007里的人臉識別技術這么厲害，高科技的較量中從來不失對人臉識別的刻畫。那么，人臉識別技術到底有多厲害，我們又發(fā)展到了哪一步？是時候來扒一扒啦！跟小編一起走在科技的最前沿吧！

高考，這個牽動全國人民心弦的大事已經進入了后半段。隨著“作弊入刑”政策的實施，本次高考各地都提升了考場的“反作弊系統(tǒng)”，而各大考場的反作弊系統(tǒng)中最為矚目的科技應用當屬人臉識別了。

首先，我們先了解一下什么是“人臉識別”及它的特點

人臉識別（Automatic Face Recogination）技術是通過計算機提取人臉的特征，并根據(jù)這些特征進行身份驗證的一種技術。與人體的其他生物特征，如指紋，掌紋，虹膜等一樣，都是與生俱來，具有唯一性和不易被復制的良好特性，為身份鑒別提供了必要的前提（當然，你要是有007般的偽裝技能，這些都是浮云了）。人臉識別的非接觸性，非強制性，隱蔽性也是其一大特點，指紋、虹膜等采集都需要被檢測人配合，而人臉識別只需要在遠處輕松一照即可。我們的馬路上方的攝像頭，商場進門處的監(jiān)控探頭都可以方便進行人臉識別，從而在安防，刑偵等方面提供強大的技術支持。

我們再來看一下“人臉識別”的發(fā)展史

人臉識別技術最早的研究者Bledsoe，他在上世紀60年代建立了一個半自動的人臉識別系統(tǒng)，基本原理是基于部件的，主要識別以人臉各個特征點的間隙與比率等參數(shù)。如臉部輪廓信息鼻子，眼睛，鼻孔，嘴之間的位置與之間連線的幾何關系。這種技術方法相對簡單，但也非常容易丟失人臉的有用信息。當被識別人的表情變化，或者識別視角等有變化的情況下，識別出錯率頗高。

之后，又發(fā)展了基于整體的人臉識別方法，其主要利用了人臉各個特征點之間的拓撲關系和各個器官自身的信息，可以避免提取面部局部特征的操作，使識別魯棒性有所提高。在90年代中期后，人臉識別技術便朝著整體識別和部件分析相結合的趨勢發(fā)展。

了解完了人臉識別技術的發(fā)展，我們再談一談人臉識別技術如何“認出”我們的。

? 第一步，準確識別出“你”的臉在哪里——人臉檢測定位。簡而言之，人臉檢測定位是將圖像分為非人臉區(qū)域與人臉區(qū)域兩部分，從中分割出人臉區(qū)域。在人臉識別的應用場景中，有靜止圖像與運動圖像之分。例如我們的考勤機，在進行識別時，人基本不動，處于靜止狀態(tài)進行人臉識別；又如我們商場里的安防系統(tǒng)，多為運動自動識別——不可能發(fā)一個指令，讓大家停下來，然后再走，再停嘛。

在這兩個不同的應用場景下，對應不同的模式識別方法。在靜止圖像識別中，多采用基于模板匹配的方法，如基于器官或輪廓分布特征，基于膚色模型等。該方法的原理是提前建立一個標準的人臉模板，通過先驗知識的積累來完成一定的人臉檢測任務。正是因為有先驗知識的積累與人臉模式的前期錄入，這種方法非常適合于考勤機與高考入場的身份識別上。對于運動圖像識別上，首先通過前后兩幀圖像進行差分運算，從而去除背景中的靜態(tài)部分，保留運動的人體部分，接下來再轉入靜態(tài)圖像處理。

? 第二步，全面看清“你”的臉——面部特征提取。面部特征定位與提取是檢測人臉上的某些或所有特征的位置、大小、輪廓線等信息的過程。最常見的是先求出雙眼的中心位置，然后進行人臉的歸一化，進而可以提取其他一些特征信息。常用的方法有：灰度積分投影曲線分析，Hough變換方法、可變形模板等。

無論使用算法，這一步都是將人臉圖像進行處理，確定人臉各器官的基線，再確定各器官的輪廓線，從而計算得出人臉的特征值。

? 第三步，認出“你”是誰——人臉確認識別。人臉確認識別就是依據(jù)前兩步所得到的人臉特征值，將待檢測人臉與數(shù)據(jù)庫中人臉進行比較，確認和識別待測人臉的身份?；痉椒ㄉ峡梢詺w結為四類即基于幾何特征的方法、基于代數(shù)特征的方法、基于彈性圖匹配方法和基于神經網絡的方法。幾何特征的方法較易實現(xiàn)，識別速度也是最快的，但是其識別準確率與誤判率都有待提高；神經網絡的相對來說，準確率較高，對輸入圖像質量要求低，但是其需要一定量的樣本來訓練。而基于代數(shù)特征的方法主要計算人臉特征值的向量特性，受表情變化，光照角度與視角的變化的影響較大。

基于彈性圖匹配方法是在二維空間中為人臉建立屬性拓撲圖，如下圖所示，對于人臉變形具有一定的容忍度。

也正因為其建立了二維模型，因此，此方法對人臉較小角度的旋轉以及光照改變等都有較好的容忍性，但識別速度相對較慢。

做為業(yè)界的大哥級人物，英特爾也在不斷加速人臉識別技術的應用。英特爾的Quark SOC處理器，憑借其32nm工藝，封裝尺寸15×15毫米，單核心單線程，主頻400MHz，二級緩存16KB，SRAM整合緩存256KB，內存支持單通道DDR3-800 2GB的高性能，在實現(xiàn)人臉識別能力上提供高性能硬件基礎，不僅可以簡單視頻圖像，而且可以部署實現(xiàn)較復雜的算法，從而帶來更高識別準確率、更快識別速度與更低的誤判率。

正在發(fā)展的物聯(lián)網時代，終端安全是第一道防線。像嚴格、準確并有一定速度要求的高考中，更是要將提高識別準確率放在第一位，這也正是高性能的英特爾處理的強項。隨著人臉識別技術的不斷發(fā)展，智能硬件水平不斷提升，人臉識別技術必將一個更大的發(fā)展期，為人們的生產、生活提供幫助與便利。