家电网－HEA.CN报道：从改变人机交互模式到在生活中广泛运用，面部识别技术一副要颠覆世界的气势来到我们的生活里。不过在技术上，面部识别依然有迈不过的坎。
【家电网 HEA.CN 2018年3月19日原创】早在指纹识别、虹膜识别、面部识别等生物特征识别技术为人们所熟知的十余年前，好莱坞就将“生物特征识别”这个概念实现在了银幕上。
经典系列电影《碟中谍》，几乎每一部都会涉及生物特征识别领域，比如虹膜解锁拯救世界的紧急任务，或带着橡胶面具骗过人脸识别溜进克里姆林宫等，堪称“生物识别技术宣传片”。2015年的《碟中谍5》中更是融入了最新的黑科技——视网膜识别技术。
随着科技发展，电影中出现的技术手段已经越来越接近人们的日常生活。自2013年，苹果发布iPhone 5s以来，指纹识别就已经开始成为手机的标配。如今5年时间过去，去年发布的iPhone X更是将面部识别带到了现实生活中，让面部识别技术成为了科技圈的热点。一时间各大互联网公司纷纷入局，初创公司如雨后春笋一般涌现。
从指令识别到生物特征识别是人机交互的变革
所谓的生物特征识别技术，就是运用声学、光学、生物传感器等，采集人体的身体特征和行为特征，运用计算机处理相关数据，对个人身份进行辨别。生物识别技术一般分为采集生物图像、提取主要生物特征信息、保存信息数据、进行数据信息对比等几个步骤。而面部识别，作为生物特征识别技术的一个分支，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
利用人体本身的生理特征或者行为特征进行身份验证，在很大程度上提高了认证的便捷性和安全性，以虹膜识别为例，虹膜为人眼瞳孔和巩膜之间的圆形部分，其中有许多半点、纹路、凹陷等细节特征，在成型之后将一生保持不变，因而有了稳定性和唯一性，因此，将虹膜识别用作身份认证的手段。
生物识别的便捷性和安全性，进一步地简化了人机交互方式。
在按键为主的功能机时代，人们通过组合键指令的方式进行人机交互。手机通过读取键值代码，执行用户在按键上的操作，并将内容反馈到显示器上。而从按键到触控的转变则是关键，重点是提高了触控性能和扩大触控范围。之后，专注于用户个性化交互被广泛运用，变革的标志就是密码的使用正在减少，取而代之的是生物识别。手机的形态也由充满了按键到剩下一个Home键，手机的认证方式由密码向指纹转变，人们不需要多触摸几次屏幕。iPhone X将面部识别运用到手机后更是将屏幕下方的Home键去掉了，也让用户拿起手机就能解锁，直接跳过了和屏幕接触的环节。
可以看出，人机交互的进化就是从有到无的变革。
抓捕嫌疑人！面部识别还能这样玩？
生物识别技术是以安全验证的方式出现在手机上的，主要作用就是进行手机的解锁操作，以及移动支付等。早期以指纹识别为主，不过指纹识别需要手指在指纹读取装置上停留，在使用的过程中，需要人为的配合。而面部识别可以通过摄像头和传感器对人的面部特征进行识别，进而确定身份。也就是说，用户可以不接触任何装置，面部特征就能够被捕捉并确认身份，很大程度地提高了效率，因此被运用得越来越广泛。
媒体称，中国郑州警察开始配备能够进行面部识别的墨镜以识别嫌疑犯。报道称该墨镜与警方的嫌疑人数据库相连，这意味着警察可以快速扫描人群。该技术允许警员拍摄可疑人员地照片，然后与内部数据库中的照片进行比对，如果有匹配结果，相关人员的姓名和地址等个人信息将被发送给警员。目前，这款眼镜由河南省会郑州的铁路警方率先使用，郑州铁路警方分别在车站的四个进站口部署佩戴新眼镜的警员。据官方媒体报道，该款墨镜已经协助警方抓获七名涉嫌包括拐卖人口、交通肇事逃逸在内的刑事案件的嫌疑犯。
另据报道，自今年2月26日起，美国洛杉矶国际机场使用最新的人脸识别技术帮助游客办理登记手续，该技术通过面部匹配算法来确认游客的护照、登机牌和本人是否一致。实际上，人脸识别技术的研究在机场的探索已经有10年的时间。自2001年美国发生“9·11”事件后，华盛顿就开始考虑将机场出入境使用生物识别技术强化身份认证和黑名单管理，拉开了生物识别技术在机场应用的帷幕。目前兰州中川国际机场、青岛机场、哈尔滨机场等国内机场均将人脸识别运用到登机手续上，将来有望以人脸识别系统代替登机牌。
除此之外，人脸识别还与辅助驾驶系统相结合，通过对司机的面部进行识别判断司机的精神状况，在司机走神或者疲劳闭眼的时候发出警报，让司机能够保持警醒，避免出现事故。另外，在自拍软件或直播软件上也运用人脸识别，软件通过算法捕捉人的面部，并进行美化，让用户在自拍或直播时不用化妆，同时还可以添加特效。
面部识别技术尚待突破
从改变人机交互模式到在生活中广泛运用，面部识别技术一副要颠覆世界的气势来到我们的生活里。不过在技术上，面部识别依然有迈不过的坎。
人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程。人脸检测指输入图像检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。特征提取是指通过数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。人脸识别就是将待识别人脸所提取的特征与数据库中的人脸特征进行对比，根据相似度判别分类。
不过基于可见光图像的人脸识别最大的难点在于充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境下提取人脸信息。在实际的人脸检测中，人脸图像的获取具有不确定性，如光线的方向、强度等，其次是人脸的多样性如衰老、发型的改变、身材的改变、妆容的变化甚至整容等等。在实际的检测过程中，当各种各样的因素融合在一起，就会让情况变得更加复杂，加大检测识别的难度。
另外，根据衡量人脸识别的算法能力的拒识率、误识率、通过率、准确率，如果人脸识别在拒识率上表现较差，影响的只是用户体验，但如果误识率过高，则会对用户的财产安全造成威胁。也就是说在简单的场景中，可以将人脸识别的阈值降低，但在安防、金融等涉及人身财产安全的领域里，则要将阈值提得足够高。不过阈值的提高，会让人脸识别系统的准确率大大降低，这一点是面部识别亟待解决的问题。
因此，出于安全性的考虑，很长一段时间内，面部识别会与指纹识别、虹膜识别等生物特征识别技术共存，彼此取长补短。
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