一、生物特征识别技术

　　生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然，多是后天性的。我们将生理和行为特征统称为生物特征。常用的生物特征包括:指纹、掌纹、虹膜、视网膜、人脸、声音、笔迹等。

　　那么，生物特征识别技术是如何进行个人特征识别的呢?

　　我们将生物鉴别的过程分成三个步骤:生物特征数据采样、生物特征提取和特征匹配。数据采样过程是通过各种传感器对生物特征进行原始数据采集的过程，生物特征提取过程则从传感器采集的数据中抽取出反映个体特性的信息(通常是某种数学上的编码过程)，匹配阶段则是计算生物特征之间的相似性并进行排序和一致性判断的过程。

　　生物特征识别技术主要有人脸识别、指纹识别、语音识别、虹膜识别等。生物识别技术在上个世纪己经有了一定的发展，其中指纹识别技术己经趋近成熟，但人脸识别技术的研究目前还处于起步阶段。人脸识别则可以用已有的照片或是摄像头远距离捕捉图像，无须特殊的采集设备，系统的成本低。并且自动人脸识别可以在当事人毫无察觉的情况下即完成身份确认识别工作，这对反恐怖活动等有非常重大的意义。

　　二、人脸识别技术概述

　　人脸识别的目的是让计算机具有通过人脸的特征来鉴别身份的功能。基于人脸特征的身份识别主要设计到复杂场景中的人脸检测及识别技术，是一种依托于图像理解、模式识别及计算机视觉、统计学和人工智能等高技术的研究方向。

　　人脸识别技术特别是比对算法成熟度自2014年后，呈现可初步应用实战效果。特别是2015年后国内算法逐渐倾向通过深度学习(deeplearning)技术实现人脸识别算法深化应用，识别效果比之前更加突出。可以说自2016年后国内领先的人脸识别算法都与基于神经网络的深度学习技术密不可分。

　　三、人脸识别技术的价值

　　在不同的生物特征识别方法中，人脸识别有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。在典型应用环境下，人脸识别技术的识别精度可以达到与指纹识别技术相当的程度，而其用户友好性明显要高于其它的几种生物特征识别技术。其价格适中和优越的性能更能获得用户的认可。同时，人脸识别技术可以实现与数字监控系统的无缝集成，从而为公安电子眼交通系统、平安城市监控系统提供良好的审计、核查机制，大大地提高了系统的安全性和易用性。

　　基于指纹识别技术的系统从实际应用来看，还存在着如下几个方面的问题：

　　1.实验表明，指纹存在着被他人复制的可能，这无疑降低了系统的安全性;

　　2.要求用户配合程度高，在指纹采集过程中需要直接接触指纹采集仪，易产生被侵犯的感觉，导致用户对指纹识别技术的接受度降低;

　　3. 部分用户的指纹难以采集，存在着较高的系统拒绝录入率问题;

　　基于掌形、虹膜识别技术的识别精度比指纹识别技术要高，但仍存在着要求用户配合的问题，要使用专用设备、价格昂贵等缺点，难以成为市场主流产品。

　　四、人脸识别技术在各行业中的应用

　　目前人脸识别技术已广泛应用于各个行业，如：金融VIP客户访客系统、远程开户系统;楼宇人脸门禁、人脸考勤系统;互联网移动支付终端、交友、相亲终端APP系统;工业/民用智能机器人产品等。

　　以民用智能机器人为例，浙江大华公司近期推出育儿机器人产品(如图1所示)，通过机器人实现人脸检测、跟踪、识别技术。根据简单的人脸设置和语音留言设置默认接受者“主人”，机器人启动后即可识别不同的人脸叫出不同的名字，也可以更好地根据位置追踪人脸，机器人可以始终对着用户的方向转动，科技感和互动感十足。

