- 人臉識別技術的原理
- 人臉識別技術的典型應用
- 多重生物識別技術的原理
- 生物識別技術的選擇與應用環境密切相關
- 通過不同的采集器獲取各種生物特征數據
- 用融合算法統一處理，根據多重生物識別技術的綜合判斷得出最終結果
不過，我們也欣喜的看到，一些新技術，如人臉識別技術，在中國市場的應用，近一兩年的發展也非常迅猛，其市場潛力不可低估。本文將從技術和應用角度，對生物識別技術目前的兩個發展速度最為顯著的分支：人臉識別，以及多重生物識別，分別進行論述。
人臉識別技術
就全球市場而論，人臉識別是僅次于指紋識別的、應用規模第二大的生物識別技術。通常，人臉識別技術主要應用于如下三大領域，在這些應用領域，人臉識別具有獨特的優勢：
1）大型檔案管理系統，如駕駛執照和護照管理系統；
2）根據黑名單，通過攝像監控網絡自動監控目標人物；
3）門禁系統。
事實上，人臉識別在個人使用、商業和政府應用中都具有巨大潛力。這項技術還在不斷進步和發展中，其應用越來越普及。就目前的技術和產品水平，人臉識別系統已經完全能夠以客戶可接收的成本水平，順利實施和應用。
人臉識別技術的原理
簡單說，人臉識別技術就是要計算機先記錄人臉的特征(無論是現場采集還是從照片采集)，然后在使用時(再次現場采集人臉圖像，或提交照片)能自動準確地辨認出是否同一人。
和其他生物識別技術一樣，人臉識別系統也是先產生人臉的特征模板并存儲在數據庫中。這些模板將被用于與提交來要求比對的模板進行一一匹配對比，通常，當某兩個模板進行比對時，如果相似程度超過系統預先設定的閥值，系統就認為比對成功--這兩個模板來自同一個人。
人臉識別技術原理也有不同的種類，包括基于人臉五官結構的識別，基于皮膚質地分析的識別，甚至基于人臉溫度模式的識別。最新的技術采用了人臉三維圖像建立模板--有從人臉二維圖像自動生成三維圖像建模的技術，也有真正以三維方式采集面部、頭部圖像建模的技術。
當然，這些技術的共同點是，它們都是建立在人臉圖像信息基礎上。除了這個共同的起點，它們的區別非常大。
正因為人臉識別依賴于攝像/照片的圖像信息，所以可以理解圖像質量對系統準確性的影響有多大。現場采集人臉圖像的質量受許多因素影響：環境光線，攝像機圖像分辨率，鏡頭的焦距和景深參數，目標人臉的移動速度以及其他諸多因素。
除了圖像質量外，影響人臉識別系統可靠性和準確率的第二大因素就是識別算法本身的技術水平。
"攝像機和掃描器好比眼睛，但識別算法卻是人臉識別系統的大腦"，多種生物識別技術核心算法供應商，NeurotechnologyLtd（神網科技公司）CEO奧吉曼塔斯(AlgimantasMalickas)說，"沒有高質量的算法，一個人臉識別系統就談不上可靠性。而對于生物識別應用而言，系統可靠性無疑是客戶最重要的考慮因素。"
人為因素也是影響人臉識別技術準確性的重要因素。例如攝像機的使用方法、照明條件及目標人臉上陰影的變化等，都可能使人臉識別算法的性能大打折扣。算法供應商們一直在想辦法減少這些人為因素的不良影響，為此也開發了不少創新方法和技術。在特定的應用中如何確保選擇到合適的攝像頭和算法也很講究。不同的應用需要不同的技術，市場上眾多的攝像頭產品和人臉識別算法，并非都具有同樣的品質。
生物識別技術的選擇與應用環境密切相關
在考慮如何選擇某一種生物識別技術時，有許多因素都很重要，而其中有些因素并非人所共知。
生物識別技術顧問咨詢和方案供應商，美國富爾克拉姆生物識別(FulcrumBiometrics)公司CEO肯•諾斯卡(KenNosker,)說："經常有人問我，哪種生物識別技術最好？為什么有人選擇人臉識別，而不是指紋識別或虹膜識別？我告訴他們各種生物識別技術都有其特定的應用目的和針對性。所以我們的問題應該換成：''''''''''''''''''''''''''''''''什么時候我應該選擇人臉識別技術，而非指紋識別和虹膜識別？''''''''''''''''''''''''''''''''在選擇一項具體技術的時，要考慮每個應用場景的獨特要求，諸如識別準確率、價格、系統易用性等等"
