浅谈当前人脸识别技术和视频处理技术的发展

（广西现代职业技术学院，广西 河池 547000）

1 人脸识别技术和视频处理技术发展的现状分析

1.1 实际应用效果与实验效果存在差距

人脸识别技术和视频处理技术的实际应用效果和实验效果存在差距。将人脸识别技术和视频处理技术应用到实际生活之前，相关人员会通过无数次的实验来反复测试其效果，但是在实际应用的过程中我们发现，有时候人脸识别技术和视频处理技术无法准确地识别出相应的人脸，导致支付或者是刷脸无法顺利完成，影响人们的生活，人脸识别技术和视频处理技术的延时问题影响了人们的使用，人们更倾向于使用密码操作，这样的现象导致目前人脸识别技术和视频处理技术无法在生活中得到推广[1]。

1.2 实验测试标准有待提高

目前人脸识别技术和视频处理技术的实验测试标准还有待提高。在测试过程中，相关的测试人员会通过无数次的测试来保证人脸识别技术和视频处理技术能够顺利的应用到各行各业中去，但是由于每个行业都有每个行业的标准，每个地区都有每个地区的标准，所以在测试的过程中，一方面要根据具体情况进行分析，另一方面在测试过程中应该要保证整个测试过程的顺利进行，不会受到任何其他因素的干扰，这样才能保证测试结果的准确性。在测试过程中，误差会导致人脸识别技术和视频处理技术的测试结果出现问题，不利于后续人脸识别技术和视频处理技术的推广[2]。

1.3 存在安全隐患

目前人脸识别技术和视频处理技术仍然存在安全隐患。很多高校都会通过设置门禁系统来保证学生的安全，但是由于目前人脸识别技术和视频处理技术存在着一定的问题，因此，会导致人脸识别过程中2 个长得较为相似的人被识别成同一个人，不利于保护学生的安全。此外，将人脸识别技术和视频处理技术运用到支付系统中时，同样的问题会导致支付过程中的相关人员的利益受损，不利于将其广泛应用到生活中去。人脸识别技术和视频处理技术目前仍存在弊端，会影响人们的正常生活，所以，人脸识别技术和视频处理技术仍需不断发展。

2 人脸识别技术和视频处理技术在社会上的应用

2.1 便捷支付

我们最常见的人脸识别技术和视频处理技术的应用当属便捷支付。便捷支付是近几年来相关人员新研发出来的一种支付方式，人们可以直接通过刷脸的方式完成支付。便捷支付由客户、商家、认证中心、支付网关、客户银行以及商家银行6 个部分组成。在设计过程中必须要遵循保密性原则、完整性原则、可用性原则、不可否认性原则、可审查性原则和认证性原则。并且在支付过程中十分强调认证环节，会使用活体检测技术，要求相关人员根据提示操作，进而方便系统识别是否为本人操作，为保护用户的资金安全奠定坚实的基础。目前，利用便捷支付能够有效地缩短排队的时间，对于提高相关地区的工作效率有着十分重要的意义。并且有些超市还可以通过自助支付的方式节省人们的排队时间，给人们的生活带来了较大便利。目前便捷支付在很多地方都得到了广泛应用，比如自动贩卖机、超市、书店，人们都可以通过人脸识别的方式来完成支付，不需要使用密码，有效地保护了自己的账户和密码安全。

2.2 安全门禁

人脸识别技术和视频处理技术在安全门禁中有着较为广泛的应用。目前市面上应用较为广泛的是一种基于RFID的门禁系统，以STM32 作为主控制器，结合触摸屏、射频识别模块、继电器等器件构建门禁系统。通过比对卡号是否准确，由单片机控制继电器实现门的开启。目前，使用安全门禁能够有效防止外来人员入内，保护住户的安全。用户通过验证就能够进入该区域内，视频处理技术对该区域的所有人员的人脸信息进行相应的输入、跟踪，使得人们每次进出只需要通过人脸识别即可，有效地缩短了开锁时间，对于人们的生活有着十分重要的意义，同时安全门禁能够提供相应的保障，保护人们的安全。

