从国家网络安全宣传周上获悉，目前“人脸识别技术”已经用于反恐活动中，该技术为动态识别，每秒钟能够识别5个人的身份。今年6月份将在广州地铁站进行试点。在生物识别中，指纹和人脸识别可谓当红炸子鸡，可是大家对此了解少之又少。
为了了解人面识别，[email protected] 的一些资料。
易海平，江西青松沃德生物识别技术有限公司董事长、深圳指芯智能科技有限公司总裁。拥有指纹识别算法、面相识别算法软件与硬件16年磨合经验。
什么是人脸识别技术
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份鉴定以及身份查找等;
狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸识别技术(Face Recognition， Facial Recognition)是一种依据人的面部特征，如统计或几何特征来自动进行身份鉴别的一种技术，它综合运用了数字图象/视频处理、模式识别，机器学习等多种技术。
人脸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。这些叫法的含义有细微的差别，人脸识别一般依据视频中活体人脸进行身份识别，比如门禁等应用;而面像识别、人像识别则强调的是像，以确定人像图片中人物的身份为主，比如照片比对等应用。
人脸识别产业发展的几个关键：
1. 由于生物识别行业的特殊性，市场和技术的大发展需要国家、政府部门、和企业的大力支持。这些年来我国经济发展日新月异，政府各部门对利用新技术解决关键问题热情支持。
人脸识别技术广泛应用到智能移动通讯设备、电子护照、生物特征身份证、银行系统、公安系统、电子商务、电子政务等系统中，不但可以提高社会运行的效率，也可以大大增强公民日常生活的安全性。将是一件功在当代利在千秋的好事。
2. 加紧开展人脸识别标准化工作。目前人脸识别标准化工作在公安部一所、电子技术标准研究所、中科院自动化所、青松生物识别技术公司等政府、研究机构、企业等倡导下，正在积极进行。这个工作不仅为规范国内技术产品提供标准化规范，也为中国技术进入国际提供平台。
基于局部表象特征的方法的代表性算法有：
(1)弹性图匹配技术(Wiskott, et al. 1997)，其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet 特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程;
(2)局部特征分析方法(Local Feature Analysis)，Penev 等提出了基于局部特征分析
的人脸识别算法(Penev, et al. 1996)。LFA 在本质上是一种基于统计的低维对象描述方
法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA 相比，LFA 在全局PCA 描述的
基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能
力。LFA 技术已经商业化为著名的FaceIt 系统。
(3)基于局部特征滤波器的方法，局部特征滤波器包括Haar-like 矩形滤波器(Viola and Jones, 2001)，局部二元模式(Local BinaryPattern，LBP)(Ojala, et al. 1996; Huang, et al. 2005; Hadid, et al. 2004)，Gabor 特征(Shan, etal. 2005; Zhang, et al. 2004)和Ordinal 滤波器(Liao, et al. 2006)等。这些滤波器具有对光照以及脸部表情等外在因素的不敏感性，能够减少对外在因素(如光照，表情、姿态)的影响，而能够较好地表现人的本质特征。通过局部特征滤波器对图像进行滤波后，一般特征空间的维度要远高于原始的图像空间，需要结合一些统计学习的方法来进行有效的特征选择，进而构建分类器。