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作者：段佳寧

摘要：人臉識別，屬于生物識別技術一個分支，是利用人臉的五官、膚色等特征信息來識別身份的。通過前端的圖像或視頻采集設備采集圖像或視頻，然后對被測圖像或視頻中是否含有人臉進行檢測，最后識別出被檢測出的人臉的身份，該技術是現在人工智能領域一項比較熱門的研究方向。

文章介紹了人臉識別技術的發展歷程與一些處于領先地位的研究機構、企業的技術現狀，并對人臉識別的特點和功能進行了闡述，最后根據當前人臉識別技術的迅猛發展，對今后各領域的應用進行了展望。

關鍵詞：人臉識別;并發性;人臉跟蹤;人臉檢索

中圖分類號：TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2023)219-0100-02

前段時間引發世界各國人們普遍關注的手機iPhone X一經面世，便憑借它獨特的人臉解鎖和無線充電等新技術吸引了大眾的眼球，也使人臉識別的應用更加深入到我們的生活中，掀起了人們對人臉識別技術及其應用的討論熱潮。

(科技論文)人臉識別技術的發展與功能（范文）

人臉識別，是基于人的臉部特征，檢測圖像或視頻流中是否存在人臉，若存在人臉，就進一步檢測出其位置、大小以及面部各個器官的位置等信息，并可自動跟蹤和進行身份識別的一種技術[ 1 ]。當前，人臉識別技術隨著前幾年的快速發展，幾乎達到了與指紋識別等識別技術并駕齊驅的程度，并在部分手機、考勤等領域逐漸取代了指紋識別，成為一種新型的身份確認方式。

一、人臉識別技術的發展現狀

1、國內的發展情況

我國對人臉識別技術的研究始于20世紀80年代，當時的一些研究機構和高校，如中科院自動化所、中科院計算所、清華大學、復旦大學等陸續開展了人臉識別技術的研究。同時，由于國家政策對科技產業的支持，我國人臉識別技術近幾年專利數量和成果轉化迅速增長。

中國專利公開量從2011年的270件增加至2015年的1 398件，增長了5倍多，超過美國位居第一[2]。我國在人臉識別技術研究方面也占據了一席之地。2006年，清華大學電子工程系的蘇光大教授將人臉識別技術在公安等領域進行了嘗試。

李子青率領團隊研發出高性能的人臉識別系統，并將其和RFID射頻卡技術有機結合，為奧運會量身定制了人臉識別快速身份驗證系統[3]。2008年，我國在奧運會開閉幕式上成功應用了人臉識別系統，這是人臉識別技術首次應用于奧運會。

2014年3月，湯曉鷗團隊發表了GaussianFace人臉識別算法，此算法判斷隨機抽取的兩張照片是否為同一個人的準確率達98.52%，超過了Facebook同期發布的DeepFace算法(準確率97.35%)。

隨后，該團隊又先后發表了更先進的DeepID2和DeepID3算法，將人臉識別的準確率提升至99.55%，這也使得湯曉鷗團隊實驗室于2016年成為NVIDIA評選的全球人工智能十大先鋒實驗室之一。

可見，因為最近幾年我國在人臉識別技術上投入較大，研發能力和創新水平已經有了很大提高，達到了世界先進水平。然而某些核心技術的缺失，也反映出我國人臉識別技術的研發能力相對比較分散，還要進一步培養領軍單位和領軍人才。

2、國外的發展歷程

早在20世紀80年代后期，人臉識別技術的雛形就已經形成了，而真正將人臉識別技術加以應用則是在20世紀90年代后期，并且以美國、歐洲國家和日本為主。美國作為人臉識別技術最先起步的國家，亦是最先應用該技術的國家，掌握著此項技術的核心專利。

2001年美國發生“911”事件，為了加強對出入境人員的監管，華盛頓州在機場使用生物識別技術強化對出入境人員的身份認證和管理，這是生物識別技術首次應用在機場。日本雖然接觸人臉識別技術略晚，但始終保持著較快的發展速度。

日前，日本NEC公司在其安防展會上展示了最尖端的人臉識別技術，能識破戴上高仿真人臉面具或用他人照片擋住攝像頭的手段，NEC對外聲稱該公司人臉識別技術的準確度被美國政府評為世界第一。

3、各公司目前的技術水平

根據調查數據顯示，人臉識別技術主要專利權和核心技術大都掌握在國外的研究機構和大公司手中，例如日本的佳能、索尼、卡西歐，美國的谷歌、微軟，韓國的三星電子和荷蘭皇家飛利浦電子等公司，在人臉識別技術上處于世界領先地位。

