人脸识别在金融方面的应用

第一篇：人脸识别在金融方面的应用

浅析人脸识别在金融行业应用方向

背景

2015年年末，央行发布了《中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》，明确提出“提供个人银行账户开立服务时，有条件的银行可探索将生物特征识别技术和其他安全有效的技术手段作为核验开户申请人身份信息的辅助手段”。至此，这两年火遍天际的人脸识别终于得到了“正式名份”!将在银行大显身手的人脸识别到底能做什么?备受银行青睐的人脸识别真有那么“万能”吗? 目前人脸识别在银行的应用主要集中在自助终端、移动金融/营销和柜面系统三大方向。

“人脸识别”自助终端

“人脸识别”自助终端是当前银行应用最为普遍的方向，交通银行的自助发卡机、民生银行的VTM、农业银行的超级柜台等都是将人脸识别系统引入到自助设备中，利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值，工作人员即可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。

目前，用户可以在自助终端上实现自助开卡、业务变更、密码重置等个人业务，全流程电子化不仅节约时间和成本，也更加环保。不仅如此，银行工作人员也可以通过人脸识别自助终端实现一对多服务，通过客户自助办理＋现场审核授权，原本只能服务一个客户的工作人员可以同时服务6-8人。

移动金融/营销

银行在开展移动金融/营销时，也经常遇到一个难题：在移动端如何确认客户身份?而人脸识别则可以较好的解决虚拟世界两端“你是谁”的身份认证难题：一方面用户可以借助于手机等移动设备的摄像头进行人脸身份核查，另一方面银行工作人员也可以通过便携性移动终端进行客户人脸身份核查，为客户办理业务。目前包括民生银行、攀枝花商行在内的众多银行已经开始基于多模态生物识别统一身份认证平台，通过人脸识别技术平台布局移动金融和移动营销：直销银行、远程贷款、大客户上门服务等都是典型应用。与此同时，该平台还具有强大的渠道管理能力，一旦前端出现报错情况，可以迅速反查、定位并进行修复。

柜面系统

人脸识别在柜面系统中发挥了更大的作用：内能进行风险管控，外可1S核验客户身份。银行通过人脸识别可以实现内部员工系统登录与授权管理，增强银行的风险管控能力;同时，也可以通过人脸联网核查，将现场照片与公安部已存的身份证照片进行比对、核查，更客观、科学的实现“人证合一”，降低“肉眼”观察的主观意识和失误辨认。

第二篇：人脸识别的原理和发展解读

人脸识别系统的原理与发展应用

【摘要】地球上居住着近70亿人。每个人的面孔都是由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，大小不过七八寸见方。然而，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。

【关键词】人脸识别，原理，发展现状

一、人脸识别系统原理

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。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，可以将人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术一般包含三个部分：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法；首先设计一个或数个标准人脸的 1 / 6

模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法；由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；③样品学习法；这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。④肤色模型法；这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法；这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法；该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法；该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

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人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

二、人脸的识别过程

一般分三步：

(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来。(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

三、人脸识别的发展

人脸是人类情感表达和交流的最重要、最直接的载体。通过人脸可以推断出一个人的种族、地域，甚至身份、地位等信息；人们还能通过人脸丰富而复杂细小的变化，得到对方的个性和情绪状态。科学界从计算机图形学、图像处理、计

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算机视觉、人类学等多个学科对人脸进行研究。最早的人脸识别技术的研究可以追溯到20世纪50年代，当时的研究人员主要涉及的是社会心理学领域；到了60年代，开始有一些工程文献陆续发表出来；但是，真正的自动人脸识别的研究是从20世纪70年代开始的，当时采用的技术基本上都是典型的模式识别技术，例如利用脸部重要特征点之间的距离进行分类识别。随着计算机技术的发展，从80年代到90年代初期，人脸识别技术得到了很大的发展并进入了实际应用领域。在这一阶段，基于人脸外貌的统计识别方法得到了很大的发展，其中在大规模的人脸数据库上进行的实验得到了相当不错的结果。同时，基于人脸特征的识别方法也逐渐发展起来，此类方法对光线和视角的变化、人脸的定位都不太敏感，有利于识别率的提高，但是其采用的特征提取方法还不够成熟和可靠。

