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人脸识别是通过比较不同人脸的视觉特征进行身份鉴别的一种识别技术,属于生物特征识别方面。人脸识别考勤系统基于脸部特征,对系统输入的人脸照片或者采集到的视频文件进行处理,根据人脸部的位置、大小和各个面部器官的位置信息,通过人脸算法,提取人脸中的特征信息。
并将其与要核对的人脸数据进行对比,配合识别人脸考勤系统的一系列相关技术,包括人脸方面的信息采集、人脸的定位、识别人脸提前处理,身份确认以及身份查找等,确认具体人员的身份。那人脸识别系统有哪些弊端呢?应该怎样去克服呢?
人脸识别系统的弊端:
1、技术涉嫌侵犯隐私
由于通过识别技术可以获取相应的用户信息,这在一定程度上会造成用户信息泄露的情况,有侵犯用户隐私权的嫌疑。使用人脸识别技术势必会引发更为棘手的隐私问题。
2、技术出现误差,影响人的判断结果
据研究和统计,发现识别技术对于黑人来说匹配的准确率相对较低,错误率最高时能达到百分之三十五,而相对于白人来说其错误率就相对较低,但依旧会有百分之一的错误率。所以整体来说,技术具有一定不足,如果只对白人使用,必将导致种族歧视等问题的爆发,不利于长期的发展和使用。
从技术水平的角度来看,人脸是唯一不需要用户主动配合就可以采集到的生物特征信息。其他生物特征的采集过程,如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜,都需要以用户的主动配合为前提,即如用户拒绝采集,无法获得高质量的特征信息。同时,人脸天生就暴露在外,识别身份具有自然性,同时,应用成本较低。
但与其他生物识别技术相比,“刷脸”也有一定技术上优劣。它的缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。具体来说,人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的,其变化的复杂性不够。例如,若要两个人的指纹或者虹膜基本相同,大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。
但如果是人脸的话,十几个比特达到重合就可以了。在全世界,可以找到很多具有相似性的面孔。所以说,人脸的辨别性不是很高,它并没有那么独一无二。
3、实际应用中存在的难题
1、背景环境的复杂多样
在进行识别前需要先对监控场景中的人脸进行定位,即人脸检测。人脸检测的正确与否直接影响识别性能。当监控场景的背景较为复杂时,人脸检测率也会随之降低,因此能够适应复杂背景环境的人脸检测算法是人脸识别技术的难点之一。
2、人脸表情的多样性
在实际应用过程中,人脸的表情随时都可能发生变化。图2给出了部分表情变化的人脸图像。从图2可以看出,当人的表情发生变化时,可能会引起人脸轮廓以及纹理的变化,同时由于面部肌肉的牵引,面部的特征点的位置也会随之改变。
不同的表情引起面部的变化都不同,此外,不同的人的相同表情影响也不相同,因此很难用统一的标准来精确划分各种表情对不同人的影响。
3、采集人脸的角度多样性
人脸的角度多样性主要是指由于拍摄角度的不同导致检测到的人脸图像的旋转,包括平面旋转和深度旋转。与表情变化对人脸图像的影响相同,拍摄角度的变化同样会导致人脸轮廓的变化,除此之外,由于角度的变化,可能会导致人脸的部分特征无法被正确提取,进一步导致人脸的错误识别。
4、遮挡问题
即使是非人为故意遮挡,在实际应用时检测到的人脸图像也经常会出现如帽子、眼镜等遮挡物,除了这些,胡子以及刘海的变化也直接影响人脸的特征提取,当人脸图像发生遮挡时,人脸的很多信息会丢失,导致人脸识别算法出错或失效。
弊端如何克服?
1、技术创新是基础 复合型特征识别将成应用主流
针对人脸识别等生物识别技术存在误差与精度缺失,目前阶段,笔者认为从技术上来讲还不宜将生物识别作为唯一的身份识别手段。通过发展复合生物特征识别技术较单一特征识别具有更多的优势,它不仅能识别不同生物特征的综合生物识别系统,还能有效解决身份认证中存在的非普遍性、欺诈行为、无效性和不准确性等问题。
业内人士表示,随着应用领域的不断扩展,引领着单一的生物识别方式向复合生物识别方向转变,无论是安防、金融,还是其他领域,复合生物识别都将逐渐成为生物识别领域的主流。
2、信息安全保障是首位 技术创新应用需以此为前提
虽然生物识别的准确性等问题会随着技术进步逐步提高,但生物识别身份却存在难以克服的重大潜在法律风险以及网络信息安全泄露问题,甚至可能上升到危害国家安全的高度。
为应对人脸识别技术应用的诸多风险,无论是国家、企业,还是个人都需要把人脸识别涉及到的信息安全保障作为重中之重来抓。应该从保护人脸数据和人脸模型的角度,完善生物识别相关法律法规、标准,加强个人隐私保护等几个方面重视。
国家层面需要加快制定人脸识别应用技术标准体系建设,针对人脸识别技术发展与安全防护问题,鼓励政府要牵头,通过领军企业合作推进误识率、识别正确率、识别速率等技术标准的研究制定,制定分级别、多层次的国家安全标准及行业安全标准。