随着第四次工业革命在“智能”领域不断推陈出新，计算机和网络技术飞速发展，人类在工作、生活和学习当中进行的人机交互已是十分频繁，信息的安全性和隐蔽性越来越受到人们的重视。如何有效、快速地进行身份验证和鉴定，已成为人们日益关注的问题。通常的密码或密码验证措施的安全性和便捷程度已经不再能满足需求，人们开始将注意力转向生物识别技术。人脸识别技术应运而生。

如今，人脸识别广泛应用于安防验证系统、公安部门、身份验证系统、人机交互系统、人脸抓拍系统等。它在维护公共安全、电子设备的登录验证、拍照时的人脸对焦以及人们日常生活中需要的身份验证等方面发挥着重要作用。数据显示，2019年全球生物识别市场规模已达200亿美元，其中人脸识别技术领跑整个生物识别家族。绝大多数人的生活都被人脸识别支配着：通过“面部解锁”打开手机；在银行、公安局进行“面部采集”以及“人证核验”；疫情下，进出学校或办公地点的体温检测器，也将通过人脸识别，把体温数据一一对应地载入数据库；打开游戏也会有防沉迷系统的人脸识别窗口弹出，识别你的身份......

与其他识别技术相比，人脸识别更直接、更方便，更容易被用户接受。由于其具有非接触、非强制性和非侵入性，并且特征录入方便、信息量大、用途广泛，与其它标志相比不易遗忘，人脸识别具有很高的应用价值。脸与人体的其它生物学特征一样，具有独特性和特殊性。虽然不一定像指纹那么明显，但如今人脸识别技术已经接近成熟，可以达到预期的使用效果。

人脸识别的本质是图像处理，基于人类脸部特征进行身份识别。通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。人脸的面部特征分为外部特征（如脸型、头发等）和内部特征（如五官、骨点等）。近期热映的《猎罪图鉴》中，警局的画像师通过头骨36个骨点、部分五官的位置绘制出基本吻合的人脸，甚至总结新算法画出脸盲症患者眼中的人脸，都与人脸识别技术有异曲同工之妙。

人脸识别技术中使用最广泛的是PCA算法（Principal Components Analysis）。PCA算法首先会将所有的训练图片集（收集到的图片的70%）中的每张图片都转换为行向量，再计算向量集的PCA子空间得到特征值和特征向量及均值。检测时，需要将训练集的图片与对应的标签都投影到这个PCA子空间，形成一个投影矩阵，导入待识别的图像并进行向量化，将其投影到这个PCA子空间中，最后计算PCA投影后的训练集向量与待识别图片投影后向量的距离，并找出最接近的那个。

通俗来讲，PCA算法的过程就是把人脸的数据运用线性代数矩阵的方式进行存储，然后进行预处理，得到特征向量（特征脸）；接着进行人脸重构，检测特征脸对人脸的还原度与维数的关系。有了数据库之后，在识别人脸时，就可以对数据集进行降维（PCA），将人脸投射到不同维度的空间当中，计算未知人脸和已知人脸的欧几里得距离，找出最接近的那一个，然后就完成识别任务了。

人脸识别技术虽然是近十几年才被大量运用，走进我们的视野，但这项技术其实已经经历了几十年的发展，主要分为三个阶段。第一阶段，主要研究简单背景中的人脸的识别和人脸识别过程中所需的面部特征。在这个阶段的研究虽然人脸识别还未能真正落地应用，但是对设计师机器识别人脸算法和系统的工程师有很重要的引导。第二阶段，主要研究的是人机交互式的人脸识别。这个阶段还是没有摆脱人工干预，还是需要操作员的某些经验知识。第三阶段，机器自动识别阶段。随着计算机硬件配置的不断提高和算法的不断改善和提高，人脸识别的运算速度和效率也越来越高。不仅能自动识别正面的光照良好、没有遮挡的面部，而且对不用姿态、不同表情、不同年龄、不同光照的人脸也能进行识别。甚至可以识别出表情、年龄等信息。现今，机器识别的准确率已经超越了人类。到了今天，最新的人脸识别平台sophon在各个场景下的人脸识别的准确率都达到了98%以上，远远超过了人类肉眼的识别准确率。

目前，人脸识别技术开展和应用落地的趋势也已经无法阻挡，我们应该辩证地看待它，斟酌损益。人脸识别是一项技术，也是一把双刃剑，滥用、盗用、采集等等手段在利益追逐下已然充斥业内，甚至还有更多尚未曝光黑色产业链。

人脸识别技术仅仅只是一个代表，当下我们日常生活中使用生物识别的场景越来越多，无论使用哪种认证技术，在享受便利的同时，都应该注意保护自己的生物特征信息，以防被别有用心者盗取伪造，避免日后后患无穷。

参考文献

[1]贾子晗. 基于特征值的人脸识别系统的设计与实现[D].吉林大学,2017.

[2]王妍婷. 基于点特征值的人脸识别系统的设计与实现[D].大连理工大学,2016.

[4]胡静. 基于代数特征的若干人脸识别方法研究[D].南京理工大学,2014.

[5]李进. 基于代数特征的人脸识别研究[D].中南民族大学,2009.

文稿：余书墨

排版：李香霖