导语：如今，无人驾驶地铁穿梭于城市，扫码支付“无现金”走进日常生活……物联网、AI、5G等技术不再只停留在理论或者想象。
科学技术迭代更新，人类文明的脚步从未停止。人工智能产业进入爆发年，应用不断落地，尤其是基于计算机视觉原理的人脸识别技术，以其不可复制性、非接触性、可扩展性和快速性等特点在多种生物识别技术中脱颖而出。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
一、发展史
1、人脸识别的理解：
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
人脸识别利用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图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。2、人脸识别的发展简史：
第一阶段（1950s—1980s）初级阶段：
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段（1990s）高潮阶段：
这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，例如Eigen Face, Fisher Face和弹性图匹配；并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。 从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段（1990s末~现在）
人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度学习方法。4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
二、人脸识别系统技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理
对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
三、市场：人脸识别应用前景广阔
随着人工智能、机器学习、深度学习等新兴技术和算法的发展，人脸识别技术的识别成功率在近些年超过了肉眼的识别成功率，随着成功率的提高，人脸识别应用也遍地开花，从宏观上来说人脸识别的应用主要在以下几方面。
1.企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别登录，景区人脸识别验票，展会人脸识别门禁，人脸识别会员管理系统等。
2.电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用。在国际民航组织（ ICAO）已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。
3.公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4.自助服务。如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。
5.信息安全。如计算机登录、电子政务、电子商务及银行交易。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
四、人脸识别技术争议不断
世间之事，大抵都是一半海水，一半火焰。科技也不例外，通常一项技术的研发、落地，能在同一象限内全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
但是，人脸识别技术却是个例外，它正经历着史无前例的冰火两重天。
近日，美国马萨诸塞州的萨默维尔市宣布禁止当地警方和市政部门使用面部识别软件，成为美国第二个禁止该技术的城市。这项法令将面部识别称为“等同于要求每个人随时携带和展示带有个人照片的身份证”，并引用了对女性、年轻人、移民和有色人种面部识别错误匹配的担心。
据外媒称，萨默维尔市收到了当地居民分享的98条书面评论，加上美国公民自由联盟（ACLU）的支持信和来自贸易组织安全行业协会的反对信。该市收到的所有信件都支持禁令。人脸识别技术在美国的争议一直不断，反对者认为，如果不对这项技术进行规范，将会为政府提供前所未有的权力来跟踪人们的日常生活。
作为人脸识别行业中的佼佼者——亚马逊，也遭遇了各种非议。早在去年5月，美国一批民权组织就联名致信亚马逊，要求其停止向政府提供一款名为Rekognition的面部识别技术，因为这种技术很可能被政府滥用，从而严重威胁到各种人群的公民权利。
在亚马逊提供的工具中，亚马逊的图像识别产品Rekognition是最具争议的。每分钟只需支付几便士的费用，就能够扫描视频片段，识别人脸，然后与客户的数据库进行比对。
然而，民权组织称它为“可能是有史以来最危险的监视技术”，不仅如此，他们还要求亚马逊停止向政府机构出售这一技术，尤其是警察局（Rekognition 曾被应用于警察局抓捕罪犯）。旧金山的城市监管会禁止了这一技术的使用，他们表示，这个软件不仅有侵犯性，而且有偏见——对比黑人和亚洲人，它更能识别白色人种。