2.3 “刷脸”进站

目前很多的车站都会通过“刷脸”的方式来缩短进站时间。比如我们最常见的高铁站和火车站，目前很多较大的车站都采用了“刷脸”进站的方式，大大缩短了排队的时间。从人脸识别受理终端侧来看，其主要包括人脸图像采集及检测技术、人脸图像预处理技术、活体检测技术等。从平台侧来看，其主要包括人脸图像特征提取技术、人脸图像匹配与识别技术。应用这些技术能够将收集到的人脸信息上传至终端，并与数据库中的信息进行对比分析。图像越清晰，识别效率越高。网络实名制的认证方法可利用现代先进的人脸识别技术实现“人证合一”，以1 ∶N 的识别方法将用户照片与后台数据库图像以及身份证图像进行比对，该方法可以代替人工核对，有效提高了核实效率和认证的准确性。

在一些重大节日，比如春节的时候，很多人都会在车站滞留。工作人员的人数不够会大大延长进站检票的时间，所以在这种大型节日里如果继续采取人工检票的方式，会导致这种局面持续恶化。而采用“刷脸”进站的方式，只需要将相关人员的身份证放入识别器中，利用摄像头识别脸部信息，通过将识别到脸部信息和身份证上的信息进行对比，就能够快速地完成检票工作，从而大大提高了车站的检票效率，方便了人们的生活[3]。

3 人脸识别技术和视频处理技术发展的未来发展

3.1 网络化趋势

随着时代的发展，人脸识别技术和视频处理技术不断向着网络化的方向发展。目前大数据深度学习进一步提高了人脸识别的精度，如果能够将人脸识别技术和视频处理技术广泛应用到互联网行业中，就能够快速地普及相关的信息，弥补传统技术的不足。人脸识别技术能够使有关人员快速获取相应的信息，并且利用互联网可以将识别到的信息快速传送到相关部门手中，使人们能够及时做好相应的处理工作，给人们的生产生活带来很大的便利，使我们的生活得到进一步发展。

3.2 多生物识别模式融合趋势

人脸识别技术和视频处理技术凭借着自身可靠、便捷等优势，逐渐向着多生物识别模式发展。目前指纹识别和人脸识别已经不断融入人们的生活中。很多单一的生物识别技术都存在着一定的缺陷，如果能够将人物脸识别技术、视频处理技术与生物识别技术结合在一起，就能够提高其准确率，并且扩大其应用场景。在一些安全等级较高的应用场景之中，可以通过2 种以上的生物识别技术来进行验证，取长补短。通过将人脸识别技术、视频处理技术以及生物识别技术应用在一起，我们可以构建出一个多重生物识别系统，能够通过不同的采集器来收集各种生物数据，然后通过各自的算法和规则来决定这些收集到的数据是否与我们之前收集到的数据相匹配，如果其中有一种无法明确识别，可以通过另一种方式来进行确认，通过2 种技术的互补，能够使我们的生活更加便利[4]。

3.3 云技术

随着云技术的不断发展，可以将人脸识别技术和视频处理技术收集到的数据能够上传至终端储存，并且能够为后续工作提供一定的参考。例如，将人脸识别技术收集到的信息上传至云端，可以精确地统计出任意时段内进店驻留的单个客流的男女属性和年龄，男女属性的精确度在99.5%以上，年龄精确度在90%以上，误差不超过3 岁。这样店商就可以根据进店人群的男女比例、年龄属性，迅速调整产品结构、改变营销策略，从而提高回报率[5]。

4 结语

综上所述，目前人脸识别技术和视频处理技术在我们生活中的应用十分广泛，并且有着十分重要的意义，我们必须要意识到目前人脸识别技术和视频处理技术还有一定的发展空间，需要继续进行大力研发，使其能够给我们的生活带来更大的便利。在日常生活中我们不难发现，很多人上下班打卡时都会用到人脸识别技术，在支付时可以直接通过“刷脸”的方式完成支付。人脸识别技术和视频处理技术使人们的生活越来越便捷，但同时我们也发现人脸识别技术和视频处理技术还不够完善，导致在应用过程中还存在着较多的安全隐患，人脸识别技术和视频处理技术的发展面临着较大的挑战。只有继续对人脸识别技术和视频处理技术进行研发，未来我们的生活才会越来越便捷。因此，我国政府应该加大人力和物力方面的投入力度，更好地促进人脸识别技术和视频处理技术的进一步发展。