人脸识别技术在锁定犯罪分子中的应用

刘翔

（山东省烟台第二中学，山东烟台，264003）

0 引言

随着21世纪的到来，计算机技术正在飞速的发展。人脸识别技术也渐渐地融入到我们的生活中来，面对频发的违法犯罪活动，各地监控都在不断收集视频，从中提取图像，而传统的人工识别方式时间消耗量大、人员消耗量大，无法适应高速发展的信息技术。为了不让犯罪分子们逍遥法外，我们迫切的需要将人脸自动识别技术应用到对犯罪分子的锁定追捕当中去，以适应当今的社会发展。

1 人脸识别技术的发展历程

人脸识别技术的高速发展，是建立在计算机技术和生物特征识别技术不断完善与发展基础上的，如今人脸识别技术已融入到我们生活中的方方面面。人脸识别技术的起源可以追溯到高尔顿于1888年在《Nature》上发表的关于利用人脸进行身份识别的文章。若将人脸识别技术从宏观上进行划分，大体上可分为早期研究阶段、蓬勃发展阶段和实际应用阶段三大阶段。

1.1 早期研究阶段（1964年-1990年）

这一时期科学家们就展开了对人脸识别技术的研究，当时科学家们的研究方法简单直观，实际上就是对人脸器官特征点及其之间的关系进行分析辨识，可一旦人脸的面部表情发生了变化，那么对人脸识别的识别率将会带来不小的冲击，导致人脸识别的精确度降低。这也从侧面表明了，在人脸识别的早期研究阶段，我们所取得的成就是不大的，基本上没有运用到实际的应用中去。

1.2 蓬勃发展阶段（1991年-1997年）

20世纪九十年代，人脸识别技术迎来了新的发展高峰，这一时期由麻省理工学院的特克（Turk)和潘特(Pentland)提出的“特征脸”方法对后来人脸识别技术的研究产生的影响尤为巨大。“特征脸”方法就是将所得到的图像变换到一个子空间上进行处理。同时期麻省理工学院的布鲁内里（Brunelli)和波基奥(Poggio)做了一个关于结构特征和模板匹配识别能力的对比实验，该实验得出了模板匹配的方法优于结构特征的方法这一结论。这一研究成果与“特征脸”的方法相互结合，使得基于结构特征的人脸识别方法基本停止研究，与此同时子空间方法也取得了较大的成就。弹性图匹配技术、局部特征分析技术、柔性模型等人脸识别的重要方法也是在这一时期提出的。

1.3 实际应用阶段（1998年-现在）

人脸识别技术进入到日趋完善的实际应用阶段，此时的人脸识别技术聚焦于如何排除光照、姿态对人脸识别技术造成干扰的问题，而基奥盖蒂斯（Georghiades)等人提出的光照锥模型恰是这一时期排除光照、姿态对人脸识别问题产生干扰的的主要方法，之后布兰兹（Blanz)和维特(Vetter)等提出的3D变形模型则进一步提高了人脸识别的辨识率，3D变形模型通过三维扫描仪获得大量三维数据，来构建圆形人脸空间，再将三维模型投影到二维空间与人脸图像进行匹配。此外，沙苏哈等提出的人脸图像识别与绘制技术也为光照问题的解决提供了保障。现在，随着人脸识别技术的进一步完善，已经将其运用到无人机识别、跟踪锁定罪犯领域，这大大提高了违法犯罪分子的追捕效率。至此，人脸识别技术一直以惊人的速度快速发展。

2 犯罪分子锁定中的人脸识别技术原理

现在的人脸识别技术已经在犯罪分子的锁定中发挥了巨大的作用，其主要的步骤包括人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取和人脸图像匹配与识别四大部分。具体步骤如下：

2.1 人脸检测

人脸检测即检测人脸，这一步骤实现了人脸图像信息的采集，这一步骤可从复杂的背景环境中提取犯罪分子的人脸主要面部器官，如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、下巴等，人脸识别系统会将所得的人脸图像信息与数据库中的人脸图像信息进行比对，并最终判断是否存在该人脸。

2.2 人脸图像预处理

人脸图像预处理是对所得的原始人脸图像进行初步的加工，其主要包括人脸对准、人脸图像增强和归一化三大部分。通常情况下，犯罪分子的人脸图像是从监控中的得到的，视频是由一帧帧的图片得到的，所以得到的犯罪分子的人脸图像并不清楚，而人脸图像预处理则是为了得到清晰的人脸图像。人脸对准是为了将存在偏转的人脸图像进行端正，得到人脸位置端正的图像。图像增强使得图像在视觉上更加清晰，有利于计算机的识别与处理。原始图像的大小各不相同，不利于计算机的识别，归一化使得人脸图像大小尺寸一样，从而取得标准化的人脸图像。

