在恐怖勢力日漸猖獗的國際社會環(huán)境下，奧運會成為了他們頭號破壞和打擊的目標(biāo)。2008北京奧運會的成功舉辦，向世界展示了一次偉大的平安盛會。本文就著重對在北京奧運會上人臉識別技術(shù)的應(yīng)用展開了探討，并對當(dāng)前人臉識別技術(shù)的應(yīng)用趨勢和存在的誤區(qū)進行深入分析，僅供讀者參考。
1972年9月5日，慕尼黑奧運會出現(xiàn)了舉世震驚的一幕：巴勒斯坦恐怖分子持槍襲擊運動員村，當(dāng)場殺害兩名以色列運動員，劫持9名人質(zhì)，比賽全部停止，奧運村一片混亂。最終，被綁人質(zhì)無一獲救，5名恐怖分子和1名德國警察死亡。1996年亞特蘭大奧運會，恐怖主義的陰影再次籠罩了這一全人類最隆重的盛會，發(fā)生在奧林匹克公園的爆炸案，造成2人死亡，110多人受傷。而最近兩屆奧運會在開賽前，也面臨著極為嚴(yán)峻的安全形勢：2000年悉尼奧運會，恐怖組織策劃的襲擊事件險些上演；2004年雅典奧運會開幕前，希臘先后發(fā)生了5起爆炸事件。
可以說，自慕尼黑慘案后，奧運會便有了兩個戰(zhàn)場——體育與反恐。安保工作成為東道主國越來越頭疼的問題，近幾屆奧運會東道主國投入在安保上的費用直線上升，2004年的雅典奧運會更以15億美元的安保費用令世人側(cè)目。
自2001年北京申奧成功之日起，政府就已經(jīng)開始著手進行奧運安保準(zhǔn)備工作?！?·11”事件的發(fā)生，讓政府更加重視奧運安保工作。2001年，奧運會安?；I備工作正式展開，2004年成立了北京奧運安保協(xié)調(diào)小組。北京奧組委也早在2002年就從奧運場館的建設(shè)著手，提出了五個同步的理念，將安保設(shè)施與場館同步規(guī)劃、同步設(shè)計、同步建設(shè)、同步驗收、同步投入使用。這些措施使奧運場館從建設(shè)時起，就符合奧運安保要求。2007年黨的十七大新聞發(fā)布會上，北京市副市長、北京奧組委執(zhí)行副主席劉敬民在回答國外記者提問時說，“安保工作向來是奧運會籌備工作最為重要的一件事情。在北京奧運會上，政府采取一系列國際上先進的技術(shù)措施確保安保。比如，在一些重點場次的票務(wù)上，使用了RFID(電子芯片的作用)技術(shù)，及時全面地查證入場人的身份，這些都會對奧運會安全提供絕對的保障。”用來和RFID技術(shù)結(jié)合查證入場人身份的，正是近年來漸趨成熟的人臉識別技術(shù)。
生物特征識別與人臉識別
在安全防范領(lǐng)域，生物特征識別技術(shù)一直處于金字塔的頂端。對指紋、虹膜、掌紋、人臉、簽名、靜脈、姿態(tài)（手勢）和語音等的研究，結(jié)合模式識別技術(shù)，形成了當(dāng)前主要的生物特征識別的各個研究方向。
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在應(yīng)用層面，為了達到安全防范要求，一般生物特征識別技術(shù)可分為檢測（監(jiān)視）、認(rèn)證和檢索三大類。因此，一種生物特征識別技術(shù)是否在某個細(xì)分市場中適用，只需要考察上述三大類問題的影響因素。如圖1所示，檢測問題又受到輸入設(shè)備、待識別對象的主動/被動問題、環(huán)境和特征穩(wěn)定性以及檢測儀器的建設(shè)成本等因素的影響。在認(rèn)證應(yīng)用上，則需要考察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫建設(shè)的可行性和成本、認(rèn)證系統(tǒng)的FAR(False Accept Rate, 錯誤接受率，也稱認(rèn)假率)和FRR（False Rejection Rate, 錯誤拒絕率，也稱拒真率）。對檢索系統(tǒng)而言，除了同樣需要考慮數(shù)據(jù)庫建設(shè)問題外，還需要考慮前N名（或前n%名）的命中率和檢索速度（對于海量數(shù)據(jù)庫而言）。
根據(jù)International Biometric Group近期出版的生物識別市場及產(chǎn)業(yè)趨勢分析報告指出，生物識別市場中傳統(tǒng)的指紋識別仍然處于主導(dǎo)地位，而人臉識別技術(shù)位居第2，占12.9%。
