浅谈人脸识别在计算机网络安全中的应用

摘要 目前,对网络安全构成威胁的主要因素是身份窃取。生物特征识别作为网络安全的一个研究领域,被评为21世纪十大高科技之一,它是通过计算机利用人类自身的生理(如人脸、指纹、掌纹、虹膜、耳形等)或行为特征(如语音、步态等)进行身份认证的一种技术。本文研究的是人脸识别技术,首先提取出人脸图像中的各个器官,然后计算出人脸器官的数目、位置、大小、位姿等数据,最后根据数据是否匹配进行人脸识别。

关键词 网络安全;五官定位;人脸识别

中图分类号 TP393 文献标识码 A文章编号 1674-6708(2010)18-0128-01

随着计算机网络的发展,网络的应用广泛普及,越来越多的企事业单位及部门采用了适应自身应用及发展的计算机网络系统,随之而来的是危害网络安全的攻击入侵案例也日益增多。在增强网络功能的同时,计算机网络作为开放的信息系统必然存在着众多潜在的安全隐患,网络安全技术越来越受到全球网络建设者和使用者的关注。目前,对网络安全构成威胁的主要因素是身份窃取。生物特征识别作为网络安全的一个研究领域,被评为21世纪十大高科技之一,它是通过计算机利用人类自身的生理(如人脸、指纹、掌纹、虹膜、耳形等)或行为特征(如语音、步态等)进行身份认证的一种技术。本文研究的是人脸识别技术,首先提取出人脸图像中的各个器官,然后计算出人脸器官的数目、位置、大小、位姿等数据,最后根据数据是否匹配进行人脸识别。

人脸识别需要两个过程,即输入与输出。在进行识别前,先要将人脸的特征记录到数据库中,即输入过程。在进行识别时,需要将人脸的特征与数据库里的值进行比对,然后得到识别的结果,验证人的身份,即输出过程。由于数据库比较庞大,这就要求设计精良的算法来满足运算速度的需求。从人脸定位上来说,计算机可以根据五官的几何关系来确定人脸的共性,从而建构出人脸的模型,区分人脸与非人脸。从人脸识别上来说,计算机根据每一个人的人脸特性建构出模型,由于人脸之间具有很大的相似性,因此要进行图像的增强(如边缘增强、噪声滤除、锐化和放大等),来着重强调人脸特定的特征,区分是哪一个人脸。由于人脸的不同器官都可以用一个几何特征矢量表示,并且每个特征矢量都具有一定的独特性,因此采用几何特征法足以反映出不同人脸的差别。人脸图像中提取的器官包括眼睛、鼻子、嘴巴等,提取特征时往往把人脸器官的形状和几何关系作为基础的特征矢量。但由于人脸变化复杂,这项工作会受到很多因素的影响,主要表现在:

1)人脸具有多种表情,每种表情所对应的人脸器官的特征又有很大差别;

2)人脸上的附属物多样化,如头发、胡须、眼镜、痣等;

3)人脸的图像易受光照条件的影响(如与摄像机的角度、光的强弱等条件);

4)人脸有时会不可避免地被遮挡或部分遮挡。

当人们通过计算机显示屏和摄像头将使用计算机网络系统的人员进行拍照,形成图像。提取出脸上的五官(如眼睛、嘴等),就需要将这些器官的特征值与特征数据库的值进行对比。这里又提出来一个新的问题,即特征数据库。目前,社会上对人的身份验证采用的最广泛、最简单的方法是居民身份证。由于身份证具有防伪标记,每个人的身份证号都是唯一的,并且里面包含出生日期和性别等信息,更重要的是身份证中包含人脸的图像,清晰、层次丰富且神态自然,所以完全可以鉴别人的身份。那么就可以依据身份证信息数据库,建立人脸的特征数据库。当然这只是一种设想,目前的身份证信息数据库一般用于进行户籍的管理,更多的、更有效的管理手段需要深入的研究和大量的人力操作。经过多家相关部门及业界的宣传教育工作,使更多的人认识到人脸识别可以用于保护个人的身份,并且它不仅不会妨碍个人隐私保护,反过来更能捍卫个人的权利。人脸识别给使用计算机网络系统的人提供了很多的便利。例如,在机场的应用中,人脸识别可以加快游客通过安全检查点的速度,提高了便利性和保密性;人脸识别还可以检测出“不受欢迎的人物”(如在机场闹事的人、在逃通辑犯等),提高了安全性。对于法律机构而言,使用人脸识别技术也可以显著提高工作效率,增强检测欺诈行为的能力,提高进行和犯罪嫌疑人“观察名单”匹配的能力。

人脸图像中各器官的定位是身份识别的基础,身份识别又是计算机网络安全的关键,它直接关系使用计算机网络系统的国家安全、企业经营和人们的日常生活。当前人脸识别技术还没有得到大范围地普及,但我们必须认识到,它正在影响着我们的生活,而且与我们的生活息息相关。

人脸识别技术所覆盖的领域包括门禁、考勤、监控、网络登录等,广泛应用在公安、海关、社保、银行、证券、教育、企业、监狱、物流、餐饮、酒店、军队等行业。

例如,在社保行业,传统的身份认证会导致许多欺诈、骗领、冒领保险金的违法行为。通过人脸识别技术可以杜绝这些违法行为,为国家减少养老金的巨额流失。从系统投入与产出对比情况看,经济效益十分明显。

例如,在证券机构,投资理财师以往只是进行单向的建议,缺少双向的交流。通过心理学家的研究得知,人的面部表情是内心想法的最直接反映。只需要安装一个廉价的摄像头, 就可以通过人脸识别技术实时捕捉客户的面部特征及表情,掌握客户身份、关注的行业和投资风格,从而为客户提供更为贴心的服务。

例如,在餐饮、酒店行业,客户服务部发出去的邮件和短信,不知道客户是否看了,是否感兴趣。没有数据可以对客户的信息分类,想做更好的增加粘合度的工作却没有技术支撑。如何掌握客户喜好,对客户做更好的分类,以便做好客户关怀?通过人脸识别技术可以根据客户的性别、职位、年龄和表情来分析客户喜好和分类,自动收集客户反馈,更精准地推广产品。

希望在以后的研究与探索中,逐渐去完善人脸的建模方式,使之更加有效,更加精确。为计算机网络用户提供更加完善的服务,促进信息安全事业快速健康的发展。

参考文献

[1] 段锦.人脸自动机器识别[M].北京:科学出版社,2009.

[2] 王志良,孟秀艳.人脸工程学[M].北京:机械工业出版 社,2009.

[3] 苑玮琦.生物特征识别技术[M].北京:科学出版社, 2009.