生物識別技術新趨勢：人臉識別及多重生物識別

　　經過十多年的技術發(fā)展和應用市場培育，當今生物識別技術已經在諸多應用領域規(guī)模化應用。就中國市場而言，生物識別技術的應用，過去還主要是以其分之技術之一的指紋識別技術為主體，在中國市場，指紋識別的應用占據了絕大部分市場份額（根據2007年的數據，中國生物識別市場，指紋識別應用占據的市場份額超過90%）。這與全球生物識別技術應用的大趨勢有較大差距。不過，我們也欣喜的看到，一些新技術，如人臉識別技術，在中國市場的應用，近一兩年的發(fā)展也非常迅猛，其市場潛力不可低估。本文將從技術和應用角度，對生物識別技術目前的兩個發(fā)展速度最為顯著的分支：人臉識別，以及多重生物識別，分別進行論述。

人臉識別技術

　　就全球市場而論，人臉識別是僅次于指紋識別的、應用規(guī)模第二大的生物識別技術。通常，人臉識別技術主要應用于如下三大領域，在這些應用領域，人臉識別具有獨特的優(yōu)勢：

　　1） 大型檔案管理系統(tǒng)，如駕駛執(zhí)照和護照管理系統(tǒng)；

　　2） 根據黑名單，通過攝像監(jiān)控網絡自動監(jiān)控目標人物；

　　3） 門禁系統(tǒng)。

　　事實上，人臉識別在個人使用、商業(yè)和政府應用中都具有巨大潛力。這項技術還在不斷進步和發(fā)展中，其應用越來越普及。就目前的技術和產品水平，人臉識別系統(tǒng)已經完全能夠以客戶可接收的成本水平，順利實施和應用。

人臉識別技術的原理

　　簡單說，人臉識別技術就是要計算機先記錄人臉的特征(無論是現場采集還是從照片采集)，然后在使用時(再次現場采集人臉圖像，或提交照片)能自動準確地辨認出是否同一人。

　　和其他生物識別技術一樣，人臉識別系統(tǒng)也是先產生人臉的特征模板并存儲在數據庫中。這些模板將被用于與提交來要求比對的模板進行一一匹配對比，通常，當某兩個模板進行比對時，如果相似程度超過系統(tǒng)預先設定的閥值，系統(tǒng)就認為比對成功--這兩個模板來自同一個人。

　　人臉識別技術原理也有不同的種類，包括基于人臉五官結構的識別，基于皮膚質地分析的識別，甚至基于人臉溫度模式的識別。最新的技術采用了人臉三維圖像建立模板--有從人臉二維圖像自動生成三維圖像建模的技術，也有真正以三維方式采集面部、頭部圖像建模的技術。

　　當然，這些技術的共同點是，它們都是建立在人臉圖像信息基礎上。除了這個共同的起點，它們的區(qū)別非常大。

　　正因為人臉識別依賴于攝像/照片的圖像信息，所以可以理解圖像質量對系統(tǒng)準確性的影響有多大。現場采集人臉圖像的質量受許多因素影響：環(huán)境光線，攝像機圖像分辨率，鏡頭的焦距和景深參數，目標人臉的移動速度以及其他諸多因素。

　　除了圖像質量外，影響人臉識別系統(tǒng)可靠性和準確率的第二大因素就是識別算法本身的技術水平。

　　"攝像機和掃描器好比眼睛，但識別算法卻是人臉識別系統(tǒng)的大腦"，多種生物識別技術核心算法供應商，Neurotechnology Ltd（神網科技公司）CEO奧吉曼塔斯(Algimantas Malickas)說， "沒有高質量的算法，一個人臉識別系統(tǒng)就談不上可靠性。而對于生物識別應用而言，系統(tǒng)可靠性無疑是客戶最重要的考慮因素。"

　　人為因素也是影響人臉識別技術準確性的重要因素。例如攝像機的使用方法、照明條件及目標人臉上陰影的變化等，都可能使人臉識別算法的性能大打折扣。算法供應商們一直在想辦法減少這些人為因素的不良影響，為此也開發(fā)了不少創(chuàng)新方法和技術。在特定的應用中如何確保選擇到合適的攝像頭和算法也很講究。不同的應用需要不同的技術，市場上眾多的攝像頭產品和人臉識別算法，并非都具有同樣的品質。