90年代后期，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场；近几年来人脸识别作为计算机安全技术在全球范围内迅速发展起来，特别是美国遭受“9·11”恐怖袭击以后，人脸识别技术更引起了广泛的关注。在这一阶段，更多的研究集中在基于视频的人脸识别上面。人脸识别技术具有广泛的应用前景,在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、智能视频监控、公安布控、海关身份验证、司机驾照验证等是典型的应用；在民事和经济领域,各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证、社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值；在家庭娱乐等领域，人脸识别也具有一些有趣有益的应用,比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人、具有真实像的虚拟游戏玩家等。

四、人脸识别的意义

研究人脸识别在理论和技术上都有重要的意义：一是可以推进对人类视觉系

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统本身的认识；二是可以满足人工智能应用的需要。采用人脸识别技术，建立自动人脸识别系统，用计算机实现对人脸图像的自动识别有着广阔的应用领域和诱人的应用前景。同时人脸识别作为一种生物体征识别与其它较成熟的识别方法（如指纹、虹膜、DAN检测等）相比有以下几个优点：①无侵犯性，人脸图像的获取不需要被检测人发生身体接触，可以在不惊动被检测人的情况下进行；②低成本、易安装，人脸识别系统只需要采用普通的摄像头、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等被广泛使用的摄像设备即可，对用户来说也没有特别的安装要求；③无人工参与，整个人脸识别过程不需要用户或被检测人的主动参与，计算机可以根据用户预先的设置自动进行。

四、结语

人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。

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读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

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第三篇：浅析微反应识别在反贪案件侦查中的应用

浅析微反应识别在反贪案件侦查中的应用

来源：中国论文下载中心

作者：翟晓舟李小娟

编辑：studa1211

论文摘要反贪案件及其证据信息的获得较之传统刑事案件具有极大的隐蔽性，涉案人员基于其工作的特殊性又具有较高的反侦查能力，现有的许多侦查技术方法在此类案件的侦查中收效并不理想。本文尝试引入微反应识别技术这种辅助侦查途径应用于针对涉案人员的侦查、讯问过程，并结合反贪案件的特殊性重构微反应识别技术在这一领域内的特殊应用方法，希望可以为反贪案件的侦查工作提供新的思路。

论文关键词微反应反贪案件侦查

在传统的刑事案件侦查过程中，对于案件相关信息的筛选一般遵循着以被害人的熟人关系以及犯罪现场的密切程度由内向外扩展的原则进行，便于获取相对快速、有效的信息，排除无用信息。除此之外，笔迹、指纹、声纹、面像、虹膜、DNA等生物识别技术的发展在各类刑事案件中为侦查人员提供了大量的刑事侦查技术手段，这些辅助技术不仅在案件侦查中有助于有效信息的提取，有些甚至为案件侦查工作提供相应的直接证据，在刑事案件侦查中具有重要意义。但是，贪污、贿赂案件基于其案件性质的特殊性，侦查信息的获取、筛选、证明途径与前述传统刑事案件大相径庭。首先，贪污贿赂案件通常无具体、直接受害人，或者受害人不明显，无法借助受害人本身以及人际群体信息进行证据的采集；其次，无明显作案现场或者作案现场隐蔽，无法进行犯罪现场的现场勘查、检验；最后，职务隐蔽性强或者犯罪嫌疑人同盟化意识较高，难以获取犯罪嫌疑人的有效供述。这样的侦查困境直接反映于司法实践中就是贪污、贿赂罪等罪名往往由于证据等各种原因，自1988年我国《刑法》第三百九十五条设置“巨额财产来源不明罪”以来，就总是与之“相依相伴”。因此，在这种情况下，不断借鉴和引进一些有效的特殊侦查措施或者辅助侦查措施在反贪案件的侦查中就具有了不同于其他类型刑事案件的意义。事实上，这些辅助侦查措施在一定程度上也的确起到了缓解这类非传统型犯罪的侦查困境，具有帮助发现证据、筛选有效犯罪信息的重要作用，因此，无论是理论工作者又或者实务工作者都在为此进行积极的探索。以表情识别、微反应等新型辅助侦查措施为例，2012年8月20日，北京市昌平区检察院反贪局就积极地与中国政法大学中国法律信息中心合作开展了心理应激微反应研究。期望为这项研究赋予实务内涵，将微反应原理应用于职务犯罪侦查工作，形成一套辅助侦查方向和突破口选择的侦查技术，完成现有审讯经验的标准化和提问的专业化，摸索出一套适合检察机关侦查工作实际的微反应理论应用流程。

