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。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的應用展開了探討，并對當前人臉識別技術的應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，當場殺害兩名以色列運動員，劫持9名人質，比賽全部停止，奧運村一片混亂。最終，被綁人質無一獲救，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目。
自2001年北京申奧成功之日起，政府就已經開始著手進行奧運安保準備工作?！?·11”事件的發(fā)生，讓政府更加重視奧運安保工作。2001年，奧運會安保籌備工作正式展開，2004年成立了北京奧運安保協(xié)調小組。北京奧組委也早在2002年就從奧運場館的建設著手，提出了五個同步的理念，將安保設施與場館同步規(guī)劃、同步設計、同步建設、同步驗收、同步投入使用。這些措施使奧運場館從建設時起，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措施確保安保。比如，在一些重點場次的票務上，使用了RFID(電子芯片的作用)技術，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?！庇脕砗蚏FID技術結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。
生物特征識別與人臉識別
在安全防范領域，生物特征識別技術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，結合模式識別技術，形成了當前主要的生物特征識別的各個研究方向。
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在應用層面，為了達到安全防范要求，一般生物特征識別技術可分為檢測（監(jiān)視）、認證和檢索三大類。因此，一種生物特征識別技術是否在某個細分市場中適用，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成本等因素的影響。在認證應用上，則需要考察系統(tǒng)的數據庫建設的可行性和成本、認證系統(tǒng)的FAR(False Accept Rate, 錯誤接受率，也稱認假率)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據庫建設問題外，還需要考慮前N名（或前n%名）的命中率和檢索速度（對于海量數據庫而言）。
根據International Biometric Group近期出版的生物識別市場及產業(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地位，而人臉識別技術位居第2，占12.9%。
眾多生物特征識別技術，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對象有意識地在一定的環(huán)境條件和特殊的采集設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證和識別。由于應用模式本身假定目標對象將會根據要求進行配合，因此受到環(huán)境的影響較小，但是采集終端建設成本偏高。被動采集則不需要（或要求很寬松）目標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。這種方式對目標對象沒有嚴格的限制，因此受到環(huán)境的影響較大，特征的穩(wěn)定性也較差，但采集終端的建設成本相對較低。
在人臉識別技術發(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，人臉識別技術應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，國外多個研究機構建立了一些用于測試的數據庫（如FERET人臉數據庫、MIT數據庫、YALE數據庫、ORL數據庫等），這些數據庫無論是從樣本數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用。
近10年來，隨著對人臉識別技術的深入研究，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2000萬數據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先地位。
2008年8月24日，隨著北京奧運會閉幕式的結束，人臉識別技術首次正式應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)在北京奧運會的應用
需求分析
業(yè)務需求：確保重要場館內的人員身份合法，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證后方可入場。
需求點3：建設參會人員數據庫和重點嫌疑人員數據庫。
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，提取照片信息的數字特征，建立數字特征與入場通行證件（如門票）的一一對應關系。
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)獲取通行證件的數字ID，調用數據庫內數字特征。
用例3：部署于通道的檢測設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字特征。
用例4：將用例2中的數字特征和用例3中的數字特征進行比對，根據設定的相似度閾值，給出該兩組數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據庫，提取其數據特征備查。
用例6：將用例3中數字特征與用例5中的數字特征中進行檢索，如檢索到可疑人員則給出報警提示。
建庫流程如圖2所示，現場認證流程如圖3所示。
部署
服務于奧運會的人臉識別系統(tǒng)包括前端的人臉識別認證終端和后臺的服務器。人臉識別認證終端用于現場的人臉比對認證，并將認證結果通過中轉服務器上傳到安保中心的服務器，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)架構如圖4所示。
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每一臺人臉識別認證終端包括一臺用于識別門票RFID信息的刷票設備和一臺人臉識別認證設備。當觀眾刷票時，人臉識別認證識別自動獲得由刷票設備發(fā)來的信號，啟動人臉識別比對功能，隨后將比對結果返回給刷票設備，并顯示在刷票設備的顯示屏上，供志愿者參考。人臉識別認證設備將結果同時上傳到中轉服務器，由中轉服務器上傳至安保中心。認證流程如圖5所示。
由于整個奧林匹克中心區(qū)需要在短短數小時之內快速通過多達10萬名觀眾入場，因此部署了大約100臺人臉識別認證終端。在人流量密集時，這些終端設備上傳的數據流量較大，為了避免網絡擁塞，減少安保中心服務器的負荷，系統(tǒng)通過多級中轉服務器轉發(fā)數據，有效降低了網絡壓力，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應速度。
系統(tǒng)運行情況
在已經成功舉行的奧運會開閉幕式上，觀眾總人數都達到了接近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更多。在整個系統(tǒng)運行期間，所有服務器和終端設備運行良好，未出現一例故障，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?人臉識別技術的特點
成功應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與生物統(tǒng)計學原理，通過提取人像特征點、分析并建立數學模型、進行比對驗證等一連串復雜的運算工作。在計算機人臉識別的基礎上，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到后臺比對，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備或接觸式設備來說，對被檢測人的各種身體損害也降到最低；
·準確：該系統(tǒng)結合RFID的數字匹配，FAR和FRR均低于萬分之一；
·易于集成：視頻監(jiān)控已經在很多領域廣泛應用，一般的攝像設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備，就能在現有硬件基礎上進行升級改造至人臉識別系統(tǒng)，大大降低了建設成本。
人臉識別技術的趨勢和誤區(qū)
雖然隨著科學技術的發(fā)展，人臉識別的準確率有了長足的提高；但不可否認，任何一項識別技術都有其技術的局限性。要獲得更高的識別率、更快的速度、更強的適應性，除了要找對研究方向，加大研發(fā)投入，還要根據實際的需求，結合多種應用模式來揚長補短。根據分析表明，我國人臉識別技術及其產業(yè)逐漸呈現出幾個趨勢，同時也存在著一些誤區(qū)，需要研究和應用單位引起注意。 [nextpage]
技術分工的細化
人臉識別技術已經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的研究，而其中不乏一些創(chuàng)新的思想和方法。自主知識產權的技術已經越來越受到國家和研究機構的重視，而隨著研究的深入，對于人臉識別的各個步驟的細化分工也漸趨明朗。
研究和產業(yè)化的分離
近年來，人臉識別領域涌現出一批新的企業(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)則致力于產品化和應用推廣。
標準化
由于技術分工的細化，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準化要求也日益緊迫。同時，產業(yè)化也要求各個人臉識別技術提供廠商有一個統(tǒng)一的規(guī)范。針對這一現狀，我國公安部組織有關單位逐步開始了人臉識別技術的標準化工作，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據庫，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測試；但是，由于人臉識別技術的有效性很大程度上依賴于輸入設備、人臉圖像的質量、人臉數據庫的構成等等不確定因素，因此，針對不同的應用需求不應該拘泥于某一種特定的人臉識別算法，而應該審慎分析實際應用情況，選擇最適合的應用模式。某種算法在A測試中是優(yōu)秀的算法，但是在B應用中或許就是一種糟糕的選擇。某種人臉識別技術在測試數據庫C中有著很好的識別率，但是在D數據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需要處理大量的圖像數據，因此對圖像處理速度和內存容量均有著較高的要求。我們認為，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的全盤芯片化，極有可能會得不償失。
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