按照諾斯卡的說法，生物識別技術的選擇與應用環境密切相關。例如，指紋識別不能實現非接觸式的數據采集，而人臉識別就可以。所以指紋識別明顯不適用于自動監控系統，因為被監控對象不會主動配合去完成指紋采集。
但另一方面，在刑事偵查中指紋識別又可大派用場，因為在犯罪現場大多會找到嫌疑人的殘留指紋，卻很難找到嫌疑人的"殘留"視像信息。虹膜識別通常需要很高分辨率的采集鏡頭，并且需要使用者雙眼準確定位采集到高質量圖像，才能保證系統的可靠性。因為虹膜特征采集的難度，所以普通的數據庫如駕駛執照和護照系統數據庫中，存儲虹膜特征模板的比較罕見。
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諾斯卡說，基于計算機的自動生物識別系統應該主要用在解決安全問題，或幫助我們提高工作效率。就人臉識別技術而言，它有許多特別適合的應用場景。
通常大多數人臉識別系統都要求用戶在使用時眼睛直視采集鏡頭，但一些新的技術產品，例如NeurotechnologyLtd（神網科技公司）的VeriLookSurveillanceSDK產品，卻可以自動從高分辨率的數字監控攝像頭中采集和識別目標人臉。這些監控鏡頭可能安裝在機場、商店、街道或任何其他環境，VeriLook技術可以用"被動方式"采集人臉圖像--即無須監控對象眼睛直視鏡頭。
"因為非接觸式的數據采集方式，人臉識別技術特別適用于那些不大需要使用者配合的應用系統，"諾斯卡解釋道，"這就是所謂的被動式或無合作生物識別應用，對于這一類的應用，人臉識別特別適合。"例如那些使用VeriLookSurveillanceSDK產品構建的系統，可以在數字監控鏡頭提供的實時視頻圖像中，自動捕捉和采集人臉圖像，并與系統黑名單數據庫中的人臉進行比對，實現真正的自動智能目標監控。
人臉識別技術的典型應用
人臉識別的應用非常廣泛。準確地識別出一幅人臉圖像固然意義重大，而在一個數據庫中通過快速自動的檢查比對，發現某幅人臉圖像與數據庫中所有模板都不匹配，同樣很有價值。諾斯卡舉了兩個例子來說明人臉識別技術的這兩種不同用途。
例子1：門禁控制
本系統中，壁掛式的人臉識別門禁設備包括了攝像頭、鍵盤以及射頻卡閱讀器。該設備由公司人力資源或行政部門的電腦所控制。公司員工的人臉圖像都已預先登錄在系統中，并且發給每人射頻卡方式的員工卡。員工想進入公司大樓或內部的每個房間時，需要站在壁掛設備面前眼望鏡頭，并將員工卡放在讀卡器前。
系統根據員工卡號找出預存的員工人臉模板，并與持卡者現場的人臉圖像進行比對，比對過程既可在設備上進行，也可在遠程的電腦服務器上進行。公司的安保和人力資源管理部門不僅可以知道進入大樓或房間的授權員工之號碼，而且知道準備持卡進入者正是該員工卡的合法擁有者。
例子2：安全檢查站應用
本系統中使用多臺高質量攝像頭，安裝在機場安檢處（或大型體育場、政府建筑、大商場安檢處）。所有的攝像頭采集圖像都被送到監控室，圖像中的人臉被系統自動抓取出來，并在高速運行的服務器中，與監控黑名單上的目標人臉進行比對。每個乘客踏入安檢門口走過通道時，攝像機都會拍下其圖像，計算機會快速從這些圖像中抓取人臉圖片，并與黑名單中人臉模板進行高速比對。絕大多數情況它們都不與黑名單中模板相匹配，乘客將順利過關。
極少數情況下，系統抓取到的人臉與黑名單中某個模板有些相似，系統將給出提示，安檢人員將會立即重點檢查該乘客。甚至，系統發現與黑名單中模板高度匹配的人臉圖像，這時安檢人員和警方將立即采取行動。