一、微反应的定义及研究意义

微反应的全称，是“心理应激微反应”。它是人们在受到有效刺激的一刹那，不由自主地表现出的不受思维控制的瞬间真实反应。如果要为“微反应”这个心理学领域的新词找个国外的历史性词汇来对应的话，那它的英文原文应该是“Micro-expressions”（通常也译为“微表情”）。简单来说，微反应可以从广义以及狭义两个方面来理解。广义的微反应包括以下三个方面：第一，能够反映应激后瞬时心理变化的面部表情，常被称作“微表情”；第二，能够反映应激后瞬时心理变化的身体动作，也就是我们常说的“小动作”；第三，能够反映应激后瞬时心理变化的特别语言信息，也被称为“微语言”。狭义的微反应则仅指能够反映应激后瞬时心理变化的面部表情，即“微表情”。在本文中，采用对微反应的狭义理解。

纯人工学意义上的人脸表情识别始于19世纪达尔文关于“人类与动物表情”的相关研究，随之而来的是借助计算机工业迅猛发展带来的人脸表情的人机交互识别。一般来说，人体的对外反应通常是经过人脑有意识的控制后表现出来的动作，也就是受到个体思维控制的有意识反应，这些有意识的反应并不直接表达个体的内心真实想法。从立法的角度上来说，这种控制自身行为的能力是立法确认一个法律主体是否适格的主要依据，也就是“具备辨认、控制能力”。不过，微反应之所以在反贪案件中具有值得研究的意义却不是因为人类的这种“辨认、控制能力”，而是基于一种不能“辨认、控制”，是一种“在刺激有效的情况下，真实可靠的直接反映了测试人的真实想法的，不受思维控制的，被测试人的最初瞬间反应”，这种反应是瞬间产生的，不受控制的产生之后又会极快的被有意识的心理活动所控制，被人体有意识建立的反应所替代，之后微反应会在他人几乎没有注意到的情况下极快的消失。

二、微反应识别的侦查学特征

（一）反贪案件中的微反应基本特征

微反应是人体反应在特殊时间阶段的特殊表现形式，也就是说，微反应虽然特殊，但是遵循的仍然是人体的基本反应规律。从反应者的角度来说，这些表现都是个体自然的情绪反应，是情绪在体内成熟后的外化表现，是个体适应环境与进化自身的手段之一；从观察者的角度来说，任何人的情绪发生并产生反应都是有原始模型的，模型是可塑的，是可类化的，不同形式的微反应在相同类型的案件中是规律可寻的。例如：具有相当学历程度，相似职务行为环境的犯罪嫌疑人，从个体反应者的角度来说，自然流露出的微反应可能是其在学习环境中已经经过教育模式化以及在工作环境中已经经过工作模式渲染过的，应激后的第一种微反应通常不是“街头戏剧式的一哭二闹三上吊”，固有高等教育模式与国家政务工作模式会将快速的内部思维反应以及低速的外部表情、动作、语言反应固化在犯罪嫌疑人的微反应中，因此，观察者是可以通过建立类型化指标对其进行类型化比较、分析的。

（二）反贪案件中的微反应继承特征

任何反应都不是孤立产生的，人类的所有外部反应都是在不同维度空间中交替继承并呈现连续状态的，从平静到激动在短暂的交替都是有过渡进行的，因此，表现于外部反应则应该是有起承转合的。正负心理情绪的分离、变动点一般是最容易暴露于外部微反应的，之后则会体现出反应者对自我心理反应的控制能力和主动程度。例如：警惕与恐惧一般出现在控制空间的两端，分别属于高唤醒、高正性水平情绪和低唤醒、高负性水平情绪。在侦查人员与犯罪嫌疑人的侦查与被侦查关系中，犯罪嫌疑人也会交替出现警惕侦查与恐惧被侦查两种情绪，在情绪交替的过程中，微反应会比较真实地表现出反应者从焦躁、兴奋到惧怕、忧虑的过渡，当然这一过程会极快地被有意识的行为表征替换，并不容易被发现。但是，如果警惕过甚会出现较长时间的焦虑、睡眠障碍、犯罪经历的反复回忆重现等高正性情绪，如果恐惧过甚则会出现较长时间的厌倦、冷漠、放弃的极端高负性水平情绪，这种长时间的失控状态，则较为容易发现以及掌握。

