伴隨著電子信息、電子技術及互聯網發展，大數據以及云計算的應用，人臉識別技術得已快速發展應用。人臉識別作為一項互聯網領域熱門的技術，在互聯網產品很多領域都有著廣泛的應用，如現在的手機很多APP都要實名注冊，需要用到人臉識別進行注冊完成，還有人臉識別支付的應用，解決人都無需手機掃碼，只需要刷臉就能搞定支付。人臉識別技術如此強大，那今天說下人臉識別技術，了解下它還有哪些應用以及優缺點。

一、人臉識別技術理論及應用領域

人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行一系列比對的相關技術，通常也叫人像識別或面部識別。人臉與人體的其他生物特征（指紋和虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。

人臉識別是近年來模式識別、圖像處理、機器視覺、神經網絡以及認知科學等領域研究的熱點課題之一，被廣泛應用于公共安全（罪犯識別等）、安全驗證系統、信用卡驗證、醫學、檔案管理、視頻會議、人機交互系統等各個方面。人臉識別可以廣泛應用于考勤、訪客管理、酒店、安防、公安、金融、機場、地鐵、邊防口岸等多個對人員身份進行自然比對識別的重要領域，人臉識別技術現在這些領域得于快速發展應用，為人臉識別技術深度學習提供大量真貴數據，為更加智能人臉識別技術奠定基礎。

人臉識別技術的應用及大提高辦事效率，大大降低人工成本。在以前，不管是大型公司或機關單位，門口或者前臺需要安排一個人負責進行訪客登記，維護公司安全和辦公環境秩序。傳統訪客登記的步驟是前臺、保安或訪客自己手動填寫個人信息（通常是姓名、電話號等），耗時而且不能確定訪客的真實身份。數據顯示，國內近70%的企業還在使用這種傳統的紙質登記訪客。耗時長，效率低，人工成本高，出于安全，很多訪客提供需假登記信息，雙方都無法建立很好信任關系，造成一些安保與訪客沖突原因之一。人臉識別技術出現，應用在訪客機上，進行刷臉訪客登記。人臉識別訪客機的好處在于，可以利用人臉識別進行人證對比，確保訪客的身份真實性。無需打印和提交訪客小票，只要刷臉就能掌握訪客的進出情況，實現無紙化的訪客登記和簽到，快速提高辦事效率，降低人工成本，也減少了不必要沖突。

人臉識別訪客機支持智能訪客預約，訪客在來訪前可以在手機軟件上登記預約，上傳頭像和其他信息，再經過后臺機器或人工審批，客戶來訪當日就能通過人臉識別訪客終端，自助刷臉開門，不用讓客人在門外干等。就算多次來訪也不用重復登記，憑借人臉識別訪客終端的數據庫，可以快速識別以前來過的訪客，實現刷臉開門，提升接待訪客的體驗。

對于接待客人的工作人員來說，通過連通系統，訪客通過這些刷臉訪客一體機進入后，還能自動下發通知給對應的接待人員，而無需前臺人員去通知相關的接待人員。運用人臉識別訪客終端，則能讓訪客登記更安全、更方便，也大大的降低管理成本。

二、人臉識別技術相對于其他生物識別技術，具有以下四個特點：

一是準確率高，人臉識別技術主要是對人的臉部特征等進行識別計算，識別出人臉庫的樣本相似度，并按概率由高向低排序，還可實現多個人臉的判斷及識別。

二是非接觸性，人臉識別技術不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像，區別于傳統的指紋識別技術。

三是無意識性，人臉識別技術不需要專門配合采集設備，人們在無意識的狀態下就被獲取人臉圖像。

四是速度快，比對采集成本的效率較高。

正是由于人臉識別技術具有這些特點，所以在越來越多國家的金融、電子商務、安全防務、娛樂等領域被推廣應用，潛力巨大。日常生活中，人臉識別技術的應用也比比皆是，例如，通過人臉來進行網絡支付，門禁考勤也是人臉識別運用比較廣泛的地方。

三、人臉識別如何進行識別？

人臉識別技術流程主要包括4個部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取和人臉匹配與識別。

1.人臉圖像采集

人臉圖像采集方式有兩種，分別是批量人臉圖像導入和現場視頻人臉采集。批量導入是指系統在用戶指定的目錄下面自動尋找圖像文件進行人臉圖像批量導入；而現場視頻人臉圖像采集是指客戶端的采集功能被打開后，會調用本地的攝像頭并打開。

2.人臉檢測/人臉活體檢測

人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。

人臉活體檢測可以有效檢測出紙質照片、手機或Pad上顯示的照片等其他非活體照片，杜絕了照片或者視頻欺騙，保證系統人臉識別的安全性。

3.人臉圖像預處理

人臉圖像預處理是對系統所采集到的人臉圖像進行光線處理、切割、旋轉、降噪、過濾、放大或縮小等一系列的復雜處理，通過這些處理使人臉圖像無論是光線還是角度、距離、大小等達到人臉圖像特征提取的標準要求，盡可能消除因光照和角度等因素造成的影響，為進行人臉圖像特征提取做好準備。

4.人臉圖像特征提取

人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。

5.匹配與識別

人臉識別系統通過人臉算法實現對兩張圖像進行比對，根據不同渠道的識別率返回比對結果，并將比對通過的圖像按照設定規則入庫保存。

四、人臉識別技術的優點與困難

人臉識別的優點在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有虹膜識別虹膜識別語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。

困難人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

相似性人臉類似性人臉類似性不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。

易變性人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對于人臉，類內變化往往大于類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。

總結，任何一項新技術的誕生，都會伴隨質疑，有質疑聲是好事，質疑使人進步。中國作為人臉識別技術大國，也開發出了防止面部信息被竊取的應對措施。人臉識別就采用活體檢測等技術來保障人臉識別是為本人操作。未來，人臉識別技術將得到更加廣泛和深入的應用。對待新的技術還是需要多一些的耐心和包容，需要更多的新技術能給用戶不一樣的生活方式。當然，人臉識別技術也有一定的安全風險。比如：互聯網公司的不當采集、人臉數據庫被攻擊和竊取等都會造成人臉數據的泄露。為應對人臉識別技術應用的諸多風險，保護好我國人臉數據和人臉模型，完善生物識別相關法律法規至關重要。