在上述兩個應用中，攝像頭都是以比較自然的方式采集人臉圖像，不需要或僅需要用戶作很少配合。攝像頭將圖像傳送到服務器中進行比對，系統根據預先設定的匹配閥值，或操作人員人工確定的判斷標準，來確定比對的結果。兩個例子中，計算機自動快速完成的工作，都是我們人類難以做到的。另外，從上述兩個例子中我們也可看到，雖然也可以使用其他的生物識別技術，但是因為系統運作的自然順暢要求，業主的偏好，以及應用場景的特點，人臉識別技術成為其最佳選擇。
人臉識別的市場機會
諾斯卡相信在當今的人臉識別應用市場，系統集成商的商業機會非常大。其中一個很有潛力的應用領域是應用于各類自助服務終端，例如銀行業務自助服務柜員機（存款、取款），以及某些醫療服務的自助申請（如跟蹤糖尿病患者的體檢記錄）等。
富爾克拉姆生物識別公司的客戶之一，大金公司（DakimInc.），使用VeriLook人臉識別軟件開發包，開發了一套基于自助服務終端的認知能力訓練系統（CognitiveFitnessSystem），用來幫助保持老年人及老年癡呆癥患者的思維活動。這套系統名為[m]Power，該系統的使用者通過人臉識別來登錄，登錄后系統會叫出使用者的姓名，同他們打招呼，還可以跟蹤每個使用者的記憶游戲和思維測驗的進度。在[m]Power系統中集成人臉識別技術，既簡單代價又低，因為在自助服務終端上已經具備了電腦、觸摸屏、以及集成在顯示器上的攝像頭等硬件資源。
諾斯卡說："關于人臉識別技術，我們公司收到最多的客戶查詢，都同如何與視頻監控錄像（DVR）系統的集成應用相關。令人遺憾的是，因為各種DVR系統的巨大差異，以及DVR系統技術的所有權屬問題，人臉識別技術迄今還很少與DVR系統進行集成應用。為了安全，許多企業和機構在DVR系統上大量投資，但遺憾的是DVR系統采集的圖像，卻未能由電腦自動分析處理，而需要人工來監視。安全系統方案供應商們應該在尋找諸如人臉識別技術之類的自動處理方案上下大功夫，開發新的DVR方案，既可以用來開拓新市場，也可以服務眾多的現有客戶，為他們的老系統進行升級，從而為安全系統供應商帶來新的銷售。"
諾斯卡認為，家庭應用也是人臉識別技術的一個尚未開啟的潛力市場。目前。家庭使用的指紋識別產品有很多，但人臉識別產品卻鮮見。人臉識別門禁設備在家庭的應用，既簡單易行又便宜，潛力很大。
人臉識別技術的前景如何？
"人臉識別技術，以及其它生物識別技術，都還屬于新興的技術。"諾斯卡說，"現在下結論說生物識別產業已經達到了何種成熟度，還為時過早。可以說，它已經渡過了幼年，但尚未走出青春期。未來五年，我們將看到全球生物識別產業大量的企業并購等資本運作行動。"諾斯卡補充道。
多重生物識別技術的原理
人們常說，有時事物整體的表現往往優于其各個組成部分之和。這種說法用在描述多重生物識別技術時，非常合適。普通的生物識別系統是基于單項技術的--比如指紋識別、人臉識別或虹膜識別，他們的特點和優勢是單一和有局限的。而多重生物識別是指將多種生物識別技術進行整合應用，其性能表現及可靠性和安全程度比單項技術更高。
一個傳統典型的多重生物識別系統通過不同的采集器獲取各種生物特征數據，例如指紋圖像、人臉圖像等，然后通過各自獨立的數學方程式(即所謂的"識別算法")，來決定這個指紋或人臉是否與數據庫中預存的模板相匹配。如果通過其中一種識別算法未能得到明確的識別結果，另外一種算法可以用來進行再次確認。
多重生物識別系統有幾種形式。能提供多重生物識別技術的知名供應商很少，如大昂公司(DAON)及圖像軟件系統公司(ImageWareSystem)，他們提供中間件軟件，在采集點使用多種生物識別采集設備，將多種生物特征數據和識別技術集成為一個完整系統。
另外一些供應商，如安全識別公司(Securimetrics)，則是建立一種基于多種采集技術合而為一的一體設備的系統，比如將指紋采集芯片、人臉圖像采集鏡頭、虹膜采集鏡頭合而為一的采集設備。這些系統能夠讓操作者在識別目標時擁有多種選擇，同時得到比采用單一生物識別技術更高的安全性。