三、微反应识别在反贪案件侦查中的具体应用

在反贪案件中进行微反应识别并非了解几个基本的微反应类型就可以判断反应者的内部心理活动的，比如，“睁大眼睛、瞳孔收缩、再轻轻眯眼”并非在任何案件中，面对任何人都可以被类型化地解释为“看见了不希望看见的人”；“摸鼻子、视线不定、清嗓子”也并非一定代表“紧张、说谎”，等等。期待微反应识别在反贪案件侦查中真正发挥辅助侦查的作用仍需要以一系列的基础条件的建设以及相关技术人员的技术适用能力的结合作为前提。

（一）广泛化标准化表情库的建立

微反应中的表情识别的基础是了解并掌握足够多的不同情形下类型化的面部表情，简单地就一两个模式进行对比并不足以支持侦查人员对反应者表情的辨识并最终作出判断，并且，标准化表情库与以往技术侦查中使用的人脸识别系统十分不同。人脸识别技术是早期应用于侦查实践中的生物识别技术之一，类似于指纹、DNA等人体生物指标的识别，是一种客观性较强的生物指标识别技术，建立了相关技术信息库之后只需要定期完成更新识别技术计算方法并且采集样本、丰富库存信息等重复性技术工作即可，样本本身具有不可变性，采集与统计过程具有技术复制性，整个过程客观而容易操作。标准化表情库的建立，单就微反应中的表情图库一个因素来说，就需要考虑诸多主观因素对判断结果的不利影响。比如，对比对象的标定心情可能会因为环境的不同、对比对象的情绪不同而发生变形，这些都会影响通过微反应对于反应者发出的信息的判断。尽管，其通过微表情图库的识别效果并不确定，但是，表情库的使用仍旧可以缓解纯人工识别的认识局限性、提高识别的速度以及相对准确度，因此具有基础性意义，是微反应识别的基础。现有比较通用的，相对比较完整、客观的标准表情库是Ekman与Fresen建立的基本表情库，可以借鉴使用，并且在这一点上，并不局限于是否属于贪污、贿赂等职务性犯罪的侦查使用，应该说在任何犯罪的侦查使用或者说其他类别的用途上是没有本质区别的。

（二）局域性识别体系的构建

如果说标准化表情库的建立是一种基础的量变，那么局域性识别体系的构建则是基础之上的质变。基于反贪侦查工作的特殊性，仅仅依靠标准化电脑技术识别是不足以保证信息的准确程度的，因为表情受到职业、文化、性别、环境等诸多差异影响，在这些差异条件下，微反应的变形是识别中的最大困难。简单的来说，比如：女性容易比男性产生更加丰富的表情，男性则基于表情本身就不丰富的特性更容易掩饰应激反应；情商较高的人群更加倾向于在应激后加速思维速度而微反应并不明显，情商较低的人群则更容易产生强烈表现于外部的微反应。反贪侦查工作面对的特殊对象，更多的属于因为工作内容的特殊性、工作环境中相关人群的影响、甚至是工作中对外部表情以及肢体反应的特殊要求而较为善于并习惯于降低外部反应的人群，也就是说，这类特殊人群可能在应激后的微反应变化十分微弱，不仅不容易捕捉，并且容易产生控制后的变形表情，不容易与标准表情产生一致性，最终难以进行判断。因此，针对反贪侦查的局域性识别体系的建构反而是整个微反应识别的重要内容，在利用标准表情库的基础之上，建立特殊人群微反应识别技能，比如，针对反贪侦查工作的对应人群来说，被侦查人群特定并且稳定，这类人群的知识结构乃至工作背景类似，甚至在性别、年龄上都具有相对趋同性，因此，在局域内微反应类似程度较高，自身可比性较高。建立以反贪等职务犯罪案件为主的局域性微反应识别体系，在体系内进行反应标准的建立，借助这个特殊人群内部的特殊反应识别标准进行微反应的识别、比较，准确度以及效率可能都会有所提高。

