人脸识别技术就是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证的一种技术。人脸与人体的其他生物特征一样与生俱来，它们所具有的*性为身份鉴别提供了必要的前提，同时具有操作简单、结果直观的特点。因此，人脸识别在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛的应用前景。
人脸识别的原理
人脸特征
由于人脸由额头、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等器官组成，这些器官的形状、大小及结构各异，使得人脸外观千差万别。人脸几何特征主要体现在人脸面部的关键部位如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等的形状和几何关系，例如：
1. 眉毛厚度及眉毛与眼睛中心之间的垂直距离；
2. 眉毛弧度；
3. 鼻子的垂直位置及宽度；
4. 嘴巴的垂直位置、宽度及上下唇的厚度；
5. 下巴的形状；
6. 鼻尖处的脸宽；
7. 鼻尖与眼睛中间位置的脸宽。
人脸识别是通过分析脸部的*形状、模式和位置等特征来辨识个体。
人脸识别的主要步骤
自动人脸识别系统的基本框架如图1所示。首先，由摄像机或扫描仪等图像传感器捕获人脸图像，与虹膜、手指\手背静脉血管采集相比，约束少，操作简单。然后对图像进行一些预处理，尽可能的去除或者减小光照、成像系统、外部环境等对待处理图像的干扰，为后续处理提供高质量的图像。再根据人脸检测算法检测图像中是否存在有效人脸，如果有，则给出人脸的位置、大小等状态信息，定位提取人脸图像(人脸检测是非常关键的一步，主要受到光照、噪声、姿态、以及遮挡等因素的影响)。接着，提取人脸图像中的特征，如何提取稳定和有效的特征是能否正确识别的关键。zui后利用分类器根据提取的特征进行分类识别，识别精度和时间是至关重要的指标，这一过程的核心是选择适当的人脸表征方式和匹配策略。
图1 人脸识别的主要步骤
人脸识别技术的发展与应用
20世纪60年代末至70年代初，人脸识别研究刚刚起步。zui早的研究者是Bledsoe，他建立了一个半自动的人脸识别系统，主要是以人脸特征点的间距、比率等参数为特征。早期的人脸识别方法有两大特点：
1. 大多数识别方法是基于部件的，它们利用人脸的几何特征进行识别，提取的信息是人脸主要器官特征信息及其之间的几何关系。这类方法比较简单，但是很容易丢失人脸的有用信息，从而在视角、表情等变化的情况下识别能力差。鉴于这种情况，后来出现了性能较优的模板匹配方法，即根据图像库中的人脸模板与待识别人脸模板在灰度上的相似程度来实现人脸识别，这类方法在一定时期内占据主流。
2. 人脸识别研究主要是在较强约束条件下的人脸图像识别。假设图像背景单一或无背景，人脸位置已知或很容易获得，对现实场景产生的图像处理效果不佳。
20世纪90年代以来，随着计算机软硬件性能的迅速提高，以及对人脸识别能力的高要求，使发展更具鲁棒性的人脸识别方法成为时代的必然。于是基于整体的识别方法应运而生，并且很快成了研究的重点。这种方法充分利用了人脸各个特征点之间的拓扑关系和各个器官自身的信息，可以避免提取面部局部特征的操作，使识别鲁棒性有所提高。于是，在人脸识别的研究领域出现了基于整体的方法和基于部件的方法齐头并进的局面。
90年代中期以来，人脸识别方法向着整体识别和部件分析相结合的趋势发展。研究人员开始逐渐认识到人脸识别算法必须能够充分地利用人脸的各种特征信息，融合人脸的形状拓扑结构特征、局部灰度特征和全局灰度分布特征等多种特征。因此，出现了很多新的算法。这些算法是将原先单一的算法结合起来，共同完成人脸的识别。灰度和形状分离的可变形模型方法就是其中之一。