　　而人脸识别技术应用最为广泛和领先的即为公安领域，目前多地公安通过人脸识别系统结合当地警务实际应用需求，“开创”了多项业务应用和专项整治活动。

　　五、公安行业人脸识别应用现状

　　公安实战需求大致可分为对车、对人、对物的研判要求。而现如今的技术发展，公安行业已基本解决车牌缉查布控这类基础需求，转而要求解决假套牌、首次入城、车辆特征识别等上层技战法深度应用需求;对物目前仅限于排查遗留、丢失、挪动等初步应用，仍旧缺乏物体深度智慧应用;对人的需求则更为广泛，从人的衣物颜色、方向、速度到体貌、表情、步态的要求，其中最为热门、最有发展前景就是人脸识别应用。近几年，人脸识别在公安行业已“悄然”应用，并成功系统化、应用化、实战化。

　　公安人脸识别应用一般分为三种类型：一是实现“关注”人员的实时预警，通过视频监控前端不断采集视频，后端以人脸识别技术为核心进行“关注”人员比对，并通过报警方式通知现场警员进行目标抓捕;二是实现事中、事后人员身份核查，需要后端系统对海量二代身份证库进行“打标签”、通过警用智能终端或系统上传目标人脸图片，后端从海量的二代身份证库中寻找匹配的身份证图片，并给出关联的身份信息;三是实现人员身份核查，即通过人脸识别技术实现手持身份证的人员和身份证的比对，进行人证合一的审查。具体在实战业务中，主要分为以下几种应用。

　　1.人像信息资源管理

　　目前公安机关已建立人口信息系统、出租屋及流动人口信息系统(居住证系统)、情报系统、警综系统、在逃人员系统、旅业系统、出入境管理系统等，有大量的人员基本信息及照片，因此可根据常住人口、流动人口、重点人员、在逃人员的基本信息及照片，组建相应的人像基础数据库，为开展公安人像智能识别业务应用、深化人像治安行政管理、精确打击犯罪和情报分析研判，提供数据支撑。

　　2.布控人员实时监控检测

　　针对在逃人员、涉案人员、黑名单人员等布控人员，构建基于实时视频的实时抓拍照片比对检测服务，实现布控人员的实时报警。

　　目前城市主要干道、重点管理区域及公共场所已经建立了大量的视频监控终端，通过对干道卡口、重点监管区域及公共场所中的各类视频信息进行分析处理，提供视频人像信息的采集捕获抓图，同时与重点布防布控人像信息库实时比对，对比中人像进行实时报警提醒。

　　3.身份查重、清理

　　构建针对户籍及身份证件信息查重、核实、清理服务，查找多重身份人员。

　　查重主要是指对大量的人口身份信息进行检索以发现是否存在“同人不同身份”及“同身份不同人”的情况，以协助人口业务部门进行数据清理整顿。基于构建的人像资料信息库，通过N:N查重比对，一次性完成常住人口存量数据的库内查重比对，生成非单一身份照片比对信息，在此基础上进一步清查，对户籍等证件信息及相片数据质量存在的历史问题进行全面摸排和清理。

　　4.人员库碰撞比对

　　构建多个人员信息库碰撞比对分析处理服务，分析查找在逃人员。

　　目前人员流动性大，部分涉案在逃人员跨区域流窜作案。通过将重点布控人员信息库与常驻人口库、流动人口库等人像数据信息进行比对，批量碰撞，挖掘“漂白”身份的重点人员等线索信息，提交有关部门进行调查、抓捕，以震慑犯罪人员，降低社会治安安全隐患。

　　5.真实身份核实

　　构建可疑人员、嫌疑人员的真实身份核实服务，查找在逃人员、重点关注人员及有前科人员等。

　　在治安办案、户籍核查等业务处理中，针对没有证件、提供身份信息可疑、行迹可疑人员，通过人像比对认证，将人像图片与人像资源信息库比对，确定其在库真实身份，挖掘出更换身份信息的在逃人员、犯罪嫌疑人员、重点监控人员和犯罪前科人员等，从结果中进一步核查出可能的真实身份以及涉嫌身份线索。