多重生物識別技術還有另外一種形式，即所謂的"融合生物識別技術"(fusedbiometrics)，這是多重生物識別技術的最新趨勢。與傳統典型的多重生物識別系統相同，融合生物識別系統也通過各種獨立的或多種采集方式合而為一的采集器，來采集不同的生物特征(如指紋、人臉圖像、虹膜圖像等)，但它們的區別在于如何來分析和判斷這些特征值。
傳統上是分別使用不同的生物識別算法處理不同的生物特征，各自分別得出獨立的結果(如用指紋識別算法分析指紋，用人臉識別算法分析人臉圖像，各自得出指紋比對和人臉比對的判斷結果)。而融合生物識別系統則是將采集到的各種不同的生物特征，用所謂的融合算法統一處理，根據多重生物識別技術的綜合判斷得出最終的識別結果。這樣的處理方式和結果更快速、準確率更高，并且系統可擴展性更好，最終使整個系統達到新的安全高度。
NeurotechnologyLtd（神網科技公司）是一家專業的生物識別算法和技術供應商，該公司的大型生物識別算法軟件開發包MegaMatcherSDK(軟件開發包)產品就是一種指紋識別和人臉識別的融合算法產品。該產品可以單獨使用指紋識別或人臉識別，也可以融合兩種算法，提高系統速度和安全性。
這種融合算法尤其適用于大型的政府公共項目，如護照系統、簽證系統、出入境管理系統、選舉系統等等，這些系統對準確性、可靠性的要求極高。而實施此類系統的迫切性正日趨強烈，因為許多國家，包括美國和歐盟國家，都已經將生物特征數據存儲到護照、身份證、簽證以及其他個人檔案中，而且越來越多的國家正在快速跟進。
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這種技術的另一個重要用途，是在大型指紋/人臉數據庫中尋找可匹配記錄，如警方的刑偵應用系統，這類系統需要速度極高的比對匹配算法。神網科技公司將自己的MegaMatcher算法軟件產品，與HP公司的ProLiantDL服務器硬件產品相結合，構建起每秒1000萬枚指紋的高速比對系統。該公司的另外一項產品MegaMatcher加速器（MegaMatcherAccelerator），更可以在簇計算網絡中替代和節省大量的服務器結點，比如單獨使用指紋識別功能時，加速器的應用可以替代1000個MegaMatcher2.1服務器節點，而在使用指紋/人臉識別融合算法時則可以節省25個結點。
"對于選舉系統、出入境管理系統等基于大型數據庫的生物識別應用系統，比對速度至關重要"，神網科技公司的CEO奧吉曼塔斯指出，"MegaMatcher加速器大幅度提高了比對速度，使許多原來難以實現或不可能實現的應用系統成為了現實，"他補充道。
融合生物識別算法的另外一個成功例子是美國Identix公司的人臉識別技術，其技術將復雜的面部皮膚模式分析與人臉特征識別融合，達到了他們自己聲稱的更高的準確率。
將基于照片的人臉識別算法與指紋或虹膜識別技術結合，其商業應用價值也極具潛力，特別是那些對目標識別準確性要求甚高的應用，如信用卡交易管理，災難調查，刑事偵查等等。
多重生物識別技術應用趨勢
目前，大多數多重生物識別系統(包括融合生物識別系統)都是政府公眾項目或軍方應用系統，主要是因為他們的高安全性要求。安全識別公司的HIIDE(手持式跨部門身份認證設備)系統就是一個典型例子，它采用了先進的三合一系統，集成了指紋識別、人臉識別和虹膜識別技術。因其高安全性，HIIDE系統被美國軍方選中，在美軍位于全球的機構和基地中使用。
由于迄今在大規模政府公眾項目和軍方系統中的上佳表現，專家們相信多重生物識別技術將會迎來更大的商業應用空間，從而讓大眾受益于多重生物識別技術所帶來的更高的安全性和可靠性。