眾多生物特征識別技術(shù)，從終端采集的層面可以分成主動配合和被動采集兩大類。主動配合的有指紋、虹膜、掌紋、靜脈和簽名等；被動采集的手勢、語音和姿態(tài)（手勢）等。顯然，主動配合方式將需要目標(biāo)對象有意識地在一定的環(huán)境條件和特殊的采集設(shè)備下進行信息的采集，這種方式適用于有較強限制條件下的身份認(rèn)證和識別。由于應(yīng)用模式本身假定目標(biāo)對象將會根據(jù)要求進行配合，因此受到環(huán)境的影響較小，但是采集終端建設(shè)成本偏高。被動采集則不需要（或要求很寬松）目標(biāo)對象對采集終端進行特別的配合。通常適用于監(jiān)視、檢測和未公開的身份認(rèn)證，如涉及到軍隊、國家安全、公共安全和重點場所的保安監(jiān)控，一般都要求被動采集。這種方式對目標(biāo)對象沒有嚴(yán)格的限制，因此受到環(huán)境的影響較大，特征的穩(wěn)定性也較差，但采集終端的建設(shè)成本相對較低。
在人臉識別技術(shù)發(fā)展的早期，由于人們無法較好地消除環(huán)境影響以及由姿態(tài)、光照、年齡等變化帶來的人臉特征的不穩(wěn)定性，人臉識別技術(shù)應(yīng)用局限于對特定分辨率和特定光照、姿態(tài)、表情和年齡約束條件下的試驗，國外多個研究機構(gòu)建立了一些用于測試的數(shù)據(jù)庫（如FERET人臉數(shù)據(jù)庫、MIT數(shù)據(jù)庫、YALE數(shù)據(jù)庫、ORL數(shù)據(jù)庫等），這些數(shù)據(jù)庫無論是從樣本數(shù)量和變化因素的跨度上而言，都僅僅停留在實驗階段，無法全面描述實用型的人臉識別應(yīng)用。
近10年來，隨著對人臉識別技術(shù)的深入研究，研究人員逐漸突破了來自于環(huán)境等影響到人臉特征的不穩(wěn)定因素，人臉識別系統(tǒng)逐步進入到實用階段。如清華大學(xué)聯(lián)合北京普賽科技有限公司在廣州建成了世界上第一套實用的2000萬數(shù)據(jù)庫容量的大型檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)在命中率和檢索速度上均處于世界領(lǐng)先地位。
2008年8月24日，隨著北京奧運會閉幕式的結(jié)束，人臉識別技術(shù)首次正式應(yīng)用于奧運會安保即取得了巨大的成功。
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人臉識別系統(tǒng)在北京奧運會的應(yīng)用
需求分析
業(yè)務(wù)需求：確保重要場館內(nèi)的人員身份合法，避免不法分子為達成其某種目的而造成的會場混亂。
需求點1：參會人員（運動員、志愿者、工作人員、觀眾）采用實名制登記。
需求點2：參會人員從特定的通道進行身份認(rèn)證后方可入場。
需求點3：建設(shè)參會人員數(shù)據(jù)庫和重點嫌疑人員數(shù)據(jù)庫。
用例1：參會人員遞交身份信息（含近期照片），系統(tǒng)檢查照片信息的適用性，提取照片信息的數(shù)字特征，建立數(shù)字特征與入場通行證件（如門票）的一一對應(yīng)關(guān)系。
用例2：參會人員持入場通行證件通過特定通道，部署于通道的人臉識別系統(tǒng)獲取通行證件的數(shù)字ID，調(diào)用數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)字特征。
用例3：部署于通道的檢測設(shè)備檢測到待通過參會人員，檢測出待通過參會人員的人臉圖像，提取該人臉圖像的數(shù)字特征。
用例4：將用例2中的數(shù)字特征和用例3中的數(shù)字特征進行比對，根據(jù)設(shè)定的相似度閾值，給出該兩組數(shù)字特征是否為合法匹配。如合法，則放行；如非法，則給出報警提示。
用例5：建立重點嫌疑人員人臉圖像數(shù)據(jù)庫，提取其數(shù)據(jù)特征備查。
用例6：將用例3中數(shù)字特征與用例5中的數(shù)字特征中進行檢索，如檢索到可疑人員則給出報警提示。