　　6.办证人员身份查验

　　针对办理户口、身份证或居住证的人员，将办理信息与现有人口身份数据进行比对检索，以确认该人员身份是否唯一，有效发现、解决和防止双重户口和虚假户口等问题。

　　7.移动警务人员核查

　　当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人员，使用警用PDA让该人员协助拍照，通过内网传输到人库中心做比对，再把此人的比对结果快速返回，从而了解此人是否为犯罪嫌疑人以及确认其真实身份，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。

　　8.涉案人员取证查找

　　嫌疑人身份核实：当一个案犯或者嫌疑人被抓获而拒不交代身份或提供假身份信息时，可以用人像识别技术自动识别出他的身份;侦查人员发现正在办理的几个案件的嫌疑人(有几张图片，图片上的人外观有差异)看上去又像是同一个人，但又不能确定，通过人像应用平台得到鉴别的结果，判断是否是同一个人。

　　录像回放调查取证：在侦查办案时，利用人像识别技术对视频的监控系统中的视频录像进行回放比对，检索并自动发现犯罪嫌疑人，减轻人工负担，提高调查取证的工作效率。

　　9.维稳处突

　　在处置群体性事件中，通过相机、手机、摄像机抓拍人像或天网高清探头拍摄人像等方式，依托人像识别系统快速核查特定人员真实身份，准确掌握组织者、骨干人员和参与人员的基本情况、真实身份，为公安机关现场采取敲打、震慑、抓捕等措施发挥直接作用，为妥善处置群体性事件提供有力支撑。

　　10.大型活动安保

　　在大型活动或重要会议现场安保工作中，通过提前建立特定人员人像资料库，现场架设移动便携式人像比对设备，依托摄像头采集面部特征，实时核实入场人员真实身份，实现准入人员的无干扰通过。

　　六、人脸识别在公安应用中的难题

　　在移动互联智能化时代，人脸识别检测技术已经非常成熟并使用在了常见的电子数码设备中，检测技术进入了产业化的发展，但人脸确认技术因价格、市场、技术、硬件、网络等的限制还处在产业化的进行中，人脸鉴别技术是人脸识别最高级应用，因技术难度大，针对性强，目前还主要应用于专业领域，如机场布控、公安比对等。

　　1.人脸识别发展的影响

　　在当前云计算、大数据、互联网的发展趋势下，人脸识别发展受到的影响和矛盾集中体现在数据安全、数据控制、数据标准三个方面：一是通过云计算可加快学习的进程，但数据安全无法得到“云”保证。二是大数据的产生为人脸识别提供了机会，同时也受到“垃圾信息”的困扰，大量的无用信息降低了系统判断进程、影响了系统的识别精度、破坏了系统的自学能力。三是人脸识别还没有统一的国家标准，多样的数据类型无法使用，多样的数据结果无法交换，多样的数据集合无法进行分析，因此也影响大平台的整合分析，造成了信息化建设的成效缓慢。

　　2.技术难点

　　在公共安全应用上，目前人脸识别技术最需要去突破三个方面的难点：

　　一是最需要突破的是国家政策的支持和国家标准的制定。国家政策在某一方面代表了立场和资金的纬度。行业需求有了，政策如果能给予支持，资金上再给些鼓励，那么市场是庞大的。标准在人脸识别行业显的更加重要，比如手机上要应用人脸识别技术，要先统一摄像头的照片精度、尺寸、大小等，采集源要统一，另外比对源也要有统一标准，除二代证相对标准外(但不开放)，其它来自网络或视频的照片库就无法有良好的使用效果。

　　二是人脸识别还需要突破自身的技术困扰，比如光线、角度、姿态等。单纯从技术上去解决还要走很长的路，因此需要硬件外围的支撑，比如补光灯、红外灯、相机安装高度、比对人配合等可有效解决上述问题。

