电脑能认出你的脸──中国计算机面像识别技术取得重大突破
综合报道
2002年11月27日下午，中国科学院计算所面像识别联合实验室，年轻的山世光博士请记者坐到了他的电脑前。（图1）
这是一台极其普通的电脑，显示器上方装了一个市面上常见的摄像头，屏幕上正运行着屏幕保护程序，几何线条不停地变幻着色彩和形状。
“你试试用我的电脑。”山博士说。可无论记者怎么摆弄键盘、鼠标，电脑都没有任何反应，熟悉的屏幕保护密码输入框就是不跳出来。
记者只好宣布放弃努力。山博士坐到电脑前，对着摄像头一笑，一行小字立即出现在屏幕上：“当前用户山世光，欢迎使用。”轻轻一触键盘，熟悉的Windows桌面显现出来了。
虽然一再要求，山博士还是没有把这个可以识别主人的屏幕保护程序拷贝给记者，因为“这个小程序里包含了我们正在开发的面像检测和识别的核心技术，目前还不能随便外传。”
就在此前一天的11月26日，中国科学院计算所面像识别联合实验室的“面像检测与识别核心技术”在北京通过了由6位院士和7位知名科学家组成，并由汪成为院士担任主任的专家委员会的技术鉴定。作为该实验室的课题组长，山世光博士参加了答辩。
中国技术达到国际先进水平
面像识别技术是采集面像数字图像，通过计算分析人体生理特征，生成特征码，再和系统数据库中自带的图片比较，进行身份鉴别或验证，从而实现“计算机认识人”的梦想。麻省理工学院、南加州大学、卡内基·梅隆大学、马里兰大学等国际知名学术机构从上个世纪六七十年代就已经开始了专项研究；90年代初期，面像识别研究开始进入中国，中科院、清华大学、哈工大、中山大学等高校都设立了相关项目。
2001年底，作为实验室派出的访问学者，山世光到微软亚洲研究院工作了3个月。他参与研究的面像识别技术于2002年2月在美国雷德蒙举行的“微软技术节”上被比尔·盖茨一眼看中。当时，盖茨驻足不前、反复询问，第二天又领着BBC等媒体的记者再次来到这个展位前，郑重向媒体介绍这个技术。
“现在世界上最著名的面像识别系统是由美国Identix公司开发的FaceIt系统，在光照良好、头像稳定的环境下，FaceIt系统的识别率比我们的高3到4个百分点，但在面部有饰物挡住、光线明暗变化大、人快速走动等不稳定环境下，我们的系统比它们的识别率要高很多。专家委员会认为我们的技术达到了国内领先、国际先进的水平。”说起“面像检测与识别核心技术”，实验室主任、中国科学技术大学副校长高文教授显得很自豪。
面像识别技术的大神通
在26日的鉴定会现场，一台高度和冰箱相似、装有数字摄像头和液晶触摸屏的“面像检测识别机”引起了到会者的极大兴趣──这种机器作为门禁检查系统的一部分，在刚刚闭幕的十六大服务过。
记者随后采访了和计算所成立面像识别联合实验室的银晨网讯科技公司技术总监陈军先生，这台机器就是由他们公司开发的。陈军的语气中，透出掩饰不住的兴奋：“十六大期间，这台机器就安放在人民大会堂东门，大部分的代表都要经由这道门进入会场。虽然十六大期间天气晴朗，上午八九点入场时，正对东方的摄像头面对强烈的逆光，采集图像的环境很恶劣，但系统还是运行得很稳定。”
在整个十六大期间执行安全保卫工作的中央警卫局，专门派员来到了这次技术鉴定会，发布了用户报告并致以感谢。
面像识别技术在重要场所门禁管理及社会安防领域具有广泛而特殊的用途。911事件之前，这类识别设备销路平平，但恐怖袭击发生以后，整个美国市场的面像识别设备的销售量一下增长了13倍，许多机场和交通枢纽都纷纷把面像识别设备作为必备的安检设备。
在我国，部队、公安等重要部门也开始采用面像识别系统。据了解，公安部门对比嫌犯照片的工作以前只能由人来完成，不但速度慢、可靠性差，而且单个执法人员能记住或掌握的照片数量也十分有限。现在公安机关已经开始应用采用该技术的“照片比对系统”，将采集的照片和数据库中通缉嫌犯的照片进行对比识别，并可以将数据库通过Internet和掌上电脑连接来移动执法，真正做到“法网恢恢，疏而不漏”。
特征码 大规模“采脸”
在鉴定会现场，有院士向课题组发问，如果被采集图像时，出现了“歪嘴”、“大笑”等表情，是否会降低识别率？山世光回答说，计算机是根据“特征码”而非肉眼可见的几何特征来识别，因此除非面部表情非常剧烈，否则一般不会降低识别率。此外如化浓妆、戴帽子、说话等也一般不会有太大的影响。
面像识别技术的发展经历了曲折。最初从事这一领域的科学家们，企图利用面像的几何特征，如眼睛的大小、眉毛的弯直、嘴巴的形状等来进行识别，事实证明，运用这种原理开发出来的系统识别能力十分低下，达不到实用要求。中科院的面像识别技术可称为“第二代”，在采集数字图像(包括摄像采集、扫描照片等)后，电脑首先分析面部轮廓、五官分布甚至皮肤材质等“高级特征”，然后从面像上的若干关键特征点采集信息，利用图像数据矩阵变换或者统计分析等中、低级特征来生成“特征码”，再和数据库中已经保存的面像特征码进行比较，识别率达到了91%以上。（图2）
而要提高识别率，除了在算法上下功夫外，还需要对大量的面像进行分析来增加“特征码”的普遍性。陈军告诉记者，这也是该技术在研究时投资最大的部分之一，采集工作非常艰辛。联合实验室通过和志愿者签订协议、采集公安部门掌握的大量照片等方法建立了一个包含几万张面像的数据库。高文教授也告诉记者，国外的一些识别系统之所以识别率更高，是因为他们的工作做得更早，数据库中“脸”的数量更大。这也是我们需要迎头赶上的一个方面。
让电脑人性化
小王是一名普通的上班族。这一天，他的运气不太好。早上出门，就遇上了塞车，眼看就要迟到。本想叫同事代为打卡，想想公司的考勤机，心就凉了：那上面装着面像识别系统，每张卡都对应着主人的“特征码”，别人是帮不了的。到了公司，发现自己的钱包不见了，想来是在匆忙中丢了。虽然没有多少现金，但身份证、银行卡都在里边。小王的心情就如快下雨的天空，阴阴沉沉的。同事们极力安慰他：由于面像识别技术的无所不在，智能身份证上有他全部的资料，而别人是无法使用的；银行卡只能他本人使用，别人即使知道密码，也取不出钱来。于是，小王又觉得要谢谢面像识别技术了。
这并非是科幻电影里的场景，而是面像识别技术在日常生活中应用的一个实例。
山世光告诉记者，面像识别是计算机“智能人机交互”领域的重要研究内容，它的真正目的只有一个：让电脑更加人性化。现有的面像识别技术已经初步达到了实用阶段，应用前景广泛。而且中科院开发的面像识别系统对计算机硬件的要求不高，普通的电脑配置、再配一个30万像素的摄像头就可以使用了。不久，他们还会开发一些可以在PC上面“玩”的面像识别软件。到时候，机器人的“眼睛”里、单位的考勤系统、小区的门禁系统、银行的ATM机和写字楼里的重要部门，甚至家里的大门、电脑里，面像识别技术的身影将无处不在。