由于我國廣闊的市場需求和國家對科技創新的支持，近幾年不斷增加了人工智能領域的投入，國內已有多家公司在人臉識別技術上迎頭趕了上來。成立于1999年的科大訊飛公司，是一家專業從事人工智能研究和相關軟件及產品開發的骨干企業，公司聯合香港中文大學湯曉鷗團隊推出的人臉識別技術已經達到世界領先水平。

還有成立于1998年的漢王科技公司，在手寫識別、光學字符識別(OCR)、筆跡輸入上擁有多項核心技術，目前漢王科技有關識別技術的系列軟硬件產品已經廣泛運用于金融、安保等各個領域。

(科技論文)人臉識別技術的發展與功能（范文）

二、人臉識別技術的特點

1、非強制性

人臉識別技術首要的特點就是具有非強制性。掌紋掌脈識別、虹膜識別、視網膜識別等識別技術，都需要被測人有意識的配合儀器設備采集相關的特征信息，這些特殊的采集方式被被測人察覺后，別有用心的人就會有針對性的利用對應方法進行偽裝和欺騙。

然而人臉識別則不同，人臉識別系統可以在識別對象無意識狀態下自動采集人臉圖像并加以分析，非強制性的特點對于一種識別方法非常重要，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防范和破解。這在一定程度上使得人臉識別相較于指紋識別等其他強制性識別更易實現。

2、并發性

人臉識別技術的另一大特點是具有并發性。通過攝像頭等圖像或視頻采集設備，可以快速且同時采集、識別一個圖像或視頻的一幀中含有的多個人臉，這對于指紋、掌紋等識別技術具有無法比擬的優勢。

例如許多火車站、球場、機場的出入口等人流密集的場所，通過監控系統對采集畫面中的多個人臉圖像進行識別并處理，在不影響人員出入的效率和速度的情況下，及時識別和確認被測人的身份，具有很強的實用性。

3、非接觸性

人臉識別技術還具有非接觸性的特點。目前廣泛應用的指紋識別是利用電子壓力傳感器采集指紋進行識別比對，對于醫院等衛生環境敏感的場所，接觸性識別系統也不利于防止疾病的傳播。掌紋、視網膜等識別方式雖然也不用實質性的接觸被測者，但是采集距離較近，也需要被測者配合采集。

人臉識別系統從采集人臉信息到完成身份識別全程不需要與識別對象產生任何接觸，甚至在相距較遠的情況下也可以正常工作。

三、人臉識別技術的功能

人臉識別技術首先要完成人臉捕獲，人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻的一幀中檢測出人臉。隨后再將人臉從背景中分離出來，并自動保存。成功捕獲人臉后，接下來人臉識別系統進一步確定識別對象的身份，完成人臉識別。人臉識別按應用方式又可分為人臉跟蹤、人臉驗證和人臉檢索。

1、人臉跟蹤

人臉跟蹤是指利用人臉捕獲技術確定人臉后，當指定的人在攝像頭拍攝的范圍內移動時動態地對其進行跟蹤。

2、人臉驗證

通過對兩張人臉圖像提取的特征進行對比，該技術將根據兩張人臉的相似程度決定“一致”或者“不一致”，從而得出兩張人臉是否屬于同一個人。

3、人臉檢索

在人臉數據庫中找出與需要檢索的人臉相似度最高的一個或多個人臉，此應用需要事先建立目標人群的圖像數據庫。在一個數據庫中檢索某個人是不是屬于數據庫中的人，是人臉識別技術最主要的應用之一。

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四、總結與展望

人臉識別技術的準確率和可靠性在某些領域暫時還無法滿足要求，現階段的意義在于將那些長時間處于重復性工作環境中的人解放出來，從而達到降低成本增強效率的目的，但這并不意味著去取代某種職業或者技術。

人的身體機能和感覺器官的能力是有限的，隨著模式識別、計算機視覺、圖像處理、機器學習這些相關學科的不斷進步，將會推動人臉識別的準確度和識別速度不斷提升[4]。

就像計算機通過深度學習可以在很多領域超越人類一樣，機器視覺通過前端的先進設備與后臺的數據庫和處理器共同協作，計算機的人臉識別將全面超過人的識別速度和準確率，除了身份識別，還將實現判斷年齡、美丑、健康等新功能。在不久的將來，人臉識別技術必將逐漸走進日常生活，得到更廣泛的應用。

參考文獻

[1]徐曉艷.人臉識別技術綜述[J].電子測試，2015(5X)：885-894.

[2]何歡，肖強，王春莉，等，人臉識別技術發展現在及趨勢分析[J].情報檢索，2016(11)：41-47.

[3]http：//it.sohu.com/20080830/n259282251.shtml我國研制的人臉識別技術成功用于奧運會.

[4]左騰.人臉識別技術綜述[J].軟件導刊，2017，16(2)：182-185.

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