韩晴

人脸识别（Face Recognition），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，通常也叫做人像识别、面部识别。该项技术起步非常早，1964年就开始有这项技术，但属于初级阶段，算法模型不够成熟，1991年以后人脸识别发展迅速。到了1998年，汉王最早把人脸识别带入门禁和考勤应用，但是人脸识别在这个阶段没有完全火起来，真正火起来是到了2012年之后，归功于深度学习的大规模应用。人脸识别技术在身份鉴别、自动监控、人机交互系统等方面有着广泛应用是生物识别中的一类，其他还包括指纹识别、虹膜识别、声纹识别、掌纹识别等等

人脸识别主要分为人脸检测（face detection）、特征提取（feature extraction）和人脸识别（face recognition）三个过程；它是一种依据人的面部特征（如统计或几何特征等），自动进行身份鉴别的技术。并综合运用了数字图像、视频处理、模式识别等多种技术。关于人脸识别的3个关键技术。

1、基于特征的人脸检测技术

通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

2、基于模板匹配人脸检测技术

从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

3、基于统计的人脸检测技术

通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统计方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。

目前，人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。其丰富的应用场景，给人脸识别带来巨大的市场潜力。随着应用场景逐渐增多，布局人脸识别的生态也更加丰富。从消费电子、到安防、金融等。

在上线短短几年的时间里，人脸识别布控系统，在国内多地名声大噪，建设了多个样板工程和经典案例。

一、公安领域

人脸产品已在24个省上线实战，获得公安部高度认可，引领了公安行业战法的变革。随着“平安城市建设”的大力推进，越来越多的高清摄像头部署在各个重要场所，如机场、地铁、火车站、汽车站等。这些场所是人口流动必经之地，也是公安重点布控区域。公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员，比如走丢的老人、小孩，拒不交代身份的嫌疑犯。这时传统的方法往往不能解决问题。利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中。系统自动在海量人口数据库中进行查找比对，通过特征比对，列出最为相似的人员信息。

传统的核查手段，在验证行人身份时需要控制住人流，难免会影响行人的正常通行，但人脸识别不会造成这种情况，摄像头主动捕捉经过的路人，即使同时很很多人通过，也都能被捕捉到。另一方面，如果在现有的核查手段下出现问题，往往是事后查询，需要翻看大量的视频，但人脸识别可以很好地做到事中提醒，只要这个人在我的黑名单库里，在识别出来之后就会报警，节约了很多人力成本。

随着人脸技术的应用和发展，很多地区提出了人脸识别需求，将抓拍一体机部署在一些重要的公共交通枢纽上，例如：火车站、汽车站、机场等人流通道，要求系统自动侦测视频画面中的人脸，并与数据库中的人脸数据进行一一比对，得到最有可能的身份信息。

例如：天津金街有一个案例，天津金街是当地有名的购物娱乐一条街，人流量巨大，使用人脸抓拍系统在天津金街安装了70多个摄像头，只要是来过金街的人，都会被记录进这套系统。虽然单个摄像头安置在光线复杂、视野广阔的外部环境下会导致识别率下降，但是在70个摄像头的情况下，外界对单个摄像头的影响就微乎其微，可以保证对路人很好的面部捕捉。

目前该技术已应用于天津、贵州、湖南、广西、四川、内蒙古等省份。

二、智慧校園人脸识别系统

高校是开放型的园区，每天进出的师生及社会人员特别众多，但高校保安工作人员却无法认清、记住每个进出的人员是否是本校师生，或者是否社会正常人员入校办事。这是他们安保工作的难点所在。

针对校园出入口人员管理、考场管理、宿舍楼管理、重大活动管理等多个场景融合了大数据、面部识别等多个技术手段，提出了一整套解决方案。

宿舍人脸签到管理：

通过人脸宿管系统，在宿舍考勤时间内，自动识别记录学生归寝考勤信息，生成考勤报表。无需学生排队刷卡和设备操作，既节约了时间又避免了代打卡的行为。同时这些考勤报表能够便于学校和宿管老师、班主任实时了解学生住宿信息。

校园人员管理：

学生入校离校可通过设在校园门口的人脸抓拍相机自动识别出相对应的学生信息，并可根据学生的上课及休息时间进行管理，上课期间学生离校会自动推送相应照片和人员信息到教导处。在非本校人员进出学校时，也会自动记录下来访者的照片与数据库进行实时比对，能更加精准地识别可疑人员，当有可疑人员进入校园时，人脸识别能及时报警，从而降低校外人员扰乱校园正常秩序的几率。

考场管理：

在考试期间，通过考生的人证比对，部署在教室的抓拍相机可自动识别考生与身份证信息是否匹配，防止替考等作弊现象的出现，极大的降低了监考老师在监管上的工作压力。

系统可根据不同的场景和业务，提供丰富多样的服务内容。人脸识别系统大大提升了校园的技防能力，其较高的识别率和精准度，为校园安全提供保障。

三、重大赛事活动及会议便携式人脸系统

近年来，随着一些重大赛事以及会议活动的增加，一些临时性短期的人脸应用需求应运而生，常规部署人脸抓拍系统显然难度比较大。快速安装部署、临时性、方便携带等要求给产品提出了一个更高的要求。

根据新需求，推出人脸便携式抓拍系统，在活动期间，通过便携式人脸抓拍相机可以实现快速安装，连接简单等功能，通过内置的数据库快速解决人脸比对，信息核对等实际难题。为重要赛事或活动提供了全面的安全保障。安防的人脸识别应用，如今还逐渐在各项会议和赛事中被大量采用。

目前已广泛应用于马拉松赛事、天津全运会、金砖会议等活动中。

四、总结

随着人脸识别技术进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。有关机构预测，到2020年，人脸识别的市场规模预计达到2000亿，其中通关安防产品达到700亿，在线支付达到500亿。

总而言之，除了安防之外，互联网、消费电子、汽车电子、零售、医疗、教育等诸多领域都在逐步引入人脸识别，遍地开花是大势所趋。未来几年是包括人脸识别在内的人工智能技术产业爆发的几年，无论是产品种类、产业规模还是生活方式都会有爆发性的增长和改变，看“脸”的时代已来。