（三）明确微反应识别在反贪案件侦查中的本质作用

案件的侦破不是拍电视，也不是做节目，任何一个案件的侦破得益于为了达到“事实清楚、证据充分”而依法完成的每一项工作，证据的类型也限定为我国新刑事诉讼法规定的八大类证据类型。微反应识别只是侦查过程中帮助侦查人员建立侦查思路，完善侦查逻辑性的辅助工具。并且，通过多种途径，包括微反应识别获取的多种信息有可能有助于案件的侦破，也有可能直接导致信息超载、信息误导，从而产生大规模、长时间、高成本的侦查资源浪费。同时，这些通过假定主体的前提反应而将平均反应特征强行类比于个体的方法也往往容易产生技术陷阱。比如：一个“贫困社区犯罪率很高”的统计数据就容易产生“贫困导致犯罪”的错误推论，继而应用到个体，则会产生是贫困导致某个个体犯罪的主要原因，进而模糊了个体犯罪的核心原因，最后演变成为某个贫困的人的犯罪几率较高的错误实践应用。所以，似乎解决宏观问题的规则并不像我们想象的那样容易运用于解决具体问题的实践中去，微反应识别在反贪案件侦查中的实践应用，仍有需要更多的实践探索。

【参考文献】

[1] 朱燕：浅议建造合同准则实践及建议[J].会计师http://www.xiexiebang.com/2012（8）.[2] 杨庆中：浅议完工百分比法在施工企业核算中的利弊[J].山西财税，2011http://www.xiexiebang.com（1）.[3] 马彦坤、甘玉江、谢晖：谈建造合同准则在会计实务中的运用[J].财会月刊，2008（12）.[4] 周海霞：建造合同准则的应用现状及改进措施[J].财经界http://www.xiexiebang.com2011（8）.

第四篇：看守所人脸识别应用解决方案

看守所人脸识别应用解决方案

近几年，我国发生的越狱事件频发，有些犯人越狱手段极其恶劣，不仅将狱警杀害，甚至砍下手指进行指纹识别开锁，看守所的安全防范刻不容缓。传统的钥匙控制出入也存在遗失、盗用的风险，相关专家认为，更安全可靠防范的还是使用智能的看守所人脸识别更加可行。利用看守所人脸识别，精确分析每个人的面貌特征进行识别，从而得到有效的管理制度。

众所周知，人脸识别系统是一款通过人脸的特征进行认证的生物识别认证系统。其主要原理为：利用计算机图像处理技术从图片中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。系统具有如下特点：

(1)安装简单，可以直接在现有高清系统改造完成(2)非接触性，人与设备无需接触

(3)认证速度快，一般情况在1秒内完成认证

(4)具有并发认证能力，能同时对多个人物进行识别。

正因为以上特性，其在哈尔滨延寿县看守所两个技防漏洞方面具有天然的优势解决方案。笔者通过北京众智益华公司的人脸识别-“陌生人”防范系统，人脸识别门禁系统两个热销产品来详细的讲解如何自动实现防范弥补以上两个漏洞的出现。

一，从曝光的视频可以看出案犯是尾随狱警到了值班室内，并杀害了民警，化妆成民警出现到了出入口，大门口等不该出现的地方。北京众智益华的人脸识别-“陌生人”防范系统可以有效的解决此问题。其具体实现原理为：通过把可以在本地方(通道，大门口，值班室等)出现的人照片加入到白名单图库里，人脸识别系统会自动识别出现在摄像机镜头里的是白名单里的人，还是非白名单里的人，一旦发现非白名单的人系统会自动进行报警提示。报警内容主要通过：(1)声音提示，比如在发现非白名单人出现的现场(通道，大门口，值班室等)，或其他有武警值班的室内进行语音报警提示，一方面对违规人员进行威慑警告，另一方面提示有关人员进行人工干预。(2)手机报警，一旦发现非白名单人员出现在敏感区域(出入口，大门口，某些门禁口)，系统会自动通知安装手机客户端的用户(看守所领导等)，让不在现场的人员也可以第一时间知道，并及时做出预案。通过以上布防，即使出现人为违规也同样能起到防范的作用，杜绝哈尔滨看守所的重大事故发生。