建庫流程如圖2所示，現(xiàn)場認(rèn)證流程如圖3所示。
部署
服務(wù)于奧運會的人臉識別系統(tǒng)包括前端的人臉識別認(rèn)證終端和后臺的服務(wù)器。人臉識別認(rèn)證終端用于現(xiàn)場的人臉比對認(rèn)證，并將認(rèn)證結(jié)果通過中轉(zhuǎn)服務(wù)器上傳到安保中心的服務(wù)器，用于觀眾入場信息的匯總和統(tǒng)計，便于安保指揮人員實時掌握所有通道的觀眾流量、通過情況等信息，為指揮決策提供必要的輔助。系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。
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每一臺人臉識別認(rèn)證終端包括一臺用于識別門票RFID信息的刷票設(shè)備和一臺人臉識別認(rèn)證設(shè)備。當(dāng)觀眾刷票時，人臉識別認(rèn)證識別自動獲得由刷票設(shè)備發(fā)來的信號，啟動人臉識別比對功能，隨后將比對結(jié)果返回給刷票設(shè)備，并顯示在刷票設(shè)備的顯示屏上，供志愿者參考。人臉識別認(rèn)證設(shè)備將結(jié)果同時上傳到中轉(zhuǎn)服務(wù)器，由中轉(zhuǎn)服務(wù)器上傳至安保中心。認(rèn)證流程如圖5所示。
由于整個奧林匹克中心區(qū)需要在短短數(shù)小時之內(nèi)快速通過多達10萬名觀眾入場，因此部署了大約100臺人臉識別認(rèn)證終端。在人流量密集時，這些終端設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)流量較大，為了避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，減少安保中心服務(wù)器的負(fù)荷，系統(tǒng)通過多級中轉(zhuǎn)服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，有效降低了網(wǎng)絡(luò)壓力，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。
系統(tǒng)運行情況
在已經(jīng)成功舉行的奧運會開閉幕式上，觀眾總?cè)藬?shù)都達到了接近10萬人，每個通道的平均人流量達到1000人次，一些人流量比較密集的安檢棚通過的人數(shù)更多。在整個系統(tǒng)運行期間，所有服務(wù)器和終端設(shè)備運行良好，未出現(xiàn)一例故障，充分保證了觀眾的通行速度，并且，利用具有人臉比對功能的票證系統(tǒng)，查處了十幾起冒用、持有非法門票的行為，充分保障了奧運會開閉幕式的順利進行。
清識?人臉識別技術(shù)的特點
成功應(yīng)用于北京奧運會的人臉識別系統(tǒng)具有以下主要特點。
·友好：該人臉識別系統(tǒng)融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理，通過提取人像特征點、分析并建立數(shù)學(xué)模型、進行比對驗證等一連串復(fù)雜的運算工作。在計算機人臉識別的基礎(chǔ)上，提供豐富的人機交互功能，具有良好的可視化效果，易于人們接受；
·隱蔽：利用攝像機自動采集合適的人臉像傳輸?shù)胶笈_比對，不會引起被檢測人的的反感。而在一些場合，更具備隱蔽性，在被檢測人不經(jīng)意間完成人像采集和比對；
·高效：相對于其他生物特征識別，人臉采集要更加快捷方便。該人臉識別系統(tǒng)利用多種專利技術(shù)對人臉檢測、特征提取和匹配進行了優(yōu)化加速，使得整個比對識別過程要快捷很多。在理想的系統(tǒng)環(huán)境和硬件設(shè)備支持下，完成一個比對識別工作所需時間不到1秒；
·安全：人臉采集手段一般為可見光下非接觸式的，而且普通攝像頭就能完成，相比于其他一些需要特殊采集設(shè)備或接觸式設(shè)備來說，對被檢測人的各種身體損害也降到最低；
·準(zhǔn)確：該系統(tǒng)結(jié)合RFID的數(shù)字匹配，F(xiàn)AR和FRR均低于萬分之一；