"如果有人說多重生物識別技術的市場化才剛起步，我認為那是嚴重的低估形勢，"生物識別技術顧問咨詢及方案供應商，美國富爾克拉姆生物識別公司的CEO肯•諾斯卡先生如是說，"事實上，我相信未來5年這個市場將風起云涌，我們可以預見這個領域中更多供應商將會大量推出新設備和新軟件"。
諾斯卡先生相信市場競爭將引領多重生物識別技術進入更多的政府和軍方應用，但長遠看，更重要的市場演化方向是，因為競爭導致技術和系統價格的大幅降低，從而使更多的商業應用成為可能。
"我們要面對的情況，是越來越多的客戶已經開始意識到，相比單項生物識別技術，多重生物識別技術將帶來高很多的可靠性和準確性。這將使他們更樂意選擇多重生物識別技術，而非單項生物識別技術。"諾斯卡先生解釋道。
為什么采用多重生物識別技術？
在某些應用中，單項生物識別技術，如指紋識別技術，就已經完全滿足了客戶的需求。目前市場上也有大量的單項生物識別技術產品和系統，它們廉價，可以很快安裝應用。但在大多數情況下，如果客戶能夠采用多重生物識別技術，而非單項生物識別技術，將是一個不錯的選擇。
最根本的原因就是高安全要求，多重生物識別可以有效降低非法入侵者進入系統的風險。一個簡單的例子就是信用卡的使用，多重生物識別技術可以有效阻止那些技術高超的職業罪犯。
另一個重要原因，是多重生物識別技術更高的識別準確率。正如神網科技公司CEO奧吉曼塔斯先生所說："雖然單項生物識別技術也能達到較高的安全性，但多重生物識別技術能將安全性和可靠性大幅提升。"
第三個，也是最現實的理由是，多重生物識別技術解決了系統的整體實用性。每種單項生物識別技術固有的特點都影響其系統的整體實用性和可靠性。例如，使用指紋識別技術時，如果用戶有手部殘缺的，或一個虹膜識別系統，遇到盲人用戶，又或者是人臉識別，某用戶面部被嚴重燒傷。
這些基于單項生物識別技術的系統，經常因為某些特殊的使用者，而影響其整體的實用性和安全性（系統將為不能使用的個別用戶安排妥協的方法，例如為不能使用指紋的用戶安排密碼，從而導致整體系統安全性降低）。很明顯，多重生物識別技術的引入，使這個問題立刻迎刃而解。
"影響多重生物識別技術推廣的負面原因只有一個，那就是成本"，諾斯卡說道，"但是，隨著更多供應商推出的物美價廉的新技術新產品源源不斷面市，例如神網科技公司的技術和產品，多重生物識別技術正走向越來越寬廣的應用領域和市場。"
基于嵌入式平臺的多重生物識別系統
隨著一些更新、更先進的算法的出現，在基于嵌入式平臺的移動和便攜式設備上實現多重生物識別系統，已經成為現實。如今一部典型的智能手機，其計算能力已經足以滿足所有主要的生物識別算法的需求。市面上絕大部分的攝像頭，都具備了足夠的分辨率，可以滿足在手機或PDA上進行人臉識別的需求。增加特別的圖像傳感和照明裝置，虹膜識別也不難實現。指紋采集器的集成更是容易并已經很常見。
這些新技術的應用前景不可估量，新的應用市場已經成熟。例如神網科技公司基于嵌入式平臺的：指紋識別算法FingerCellEDK，以及人臉識別算法FaceCellEDK，都已經實現了在移動、便攜式設備如手機和PDA上的實際應用。
嵌入式人臉識別技術屬于新推出的技術，其應用領域和市場規模都在快速增長，尤其在商業和政府應用中。該類技術的難度和推出較晚的原因之一，是大多數人臉識別算法對計算機CPU和存儲資源，都有較高的要求。另一個原因是，隨著高分辨率攝像頭的價格下降，體積減小，才逐漸使得該等應用開發成為可能。
隨著更新、更先進算法的出現，在嵌入式計算平臺上運行人臉識別算法已經成為現實。移動和便攜式人臉識別系統構成了人臉識別技術應用的全新領域。如今的一臺PDA，就完全具備足夠的計算資源和高分辨率鏡頭來運行人臉識別算法，它可以在本機上直接比對人臉，更有意思的是，它還可以將人臉圖像或模板傳送到遠程服務器中，進行大規模數據庫的搜索比對。