二，关于门禁，央视曝光视频可以看到，其实一般看守所里是有AB门的，但是案犯照样可以进出，从曝光视频看到案犯翻屉子和柜子可以联想看出，也许案犯是通过杀害民警后找到了钥匙进行了出入。北京众智益华的人脸识别门禁系统可以很好的解决这个问题。北京众智益华人脸识别门禁是通过2.4G无线卡+人脸的认证方式进行开门认证的，即使找到了无线卡而非本人(本系统同时具有活体验证功能)也不可能打开门禁。同时通过和称重系统相结合，即使案犯夹持民警尾随出入也照样无法打开门禁，反而会引发报警，及时让其他民警进行预案处理。通过哈尔滨延寿县看守所事件以及一些国内外其他越狱事件可以看出，凡是越狱分子都是危害极大的犯罪分子，他们在犯罪后不自我反省以及自我改造，而是穷凶极恶的进行越狱，这样的人一旦逃脱对社会的危害极大。而传统的监控系统以及安防系统有极大的缺陷需要人防补充，但人毕竟不是机器，有所疏漏不可避免。自动化智能的识别系统能很好的防范这些人防漏洞的存在，特别是以人脸识别系统为代表的生物智能识别更应该早日应用在这些敏感单位，杜绝为社会造成极大伤害的事件发生，同时也保障民警，武警等个人的生命财产安全。

看守所推出了一套全新人脸识别比对访客管理系统，其主要功能为通过人脸辨识系统，可以自动捕捉访客人的人脸，并对人脸进行分析，自动辨识陌生到访客人或是内部员工，系统连接到看守所内网，与会客系统交互数据，可联动控制人脸识别和门禁出入系统。

系统组成方式

本监狱访客管理系统主要由ca2身份信息安全管理系统和动态人脸抓拍比对系统组成。ca2身份信息安全管理系统，内置身份证验核系统，由以下4个子系统组成 ①身份登记验核系统：该系统可以连接到全国公民身份证号码查询服务中心，对探访人的身份信息进行核查。

②证件扫描录入系统：支持身份证等不同证件的扫描及信息的录入。

③身份信息管理系统：存储，管理探访者的身份信息，对访客探访时间点，探访时间长度等重要信息的查询。

④电脑通讯模块组成：可以连接到对接的网络，实时网络数据查询。人脸识别身份验证系统是监狱探访管理系统重要组成部分，主要由动态人脸抓拍系统，人脸比对系统，比对服务器，人等其他辅助设备组成。人脸识别访客管理系统主要由3部分组成，如下：

（1）摄像机：在探访区的各个楼层入口处安装专用人脸抓拍摄像机，正对着门口，拍摄每个进入该区域的访客的人脸。专用摄像机采用双镜头，一个镜头用来抓拍彩色照片，用于显示画面交互使用；另外一个镜头用于抓拍黑白照片，可以屏蔽照片背景，用于人脸照片比对过程中使用，从而达到提高比对的准确性。

（2）人脸抓拍主机：摄像机连接到人脸识别主机，人脸识别主机将处理摄像机拍摄到的人脸图像，并将人脸数据通过网络，传输到后端的系统服务器。

（3）人脸比对服务器：接收前端的人脸抓拍主机获取的人脸照片，并对人脸照片进行特征分析，获取人脸特征值，并通过人脸比对系统，进行比对，从中抽取近似值最高的若干张照片，并输出比对结果，联动看守所门禁控制器，控制探访区门禁出入系统。

方案概述

监狱大门及AB门是看守所与外界交接的重要部位。为严格控制监舍区，生产区人员出入，防范罪犯逃脱，实现有效的统一指挥，确保看守所的安全，在监狱大门及AB门安装智能人脸识别管理系统。

监狱人脸识别门禁管理系统由6个子系统组成：看守所外大门门禁管理系统;干警信道门禁管理系统;会见家属信道门禁管理系统;考勤系统;在押罪犯面像管理系统。

人脸产品、电锁、出门开关、报警装置等，全部链接至控制器上，由控制器进行出门权限控制。人脸产品、控制器、监控视频等都通过网络和控制计算机链接在一个网络中。

人脸识别型智能看守所门禁及访客综合管理系统解决方案将介绍一个全新的看守所安防系统，在安全防尾随系统的基础上结合先进的技术，对探监人员及监狱中的人员及干警进行权限设定和验证通过，确保看守所安全。

第五篇：人脸识别技术发展及应用分析解读[推荐]

人脸识别技术发展及应用分析

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机采集人脸图像，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的一系列相关技术处理，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。

市场现状

人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率也有待提高。

美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起了广泛关注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别逐渐成为国际反恐和安全防范重要的手段之一。近年来，人脸识别在中国市场，也经历着迅速的发展，而且发展的脚步也越来越快。主要原因有以下两方面。科技的进步

