模应用环境下的人脸识别算法的识别率，同样是一个非常重要的问题。
担 忧：
隐私何在？人脸识别会不会引发隐私泄露
据国外媒体报道，顶级社交网络公司 Facebook在去年已悄悄推出自动识别照片人物这一人脸识别技术，引发新一轮的隐私泄露担忧。
Facebook的“标签推荐”功能使用面部识别技术，使用户为亲友添加标签这一操作更为快捷。Facebook为用户自动开启此项功能，该项功能已在美国和大多数国家启用。Facebook在面对外界质疑时回应，“推出这项服务时，我们原本应该让用户更为清楚。” Facebook还通过声明表示，照片标签推荐功能仅在向Facebook上传新照片时启动，只有好友才被推荐，并且用户可通过隐私设置关闭该功能。
谷歌Picasa和苹果iPhoto等照片软件和在线服务也使用人脸识别技术，但Facebook拥有5亿多用户，使用人脸识别技术势必会引发更为棘手的隐私问题。
这篇关于人脸识别技术，让科幻成为现实的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
