生物特征识别技术的发展与应用

　　随着安防科学技术的飞速发展和社会治安动态的日益需求，生物特征识别技术不仅被列入国家“十一五”科技攻关计划，其标准工作也井然有序。在安防科技数字化、网络化、智能化的今天，生物特征识别技术是一个什么样的发展状况，有哪些应用和创新，具有什么样的前景和发展趋势？等等。记者带着种种疑问采访了清华大学苏光大教授。

生物特征识别技术处于应用和研发并重的局面

　　生物特征识别技术在安防界一直被大家炒的很热，究竟处于一个怎样的发展状况？苏光大教授首先告诉记者，指纹识别技术在我国应用的比较早，大约在90年代已经在大规模应用。北京大学、清华大学、中科院自动化研究所等单位的指纹识别算法具有自主知识产权并且已经达到了应用的水平，在国内市场上占有一定的分额。而人脸识别比指纹识别发展的稍晚一点，当指纹识别在市场大规模应用时候，人脸识别还可能在实验室做研究呢，其后相继开展虹膜识别、声纹识别等方面的研究和应用。

　　据介绍，人脸识别技术真正大规模研究是在“911事件”之后。当前我国生物特征识别技术正处于应用和研发并重的局面。特别是人脸识别，因为指纹处于应用层面，研究越来越少，趋于成熟，但不能说*成熟，还有一些研究，如实用性问题，指纹变形问题，残缺指纹问题等，但从它应用的成熟度来说还是比较成熟。如指纹识别模块化、硬件化逐渐成形。它不仅用在*，也被逐渐应用于民用。从人脸识别来看，在中国开始比较大规模应用是从2006年以后，主要体现在以下几方面：一是人脸识别在2008年奥运会中的应用，也是开创了世界奥运*应用的先河；二是国家建成的千万量级的数据库的人脸识别；三是指纹识别、人脸识别、文字识别在深圳罗湖口岸自助通关的应用。自2006年以后，人脸识别的发展不断加快，不仅在*中应用，更是逐渐应用在地铁、银行、重要公共场所等安防领域。目前，人们对人脸识别的呼声很高，现在人脸识别不仅是大规模应用，而且还是大规模研发，对于人脸识别而言这一现象很奇特，它不是很成熟后再去应用，而是在应用中研发，在应用中发展。

　　苏光大教授说，从我国生物特征识别技术的发展历程来看，我国生物特征识别技术从无到有，从技术引进到技术开发，再到*水平。目前，我国生物识别技术和国外差距不是很大，并且距离在逐渐缩小，而特别是应用方面，我国的人脸识别技术可能会走在世界的前面。 

生物识别算法呈现多样性，性能衡量采用指标分析法

　　据记者了解，生物识别技术不是一种单纯文档查询，如*，按*号或名字就可以进行查询，这叫做基于文字或挡案的检索。而生物特征识别基于生物特征的*性，每个人具有的生物特征是*的。比如指纹具有可收集性和*性，人脸也是这样，这就叫生物特征。生物特征能够表征一个人的特点，能够作为识别个体数据，而生物特征有各种各样的，对于人脸识别来讲，不同的人脸会有不同的特征，不同的人脸算法对相同的人脸也会产生不同的特征。生物特征可以说用一组数据来描述一个人，而这个数据能够代表一个人的特征。

　　苏光大教授表示，由于特征有很多种，所以算法也不同，如人脸算法有很多种，主要有基于特征脸（PCA）的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、弹性匹配的人脸识别方法、线段Hausdorff距离（LHD）的人脸识别方法、支持向量机（SVM） 的人脸识别方法、几何特征的人脸识别方法等等，当然这些算法各有差异，各有优劣。而特征没有一个*一样的，所以方法不同反映出来的特征值和特征向量也不同。目前，各个厂家采用自己的算法，而对于同一个人，用不同算法描述，得到的结果也不一样。所以当前不能对特征做一个特定规定，而是用一个指标来衡量，比如（PCA）算法，有的人取前60维，有的人取*维，用什么来衡量 ，就要有一个性能指标。现在有一种新的思路，选用代表性较强的维数来表示，能用100个字节，就不要用1000个字节，尽量减少运算的复杂度和存储容量；现在也有人认为需要用更多的特征、更多的数据来描述特征，这样识别率更。基于上述情况，所以我们在标准上没有做硬性的要求。而是在存储条件和运行速度都应允情况下，尽量保持多的特征，便于提高生物特征识别率。