2.3 人脸图像特征提取

人脸特征提取即人脸表征，是一个对人脸面部的特征进行建模的过程。主要是以犯罪分子人脸各器官的形状及其之间的距离为依据进行的人脸面部特征信息提取，通过提取的这些人脸面部特征信息，能够将犯罪分子的人脸面部特征与信息库中的人脸特征模板进行比对。

2.4 人脸图像匹配与识别

这一步骤分为一比一的人脸图像对比和一比多的人脸图像匹配两类。一比一的人脸图像对比是将已得到的犯罪分子人脸特征与现有的某人员的人脸进行一比一的比对，若相似度超过某一量化值，则可以判定此人与该犯罪分子是同一人。一比多的人脸图像匹配是将得到的人脸面部图像与数据库中的许多人的人脸面部图像进行对比，最终可以得到该犯罪分子的身份信息，将其锁定。

3 犯罪分子锁定中的人脸识别技术短板及发展趋势

到了信息化的今天，许多人认为人脸识别技术已经达到了无可挑剔的地步，实际上单单就人脸识别技术的识别率来讲，也不可能达不到100%的识别率，可见当今的人脸识别技术还是受到外界因素影响的。由此也表明，人脸识别技术在犯罪分子锁定方面的应用中仍然存在缺陷，具体如下。

(1)在非配合场景中的应用。在监控视频下进行人脸识别和在犯罪分子的锁定和追捕中进行人脸识别时，人脸识别的难度将会升高。这种情况下，识别对象脸部的角度会发生偏转，甚至脸部会出现遮挡的情况，这些因素都将大大提升人脸识别的难度，从而延长人脸识别的时间，并且还会降低人脸识别的精确度。

(2)在不同人种和不同年龄情况下进行的人脸识别。人脸识别技术的逐步完善是建立在庞大的人脸图像数据库基础上的，一旦我们想要将人脸识别从一个人种迁移到另外一个人种上，那么人脸识别的效果将会出现大幅度的下降。年龄也是如此，随着年龄的不断增长，人脸的面部特征也将发生不同程度的变化，这也将导致人脸识别精确度的降低。这也是人脸识别技术不足的地方。要想解决这个问题，我们就必须建立一个数据含盖完备的跨人种、跨年龄的人脸数据库。

(3)一比多的人脸检测中人数的多少。随着人数的增多人脸识别的难度也是逐渐上升的。准确度也会随着人数的增多而降低。现阶段，如果人数过大，人脸识别的通过率将会比较低。对此，增加人数的多少成为人脸识别的又一大挑战。

我国现在已经将人脸识别技术应用到门禁系统、考勤系统、交通枢纽等方面，未来人脸识别技术将着力于年龄变化、人脸相似性、人种差异、人脸面部遮挡等问题。现阶段的人脸识别技术已在犯罪分子的锁定和追捕中发挥了巨大作用，如时隔十七年，人脸识别技术成功地将一个转变为住持的杀人犯绳之以法。可见，人脸识别技术在犯罪分子的锁定和追捕中发挥着巨大的作用。人脸识别技术作为当今社会的热门技术，有着其独特的优势，人脸识别技术能够极大地缩短锁定犯罪分子的时间，如人脸识别技术可以在人群密集的地方七分钟锁定对象。随着信息技术的不断进步，人脸识别技术将来定会克服人种差异、年龄变化等问题，在犯罪分子的锁定中发挥着更加巨大的作用。

4 结语

本文对于人脸识别技术的发展历程、基本原理、短板和未来发展趋势做了简单的介绍和对未来的展望。可以看出，人脸识别技术自19世纪90年代开始就在不断发展与完善，如今人脸识别技术凭借其速度快，准确率高等优势已在犯罪分子的锁定等方面展现出其无可取代的作用。但人脸识别技术的局限性，如受人种、年龄、光照条件、面部遮挡等外界因素的影响也限制了人脸识别技术的发展。在技术不断发展的同时，专业人士也将着力于人脸识别技术局限性的改进、通过科学家们的不懈努力，人脸识别技术将会增强它的识别率，这门技术也将被应用到更加宽阔的领域，达到一个全新的高度。