人脸识别技术的研究与应用

张琪

摘 要 如今，科技的发展越来越快，人类的生活也因这些科技而发生了巨大的变化，并且深入人们的生活，例如现在普及的刷脸支付、识别身份等，对人们的生活有着非常重要的影响。本文通过介绍人脸识别，具体阐述了人脸识别的技术流程以及它的应用及不足。人脸识别技术是现代科技中非常重要的一门技术，具有较高的研究意义。

关键词 人脸识别;技术流程;应用

1人脸识别技术的概述

人脸识别技术实际上是一种通过提取人的脸部特征信息来对其身份进行识别的计算机技术，它的信息来源主要分为两种，一种是静态的图像信息，另一种是动态的视频信息。人脸识别技术工作的原理主要是结合了计算机图像处理技术和生物统计学原理，计算机的图像处理技术可以对图像和视频中人像的某些特征进行提取，然后利用生物统计学原理，建立相关的数学模型，并将结果存储在电脑中，以此来进行身份的识别。目前人脸识别技术主要被运用于安防和金融等领域，比如现在的刷脸检票和支付、刷脸门禁等，早已出现在了我们的日常生活中，因此，人脸识别技术的前景是非常好的[1]。

2人脸识别的技术流程

人脸识别技术的流程主要分为了以下几点，分别是人脸图像的采集、人脸的检测、人脸特征的提取以及人脸特征的匹配和识别。在这几个环节中，最重要的部分是人脸检测和对特征的提取这两个环节。

2.1 人脸的检测

在人脸检测的环节中，计算机会根据应用场景的特点与人卡进行对比，并且选择合适的人脸检测算法。在算法中，计算机会根据人脸的大小、采样的尺寸以及校准的角度进行相应的应用场景处理。一般来说，人脸检测的算法处理速度都应大于100ms（i7处理器下）。

2.2 人脸特征的提取

人脸特征的提取与传统的人工设计特征的人脸识别算法不同，它主要采用了非常主流的方法来提取人脸的特征，并进行识别。人脸特征的提取是利用深度神经卷以及网络提出目标所具有的深度语义特征来对人脸进行识别，这种方法通过了多层特征所融合的深度神经网络，可以对各种级别的语义信息进行适当的学习，例如低级别特征的边缘和角度等，以及中级级别的五官，还有高级级别的表情和年龄等特征。人脸特征的提取采用深度学习技术的人脸识别，可以有效解决传统方法无法解决的问题，比如说尺寸、旋转等，另外，还可以精准识别较小或者非常不清晰的人脸，因此，人脸识别技术有着非常高的识别精准度，并且泛化能力也非常强。

2.3 结果的匹配与识别

人脸识别技术除了人脸检测以及人脸特征的提取能够加快速度之外，在匹配结果的环节上也可以提升识别的速度，这就需要通过建立索引树的方式来达到目的了。建立索引树可以将计算机的匹配速度提升到毫秒级的水平。因此，在进行单个的人脸识别时，所需要花费的时间大概在120ms，人脸识别顺序执行时，速度可以达到8-9帧/秒。对于计算机来说，每秒的播放帧数在15-20幀，这样在进行人脸观察时才不会出现明显卡顿的现象。

基于深度学习的人脸识别算法所具有的特征如下：①人脸的识别速度极快：在人脸识别时，对比速度每秒高达数十次，在秒级中就可以对百万级的人口数据库进行目标搜索。②人脸识别的准确率非常高：通常情况下，人脸识别技术的准确率超过了99%。③人脸识别的适用性较强：无论识别的环境是白天还是晚上，都不会对人脸识别的算法有太大的影响[2]。

3人脸识别在智慧校园的应用

就目前来说，人脸识别技术普遍运用在安防和金融等方面，而在智慧校园中的应用也越来越广泛。在智慧校园中，利用人脸识别技术作为身份的识别，需要收集师生以及真实有效的访客的身份数据，在识别前将这些身份信息和人脸信息录入进去，然后通过人脸识别系统来进行统一的智能化管理。人脸识别技术与传统的校园卡或者身份证相比，在管理图书借还以及考试审核等情况时，不再出现冒名顶替的情况，并且对于限制区域的管理更加有效，非法人员不能够进入到限制区域中。在人脸识别的过程中，一旦出现未录入信息的或者是非法人员的信息，人脸识别的系统就会立即识别并报警，将相关的信息发送到相关的部门中，以方便处理。如今，已经有很多高校开始使用人脸识别技术了，比如我国的武汉大学、浙江大学等，都设置了人脸识别系统，并将人脸识别与学校的校园卡进行了绑定，采用无感支付的方式，在一定程度上对校园的安全级别进行了有效提升，实现了智慧校园、平安校园。另外，人脸识别技术还可以为教师和学生提供个性化的智能服务[3]。

4人脸识别技术所存在的不足

①人的表情：人的面部表情是时刻在变化的，并且极易受到外界因素的影响，因此，人的表情是无法利用模型来精确测量的。不仅是我国，国外也依然没有一套较为完善的人脸识别系统，一些关键的技术还需要再进一步的提升。②人脸识别存在安全漏洞：在人脸识别的技术中，将人脸与数据库信息进行对比，或者是利用算法，也都会存在误差。③不同的个体之间存在区别：人脸识别技术在识别不同个体之间，对相似的外观的结构无法有效的区分开来。④信息采集的环境：人脸信息的采集对于环境的要求非常高，包括了外部环境以及设备、光线的敏感程度等，影响了人脸识别的精确度。⑤人脸的变化：人的脸部会随着年龄的变化而变化，或者是整容、毁容等，在一定程度上影响了人脸的识别。

5结束语

随着计算机技术的不断发展，计算机的速度和效率将得到进一步提高，人脸识别技术的应用也就越来越广泛。现如今，人脸识别技术不仅在智慧校园中得到广泛的应用，越来越多的企业也开始利用人脸识别技术进行考勤等，并且我国最早并长期使用人脸识别技术的是在边境出入关卡，这在一定程度上推动了人脸识别技术的发展。尽管人脸识别技术一直在不断地进步，但在某些因素上依然还存在着问题，这也导致了人脸识别技术还无法达到人们预期地实用性和安全性，需要进一步的完善。人脸识别技术虽然已经取得了很好的成绩，但还是面临着很多的问题和不足，这就需要对人脸识别技术进行进一步的研究和提升。在未来的人工智能发展中，人脸识别技术始终会是一个重要组成单位，具有蓬勃的生命力。

参考文献

[1] 郑定成.人脸识别技术在智慧校园的应用[J].集成电路应用，2020， 37（7）：132-133.

[2] 王琨，朱勇建，黄荟霖，等.人脸识别技术的应用与发展现状研究[J].科技创新导报，2020，17（10）：128-129.

[3] 朱雪斌.计算机人脸识别技术的应用[J].电子技术与软件工程， 2020（7）：158-159.