北京青年报《人脸识别防盗门遭专家质疑》----中国科学院自动化研究所

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北京青年报《人脸识别防盗门遭专家质疑》

发布时间: 2009-08-03

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一扇自称不因人种、肤色、表情等人脸外部特征的变化而影响其识别率、准确性的“人脸识别技术的防盗门”在北京科技周期间出现在了公众的视线中。据称，这种系统甚至可以通过人脸骨骼的细微差别进行识别。<BR><BR>　　然而，就在5月20日，中科院自动化所向公众开放的当天，自动化所所长谭铁牛在谈到目前我国人脸识别系统发展现状时说，“现在有的做人脸识别技术的公司在宣传自己的产品时，称不管什么姿态、表情都不影响识别？怎么可能，这是国际上公认的难题！”关于人脸识别技术的激辩在专家和厂家之间展开。<BR><BR><IFRAME style="VISIBILITY: hidden" src="http://www.ynet.com/gall/ast.jsp" width=0 scrolling=no height=0></IFRAME>
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<P>　　■厂家宣传<BR><BR>　　系统可通过人脸骨骼的细微差别进行识别<BR><BR>　　在北京科技周现场，一扇“人脸识别技术的防盗门”出现在了行者集团的展台上。行者集团总裁马昕介绍说，这扇木门采用了人脸识别技术，是模拟2008北京奥运会的门禁系统专门设计的。<BR><BR>　　马昕说，人脸类似这扇门的钥匙，而开门的秘密就在木门上方“猫眼”模样的探头里。探头可将走到门前的人脸信息迅速传递到中央处理器，经过大型计算机的比对，进而辨别出来人身份。如果是“自己人”，门会自动打开，如果是“可疑人物”，门不但不会打开，还会发出报警。<BR><BR>　　“眉骨、鼻梁、颧骨等是人脸骨骼的基本结构，每个人的骨骼会有不同的细微差别，人脸识别系统就是通过这种细微差别找出可疑人物。”马昕介绍说。<BR><BR>　　然而，正是这样的骨骼识别技术引来了专家们的质疑声。<BR><BR>　　■专家质疑<BR><BR>　　普通摄像头成像不会出现人脸骨骼<BR><BR>　　“‘人头骨识别技术’一般是公安办案人员用在刑侦方面，进行身份鉴定的，也是通过肉眼观察，而在人脸识别技术方面，根本就没有此项技术。所谓人头骨识别技术还只是一个概念，在生物技术识别领域并没有这种应用，目前国际上也没有成熟的技术。”中科院自动化所生物识别与安全技术识别中心主任李子青博士强调。<BR><BR>　　他说：“马昕宣传说通过人脸骨骼来进行识别，但是，现在在人脸识别技术中采取的都是用普通摄像头来采集照片，成像都应该是普通照片，怎么会出现人脸骨骼？除非他采用X光摄像机，那样的话对人体的伤害将是很大的，根本不可能运用到公众场合。”<BR><BR>　　李子青告诉记者，目前，能够影响人脸识别技术的主要是外部光线和被采集人的姿态。<BR><BR>　　■厂家回应<BR><BR>　　识别率和准确性不受人脸外部特征变化影响，识别率达99.99%<BR><BR>　　面对专家的质疑，马昕认为，这可能是在对“奥运人脸识别系统”的表述和理解上的偏差。<BR><BR>　　“我们的人像采集系统确实是采用的普通摄像头来采集照片，但是，我们在后台系统利用软件将照片处理，最后提取眉骨、鼻梁、颧骨的数据，并不是在人像采集的时候采用X光摄像机，更不会对人体产生什么伤害。”他表示。<BR><BR>　　马昕介绍说，行者人脸识别智能安全技术不因人脸外部特征，如人种、肤色、表情、装饰、年龄、发型等的变化而影响其识别率、准确性。该系统测试识别率达99.99%。这也是行者人脸识别警用系统的最大特点。<BR><BR>　　■专家提醒<BR><BR>　　采集人的姿态是国际公认的难题，全球最先进识别系统误读率尚为1%<BR><BR>　　针对马昕和他的“奥运人脸识别系统”，目前正率领团队进行国家863人脸识别项目研发的清华大学教授苏光大曾公开指出，马昕这样对媒体的表述有夸大宣传的嫌疑。<BR><BR>　　苏光大教授称，光照、表情、姿态、眼睛、装饰等，对机器识别人脸或多或少都有些影响。目前在美国有全世界最先进的人脸识别系统，其在做测试的时候识别误读率为1%。</P>
<P>“不管什么姿态、表情都不影响识别？怎么可能，在国际生物识别领域上，外部光线和采集人的姿态是公认的难题！”身为国际模式识别学会生物特征识别技术委员会主席的中科院自动化所所长谭铁牛一针见血地指出。<BR><BR><IFRAME style="VISIBILITY: hidden" src="http://www.ynet.com/gall/ast.jsp" width=0 scrolling=no height=0></IFRAME></P>
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<P>　　李子青博士告诉记者，人脸识别系统识别率主要受错误接受率、正确辨别率和后台数据库的大小等三个因素影响。单独宣传系统的正确辨别率，有误导公众的嫌疑。OO nn 延伸阅读人脸识别技术的发展历程<BR><BR>　　到目前为止，人脸识别技术已经经过了40多年的发展历程。<BR><BR>　　据中科院自动化所生物识别与安全技术识别中心主任李子青博士介绍，根据识别和处理的数据类型，人脸识别技术可以分为基于2D照片（图像）的识别系统和三维人脸识别系统。前者又可以进一步分为基于可见光图像的人脸识别系统、基于热红外图像的人脸识别系统、基于近红外图像的人脸识别系统。<BR><BR>　　这几种识别系统和处理的数据类型各有自己的优缺点。<BR><BR>　　李子青博士介绍说，三维人脸识别系统设备昂贵、存储和计算复杂度很高，识别速度较慢，不能满足实际需要。基于热红外或远红外图像的系统，易受环境温度、人的情绪和健康状态的影响，使得获取到的人脸图像发生较大的变化，在实际的应用系统中性能并不好。而基于可见光的二维人脸识别系统在环境光照发生变化时，表现了极不稳定的性能。<BR><BR>　　“目前，能克服光照变化的不利影响的当属近红外人脸识别技术。”李子青说，“我们开发的运用近红外人脸识别技术仪器，可以让人脸以50~100cm 距离正对摄像机，利用安装在摄像机周围的近红外主动光源提供正面方向照明；同时通过在摄像机前端安装合适的滤镜，阻止可见光波段的光线通过，消除环境光的影响；过滤后的人脸图像被摄像机采集并输入到计算机中。”<BR><BR>　　据介绍，通过在不同环境光下采集的可见光和近红外人脸图像的对比，其中近红外图像在任意环境光照下都是清晰、正面光照的，这为构建不受环境光影响且高度准确的人脸识别系统，提供了良好的图像数据技术。<BR></P>    

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