国际上，美国标准与技术研究院（NIST）举办的Face Recognition Vendor Test 2006，通过大规模的人脸数据测试表明，当今世界上人脸识别方法的识别精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级（10倍），而对于高清晰，高质量人脸图像识别，机器的识别精度几乎达到100%。在我国，近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。应用需求的增加

越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎苛刻，各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离就识别出特定的人，这显然是其它生物识别方法所欠缺的，而人脸识别却是一个极佳的选择。技术历程

国家“十一五”科技发展规划将人脸识别技术的研究与发展列入其中，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，开发具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。[nextpage] 可见光人脸识别技术

可见光是光谱中人眼可以感知的部分，可见光谱没有精确的范围，一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400到700纳米之间。作为可为人眼感知的光源，也是生活中最常见的光源。因此，传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的人脸识别方式。

为了克服受环境光照的影响，学术界做了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进,以减轻环境光照的影响，目前也取得了一定的进步。

多光源人脸识别技术

在自然界中，除人眼可见的光线外，还存在着红外、紫外等不可见的光线。为了克服可见光因环境因素而变化的影响，相关企业做了大量的研究和技术开发。基于红外与可见光融合的多光源人脸识别方法是人脸识别技术的一项革命性创新，目的在于消除可见光变化对人脸识别的影响。

可见光图像受光源影响较大，而单纯的红外图像可以独立光源，但对温度变化比较敏感，而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法，被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像的人脸识别方法，对红外与可见光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别，并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合，并确定最终的人脸识别结果。实验表明，可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。技术优势

人脸识别较之于其它生物识别技术，在社会公共安全领域的应用，具有更明显的优势。

首先是其自然性，该识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如脸部识别，人类也是通过观察比较人脸区分并确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其它生物并不通过此类生物特征区别个体。

其次是其不被察觉性，不被察觉对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者近距离采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。这一特点特别适用于逃犯跟踪系统。

再则是其非接触性和唯一性，使其更加适合运用于公安刑侦系统，门禁考勤系统，网络应用系统等。应用前景

目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

2、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用，国际民航组织（ICAO）已确定，从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

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，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。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。但是使用生物特征，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。人脸识别产业的发展

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。这将是一件功在当代利在千秋的好事。发展人脸识别技术离不开标准化工作。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和中科院自动化所的倡导下，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，也将为中国技术进入国际提供平台。

目前，人脸识别技术的应用还没有做到“普及”，但是不可否认，它已经在开始影响我们的生活。通过一批专家学者不倦的努力，我国的人脸识别技术已经不落后于发达国家。与此同时，市场对可靠的人脸识别技术的需求也越来越迫切。一旦人脸识别得以推广，发展前景将不可**。届时，人脸识别技术本身的发展和应用效果还将有更大的提升，那将为我们的生活带来更多的便利和安全。人脸识别产品选购安装需注意的事项

由于生物识别产品受到外界因素的影响比较大，因而在选购、安装等事项上也需要注意很多问题，而人脸识别产品受环境影响更大则更应该做较多的考虑。

那么在具体的选购安装中要注意的事项有：第一，该人脸识别产品在逆光下的检测结果是否理想。第二，注意该产品数据库的模板建立是否达到要求。理想情况下数据库的模板数量是越多越好，当然在选择的时候只要能达到自己的容量大小就可以了；另外，对最小像素点的要求也需考虑，如双眼要达到100个像素点则比较不错。第三，对产品采集图像的最小角度的要求能否达到自己的预期。若不能达到自己满意的角度则可以不考虑。

除此之外，眼镜对于识别率的影响也应该列入选购范围内，如采集图片的时候双目会不会被眼镜遮挡，若被采集者佩戴较粗的镜框，则有影响识别误差的可能性。还有一个比较重要的因素是，该产品是否具有活体检测功能，对于眼睛的睁开和关闭、眼球的运动等是否会影响到产品的识别误差。

安装的时候需要双向的结合考虑，安装摄像机不能太高，还要考虑软件能适应多少容量，补光情况怎样，对光线下的识别率影响情况如何，是否受偏光的影响较大等，都是需要安装的时候去认真考虑的问题。

以上这些都是检测人脸识别产品好坏的一些标准，希望能给工程商和用户提供一些选购安装的依据。