　　三是在大数据库人脸系统上，还需要进一步完善比对的精度和速度。在现代数据库时代，人脸库在不断滴增大、增多，人脸技术能否真正的适用、好用、易用，还需要网络、大型服务器、终端数据采集质量等因素一同发展，所以人脸技术本身要依托社会整体科技的发展，是目前最贴进社会量产的生物技术。

　　七、公安领域人脸识别技术的未来

　　现今，我国二代证的普及使中国约14亿人的身份信息有了数码照片数据，有数据表明，全国14亿人口中有12个人和你长得几乎一模一样，数据应用已逐渐突破现今人类认知水平，同时平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量的数据信息，这些数据存在大量有待挖掘的应用价值。种种迹象表明，公安想要跨入大数据应用时代，人脸识别技术想要在公安行业成熟落地，一些传统技术瓶颈逐步显现，响应速度越来越慢，有些应用场景已经完全不能支撑。

　　公安大数据应用背景给人脸识别应用带来了机遇，同时也给人脸识别技术提出了更高的要求。虽然人脸识别技术性能已有较大提高，但它仍是在模式识别和计算机视觉等领域最困难的问题之一。如何利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个公安信息化的管理水平，已经是摆在我们面前的一个重要问题。

　　1.对人脸识别的比对容量要求更大、精确度要求更高

　　目前公安的户政管理、出入境、刑侦嫌疑犯的身份识别等各类应用，需要基于全国人脸数据进行识别，处理的数据库容量上亿或十亿，处理的比对请求数量大、模式不统一，快速准确地从如此规模数据库中快速识别身份是一件非常有挑战的任务。

　　2.系统输入从单纯的静态图片扩展到动态视频

　　近年来，全国各地公安机关大力开展视频监控系统建设，据不完全统计，全国每年需要存储的数据量高达3.3EB，结合视频监控和人脸识别，实现犯罪嫌疑人的快速识别和实时布控，是提高视频监控效率的一条重要途径。然而，由于人脸识别视频监控面临光线、角度、姿态、遮挡等一系列因素的影响，导致人脸的类内差距增大、类间差距缩小，给结合视频监控的人脸识别带来了巨大挑战。

　　3.图像来源更加广泛、图像质量差异较大

　　通过“金盾工程”建设，公安已经成功建设了八大资源库，积累了海量的数据，为人脸识别技术在公共安全领域的广泛应用奠定了基础。然而，由于缺乏统一的建设标准，各类业务中人脸数据质量差异大，给人脸识别应用造成了难度。

　　在公安传统侦查工作方式中，照片比对只能依靠人工方式进行，工作量巨大、速度慢、效率低、无法适应业务需要。人脸识别系统所具备的高速自动识别能力很大程度上可以将公安、安全部门从以往的“人海战术”中解脱出来，大大提升整个国家、社会的安全防范水平，从而达到威慑犯罪、惩治罪犯、维护社会稳定、保障国家安全的目的。

　　结束语

　　伴随着人脸识别技术的快速发展，标准制定也逐渐展开。安防生物特征标委会(SAC/TC 100/SC 2)在近几年也制定了多项人脸智能化标准，例如 GB T 31488-2015、GA T 1093-2013等。但人脸识别技术研究仍未结束，当前公安业务中，人脸识别技术已涵盖包括出入境管理、户籍查重、人证核查等。但这依旧仅限于图像质量可控的情况下，在公安应用更为广泛的视频监控场景下，人的姿态、表情、光照变化都很大。

　　为更好地适应公安场景，单单依靠一项技术、一款产品还远远不能满足公安需求，必须寻求综合的解决方案提供商，通过整体方案角度适配公安场景要求，以满足不同的业务需要。而公安领域对人脸识别技术的迫切、广泛的需求，也将进一步推动人脸智能化的研究和应用的发展。

（供稿： 高靖 浙江大华技术股份有限公司）