·易于集成：視頻監(jiān)控已經(jīng)在很多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，一般的攝像設(shè)備和其他硬件均能達到人臉識別要求，所以無需投入大量的其他設(shè)備，就能在現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)上進行升級改造至人臉識別系統(tǒng)，大大降低了建設(shè)成本。
人臉識別技術(shù)的趨勢和誤區(qū)
雖然隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人臉識別的準(zhǔn)確率有了長足的提高；但不可否認(rèn)，任何一項識別技術(shù)都有其技術(shù)的局限性。要獲得更高的識別率、更快的速度、更強的適應(yīng)性，除了要找對研究方向，加大研發(fā)投入，還要根據(jù)實際的需求，結(jié)合多種應(yīng)用模式來揚長補短。根據(jù)分析表明，我國人臉識別技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)逐漸呈現(xiàn)出幾個趨勢，同時也存在著一些誤區(qū)，需要研究和應(yīng)用單位引起注意。 [nextpage]
技術(shù)分工的細(xì)化
人臉識別技術(shù)已經(jīng)成為生物特征識別市場的一個新的熱點和增長點，光是我國就有上百個研究單位在開展著相應(yīng)的研究，而其中不乏一些創(chuàng)新的思想和方法。自主知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)已經(jīng)越來越受到國家和研究機構(gòu)的重視，而隨著研究的深入，對于人臉識別的各個步驟的細(xì)化分工也漸趨明朗。
研究和產(chǎn)業(yè)化的分離
近年來，人臉識別領(lǐng)域涌現(xiàn)出一批新的企業(yè)。相較于若干年前以研究單位為代表的技術(shù)推廣，逐漸走向了專業(yè)分工，即研究單位專心研究算法的提高，而實體企業(yè)則致力于產(chǎn)品化和應(yīng)用推廣。
標(biāo)準(zhǔn)化
由于技術(shù)分工的細(xì)化，各個環(huán)節(jié)之間的交互顯得愈加重要，而對這種交互的接口標(biāo)準(zhǔn)化要求也日益緊迫。同時，產(chǎn)業(yè)化也要求各個人臉識別技術(shù)提供廠商有一個統(tǒng)一的規(guī)范。針對這一現(xiàn)狀，我國公安部組織有關(guān)單位逐步開始了人臉識別技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化工作，并著手建立中國的人臉識別統(tǒng)一測試平臺。
國際測試和識別率誤區(qū)
正如前文所述，當(dāng)前國際上已有若干研究單位建立了用于人臉識別研究的人臉數(shù)據(jù)庫，也有國際組織不定期組織全球主要人臉識別研究者和廠商的技術(shù)測試；但是，由于人臉識別技術(shù)的有效性很大程度上依賴于輸入設(shè)備、人臉圖像的質(zhì)量、人臉數(shù)據(jù)庫的構(gòu)成等等不確定因素，因此，針對不同的應(yīng)用需求不應(yīng)該拘泥于某一種特定的人臉識別算法，而應(yīng)該審慎分析實際應(yīng)用情況，選擇最適合的應(yīng)用模式。某種算法在A測試中是優(yōu)秀的算法，但是在B應(yīng)用中或許就是一種糟糕的選擇。某種人臉識別技術(shù)在測試數(shù)據(jù)庫C中有著很好的識別率，但是在D數(shù)據(jù)庫中或許就并不適用了。
芯片化誤區(qū)
雖然芯片化有著其獨特的優(yōu)勢和誘惑力，但是由于人臉識別技術(shù)需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，因此對圖像處理速度和內(nèi)存容量均有著較高的要求。我們認(rèn)為，利用固化硬件對人臉識別的若干步驟進行優(yōu)化加速是可行的，但是如果盲目追求識別技術(shù)的全盤芯片化，極有可能會得不償失。
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