90年代后期，一些商业性的人脸识别系统开始逐渐进入市场，人脸识别技术成为安全防范zui重要的手段之一。但是，这些技术和系统离实用化还有一定的距离，性能和准确率有待提高。
近几年，人脸识别方法的性能虽然有了一定的提高，但仍与人们的要求还有一定的差距，现有方法对光照、年龄、表情、姿态、距离等条件的变化比较敏感，当某些条件发生变化时，识别效果不理想。目前，人脸识别技术仍只能用于某些对识别准确率要求不高的场合。
现阶段人脸识别技术从zui初对背景单一的正面灰度图像的识别，经过对多姿态(正面、侧面等)人脸的识别研究，已经发展到能够动态实现人脸识别，目前正在向三维人脸识别的方向发展。在此过程中，人脸识别技术涉及的图像逐渐复杂，识别效果不断地得到提高。
虽然人脸识别研究已积累了丰富的经验，但目前的识别技术仍然不能对诸如复杂背景中的人脸等进行有效的处理和自动跟踪。同时，与其他学科不同的是：人脸识别技术融合了数字图像处理、计算机图形学、模式识别、计算机视觉、人工神经网络和生物特征技术等多个学科的理论和方法，需要研究人员具有完善的知识体系和丰富的经验。另外，人脸自身及所处环境的复杂性，如表情、姿态、图像的环境光照强度等条件的变化以及人脸上的遮挡物(眼镜、胡须)等，都会使人脸识别方法的鲁棒性受到很大的影响。因此，人脸识别技术仍然是21世纪富有挑战性的课题。
人脸识别技术现已在众多领域实现了初步的应用。
在公共安全领域，基于人脸识别的门禁系统，将数据库中存有的人脸信息与来访者的人脸信息进行比对识别、匹配，实现门禁系统开启与否；基于人脸识别的网络视频监控系统，把人脸数据的采集和数字监控结合起来，更有效地起到事后监督的作用，已广泛地用于网络的安全监控上；人脸识别安防系统，对进入某一环境的人的身份加以核实、确定；基于人脸识别的司机驾照的验证等等。继美国9·11事件之后，人脸识别已经成为当今*和安全防范zui重要的手段之一。
在民事和经济领域，人脸识别技术在银行卡持卡人的身份验证、社会保险人的身份验证等方面具有重要的应用价值。此外，人脸识别技术还被应用到了计算机和一些电子产品(如手机)的使用管理上，收到了非常好的应用效果。
在家庭娱乐等领域，人脸识别也具有一些有趣有益的应用，比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人，具有真实面像的虚拟游戏玩家等等。
通过半个世纪的不断演变和发展，人脸识别技术已经有了一批成熟的理论与有效的算法，并且国内研究机构也推出了一些行之有效的商用系统，提供了大量数据库供众多研究者分享，应该说人脸识别技术已经完成了开拓性的工作，达到了一定的成熟度。但目前即使世界上zui成熟的人脸识别系统，也只能按人脸识别的一般表述的条件状态来实现其既定功能，即：给定某场景的静止或视频图像，利用己有的人脸数据库，确定场景中的一个或几个人的身份，也就是只能在采集条件比较理想、用户比较配合的条件下，才可以基本达到适用程度。在非理想条件下(例如表情变化、年龄变化或者刻意化妆、佩戴眼镜帽子等)，尽管人类能够轻易地识别出复杂背景中的人脸，但对计算机自动人脸识别系统却是一个相当大的挑战，它的识别率还远未达到理想的适用水平。
另一方面，由于人脸是外在特征，不用经过*就可以较轻易地获得想要的人脸图像，这就为伪造提供了可能。随着科技的发展，仿真头套、全息投影、人脸跟踪等高科技攻击手段不断出现。2016年3月美国斯坦福大学研究团队公布了他们研发的一款人脸跟踪软件Face2Face，它可使用普通的摄像头捕捉用户的动作和面部表情，然后用该软件驱动视频中的目标人物做出和用户一样的动作和表情，例如利用Face2Face用户可以控制*、奥巴马、*等大人物在视频中做出任何用户想要的怪表情，效果极其逼真。未来随着高科技的普及，人脸识别的攻击成本将不断降低，这对人脸识别技术将是巨大的挑战。
——摘自《生活中的防伪技术》第六章
