面部識別系統工作原理

引言

即使擁有一張佛羅里達州坦帕灣超級杯賽XXXV的門票，您也不一定能夠坐在那里觀看今年世界最重要的橄欖球比賽。參與過2000年1月事件的那些球迷曾在有史以來規模最大的嫌犯辨認隊列中接受辨認，雖然他們當時可能并未意識到這一點。坦帕警察局正在測試一種名為FaceIt的新技術，它能夠從擁擠的人群中拍攝面部照片并與數據庫中的罪犯照片進行比對。

這套價值3萬美元的系統借給坦帕警察局使用已經有一年了。到目前為止，還沒有使用這種技術拘捕過任何人。但是，位于坦帕中心城區不同位置的36臺攝像機能夠讓警察更加密切地觀察城市各處的活動。對城市居民和旅游者日益嚴密的監視已經引起了隱私保護組織的抗議。

人有一種識別并記住數千張面孔的奇特本領。在本文中，你將了解到計算機如何將你的面孔變成計算機代碼以便與其他數千（或數百萬）張面孔進行比較。我們還將介紹如何在選舉和犯罪調查中使用面部識別軟件，以及如何使用它保護個人計算機的安全。

臉是標識您身份的重要元素，別人也會通過你的臉來辨認您。請想象一下，如果所有的面孔都是相同的，識別出一個人該是多么的困難。除了長得幾乎完全一樣的雙胞胎之外，面孔毫無疑問是一個人最獨一無二的物理特征。不只是人有識別和區分數百萬張不同面孔的先天能力，計算機現在也正在迎頭趕上人的這種能力。

總部位于新澤西的Visionics公司是面部識別技術的眾多開發者之一。該公司開發了一個名為FaceIt的特殊軟件，它的奇特之處在于，它能夠從擁擠人群中捕捉某人的面孔，將該面孔從背景中提取出來并與數據庫中存儲的圖像進行對比。為了能夠順利工作，該軟件必須知道一張基本面孔看起來是怎樣的。面部識別軟件必須能夠首先識別出面孔（這取決于它自身的技術水平），然后再測量每張面孔的各種特征。

如果照鏡子，您會發現臉具有一些可辨別的標志。臉上的凸出部分和凹陷部分構成了不同的面部特征。Visionics將這些標志定義為節點。人臉大約有80個節點。以下是該軟件測量的幾個節點：

• 兩眼之間的距離
• 鼻子的寬度
• 眼窩的深度
• 顴骨
• 下頜輪廓
• 下顎

測量這些節點的目的在于產生一個數字代碼（一串數字），它在數據庫中代表該面孔。該代碼稱作面紋。對于FaceIt軟件，只需要14-22個節點數據即可完成識別過程。在下一節中，我們將介紹該系統如何檢測、捕獲和存儲面孔。

面部識別軟件的工作原理

面部識別軟件可歸入名為生物識別的一大類技術。生物識別技術使用生物信息來驗證身份。生物識別背后的理論是：我們的身體包含一些獨一無二的特征，可以使用它們將我們與他人區分開。除了面部識別之外，生物識別身份驗證方法還包括：

• 指紋掃描
• 視網膜掃描
• 語音識別

面部識別方法有多種，但是通常涉及捕獲、分析和對比等一系列步驟，將你的面孔與數據庫中存儲的圖像進行對比。以下是FaceIt 系統用于捕獲和對比圖像的基本過程：

1. 檢測——當系統連接到視頻監視系統后，識別軟件會在攝影機的視野中搜尋面部信息。如果在視野中存在一張面孔，它會在幾分之一秒的時間內檢測到它。它使用多尺度算法以低分辨率搜索面部圖像。（算法是提供一組指令以完成特定任務的一個程序）。系統只有在檢測到類似頭部的形狀后，才切換到高分辨率搜索。
2. 對齊——一旦檢測到面部圖像，系統會確定頭部的位置、大小和姿態。只有在面部與攝像機至少成35度角的情況下，系統才會記錄它。
3. 標準化——頭部圖像經過縮放和旋轉，以便能記錄和映射到相應的大小和姿態。無論頭部的位置如何以及相距攝像機的距離有多遠，都可以執行標準化過程。光線不會對標準化過程產生影響。
4. 表示——系統將面部數據轉換成一個唯一的代碼。通過編碼，可以更加容易地將新近捕獲的面部數據與存儲的面部數據進行比較。
5. 匹配——將新捕獲的面部數據與存儲的數據進行對比，并（在理想情況下）鏈接到至少一個已存儲的面部圖像。

FaceIt 面部識別系統的核心是局部特征分析（LFA）算法。這是系統在對面孔進行編碼時使用的數學技術。系統對面孔進行測量，并生成一個面紋，即面部的唯一數字代碼。在存儲了面紋之后，系統會將它與數據庫中存儲的成千或成百萬的面紋數據進行對比。每個面紋都存儲為一個84字節的文件。

系統可以用每分鐘6000萬張面孔的速度對內存中的面紋數據進行匹配，對于硬盤中的面紋數據，每分鐘可以匹配1500萬張面孔。在進行對比時，系統會用介于1到10之間的一個值來表示對比結果。如果該值大于預先定義的閾值，則宣布找到一個匹配結果。然后，操作人員可以查看被宣布為匹配項的兩張照片，確定計算機的工作是否準確。

與其他生物識別技術一樣，面部識別被認為是一種會在不遠的將來得到廣泛使用的技術。在下一節中，我們將介紹它現在的使用情況。

面部識別系統的應用

FaceIt這樣的面部識別軟件的主要用戶一直是一些執法機構，它們使用這些系統在擁擠的人群中捕獲隨機出現的面孔。然后，將這些面孔與數據庫中犯罪分子的照片進行對比。除了進行執法和安全監視之外，面部識別軟件還有其他幾個用途，包括：

• 消除投票欺詐
• 取款身份驗證
• 計算機安全

墨西哥政府對面部識別系統的使用可稱為是最具創新的用法之一，他們使用此技術找出舞弊的選民（通過重復登記）。為了控制選舉結果，有人會以不同姓名多次登記注冊，以便能夠多次投票。使用傳統方法并不容易找出這些人。

借助面部識別技術，官員們可以通過搜索選民數據庫中的面部圖像來找出重復登記的選民。他們將新圖像與檔案中的記錄進行對比，找出試圖使用多個姓名進行登記的人。在墨西哥2000年的總統選舉中曾使用了此技術，而且預計將很快應用到地方選舉中。

其他潛在應用還包括ATM機和取款時的安全性。軟件可以快速驗證客戶的面孔。在得到用戶同意后，ATM機或取款柜臺會拍攝客戶的數字照片。然后，FaceIt軟件使用該照片生成一個面紋，避免客戶身份失竊和欺詐交易。使用面部識別軟件后，無需再使用身份證、銀行卡或個人識別號（PIN）來確認客戶的身份。

這種生物識別技術還可以用于保護計算機文件的安全。通過在計算機上安裝網絡攝像頭和面部識別軟件，可以將您的臉變成進入計算機所需的密碼。IBM已經在其A、T和X系列的Thinkpad筆記本電腦上的屏幕保護程序里融入了這種技術。

盡管可以使用面部識別技術保護您的私人信息，但是只需要在您沒有察覺的情況下拍攝一張照片就可以輕易入侵系統并獲取您的隱私。與其他許多正在不斷發展的技術一樣，面部識別技術雖然具有難以置信的潛能，但是仍存在一些缺陷。

[責任編輯：小敏]