我国生物特征识别技术标准工作的突破

　　苏光大教授告诉记者，*部一直很重视生物特征识别技术标准研究工作，以前*部在指纹上是先应用后出标准，在应用中也取得了比较好的效果，但是也消耗了大量的财力。例如，一个*局用了A家的指纹系统，花了很多钱，也发挥了作用。但在应用中由于数量增多，A家不能满足实际需求，要求换B家的指纹系统，这样数据库也要求重建，既耗了资金也花费了时间。

　　为此，*部考虑是不是在人脸上早出标准。2003年，由清华大学在*部立项起草人脸识别标准，相继形成了一版本、二版本。2007年成立了人体生物特征识别应用分技术委员会，并启动了相关标准的起草工作，现在生物特征识别技术有8个立项标准，清华大学承担其中一项，这个标准已经在按预定计划进入了良好的状态。苏光大教授就此表示，在我国政府政策的支持下，由*部一所、清华大学、中科院自动化所等单位共同起草的我国生物特征识别标准，估计2009年就会基本完成，2010年出台，这是一个突破。

生物特征识别技术的创新及应用状况

　　大家知道创新是一个民族进步的灵魂，是一个企业发展不竭的源动力。苏光大教授谈到创新更是滔滔不绝，他说：“创新几乎天天有，只要去做每天就会有新东西出现，因为搞的人很多。假如有365个人在搞这方面的事情，平均下来每个人就搞了一年，这样时间段里肯定会有新的东西产生。”使人不由的想到一幅时时创新、处处创新、人人创新的繁荣景象。

　　哪些是重大的进步，哪些是zui大的突破，苏光大教授按照FRVT测试的结果告诉记者，我国生物特征识别技术在不同的时间段内都有不同程度的创新，可以说是一个里程碑式的发展。比如人脸识别技术，1993年、1997年、2002年、2004年、2006年都有不同的进展，在这些时间段内其性能的正确率几乎以20%速率增长，到目前人脸识别技术性能达到了99%的准确率，可以看出人脸识别技术进步非常之快。同时，在正面人脸、静态人脸、在可控照光条件下，人脸识别能达到非常好的效果。在性能进步的同时也伴随了新算法的产生，目前人脸识别就提出了一些新的算法，可能要进一步的验证。光照不可控怎么办？非静态人脸怎么办？人脸识别技术还有很大的提升空间，即在非标准人脸、非控制条件、不同光照、不同姿态、不同年龄的情况下达到高的识别率。当然，今后发展更多是向高适应的研究方向发展。

　　据了解，目前我国不断加大了在硬件方面的研发和创新，不管是科研单位，还是厂家都在硬件方面狠下工夫，因为大部分依靠台式计算机还是影响了一定的应用范围。如果将来硬件大规模程度提高，不论是形成产业，还是进入到千家万户都是可能存在的，这也是生物特征识别技术创新发展的趋势。

　　在应用方面，苏光大教授表示，我国人脸识别技术的应用走在世界的前列。指纹识别技术应用比较早也比较多，人脸识别在高速发展中，逐渐向多模态融合方向发展。当前在光照条件和姿态条件比较好情况下，人脸识别的应用的效果较好，逐渐被用于多个方面，比如网上的明星相、夫妻相都是用人脸识别技术来做的；再如在银行开户的实名制，利用二代证进行人脸识别就比较好；还有生物特征识别在奥运、深圳罗湖口岸自主通关的应用。当然也有不成功的情况，这就体现了我国生物特征识别技术在应用中发展的一个规律。

生物特征识别技术的市场前景及发展趋势

　　目前，中国生物识别技术发展还是朝气蓬勃，呈现了一派可喜的局面，因为国家的重视，也得到了很多科技人员的响应。同时应用市场的需求也催生了这些技术的快速发展，并取得了一些好的成果。苏光大教授如是这样说。

　　苏光大教授也表示，他比较看好生物特征识别前景，因为生物特征识别技术确实能帮助我们做很多工作，比如社会安定、个人财产保密，或更多娱乐方面东西。而随着生物特征识别技术的成熟，其应用也会越来越好，这个也不容质疑。目前我国生物特征识别技术的规模不是很大，呈现出一种叫好不叫座的现象，主要原因一是技术的成熟度，二是产品的定位。这就需要我们在技术原创性上和产品工业化方面多做工作，缩小与国外在原创性上和产品工业化方面的差距，提高我们产品的可维护性、可安装性等特性。苏光大教授还分析到，一个软件是不是符合软件工程，看它承受压力情况，工作是否友好，服务是否便捷等等。目前从软件核心技术上来说，我国已经达到了*水平 。但在产品硬件化还和国外存在一定差距，这就需要学习一些*技术，靠科研单位、企业一起努力把这个差距补上去，使我国生物特征识别技术向实用性更强、速度更快、价格更便宜的方向发展。