基于人臉識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證

顧勤豐

（江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院蘇州建設(shè)交通分院 江蘇省蘇州市 215100）

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)逐漸步入信息化時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用。值得注意的是，在信息共享和網(wǎng)絡(luò)通訊如此發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會(huì)，個(gè)人的隱私安全極容易受到侵犯，身份認(rèn)證技術(shù)也容易被不法分子進(jìn)行高科技作假，這是造成網(wǎng)絡(luò)詐騙日益猖獗的原因?；诖?，相關(guān)部門(mén)應(yīng)該進(jìn)一步引入人臉識(shí)別系統(tǒng)，并通過(guò)多方面措施的完善使其在網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證中充分發(fā)揮作用。

1 身份認(rèn)證系統(tǒng)概述

1.1 身份認(rèn)證技術(shù)

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展的今天，信息共享一方面為人們的生活和工作提供了便利，另一方面則對(duì)個(gè)人隱私的安全性帶來(lái)了威脅，因此完善身份認(rèn)證技術(shù)、保障信息安全成為目前的重點(diǎn)工作。身份認(rèn)證技術(shù)主要是通過(guò)識(shí)別用戶身份以達(dá)到限制其他非法訪問(wèn)的目的，目前已經(jīng)在訪客登記、安保偵查以及電子商務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。身份認(rèn)證技術(shù)的主要組成部分包括以下三個(gè)方面：

（1）申請(qǐng)者，即被驗(yàn)證者；

（2）驗(yàn)證者，即驗(yàn)證申請(qǐng)者身份的人員；

（3）外來(lái)者，即通過(guò)竊取申請(qǐng)者信息進(jìn)行惡意攻擊的不法分子。

因此，為了防止不法分子的入侵，身份認(rèn)證技術(shù)的關(guān)鍵工作在于用戶身份信息的認(rèn)證方面。一般而言，用戶驗(yàn)證流程中使用的信息是申請(qǐng)者的個(gè)人隱私，任何第三方不會(huì)明確這一信息也無(wú)法針對(duì)這一信息進(jìn)行造假行為，這樣才能確保身份認(rèn)證過(guò)程中攔截各種外來(lái)資源、保證用戶信息安全。

1.2 身份認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)模式

現(xiàn)階段廣泛使用的身份認(rèn)證系統(tǒng)主要存在三種實(shí)現(xiàn)模式：

（1）利用共享的記憶信息，即各種口令、暗號(hào)等；

（2）利用計(jì)算的存儲(chǔ)信息，即智能卡和移動(dòng)設(shè)備等信息硬件設(shè)備；

（3）利用獨(dú)有的生物特征信息。

就前兩種實(shí)現(xiàn)模式而言，兩者的安全級(jí)別較低，容易泄露或者丟失，也容易遭到不法分子的盜竊和冒用，因此具有較大的局限性。生物特征信息具有唯一性和不可復(fù)制性的特點(diǎn)，因此利用這種模式進(jìn)行身份驗(yàn)證更加安全可靠。目前，在身份認(rèn)證系統(tǒng)中應(yīng)用較多的生物特征包括人臉、虹膜、聲音等，其中聲音特征在音質(zhì)變化和音量變動(dòng)的影響下具有較低的精準(zhǔn)度，虹膜特征在試驗(yàn)過(guò)程和價(jià)格方面具有一定的局限性，而人臉特征由于安全性高、辨別度強(qiáng)以及價(jià)格相對(duì)便宜，在當(dāng)前身份認(rèn)證系統(tǒng)中得到了最為廣泛的應(yīng)用。為了達(dá)到最佳的認(rèn)證效果，技術(shù)人員在使用生物特征模式進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，需要事先構(gòu)建一個(gè)生物認(rèn)證模型，對(duì)用戶的生物樣本進(jìn)行采集和導(dǎo)入，這樣才能確保后續(xù)認(rèn)證過(guò)程的順利開(kāi)展。

2 人臉識(shí)別技術(shù)概述

2.1 人臉識(shí)別技術(shù)

人臉識(shí)別技術(shù)就是通過(guò)對(duì)輸入的人臉圖像進(jìn)行面部特征的提取和比對(duì)，借以達(dá)到認(rèn)證的效果。與其他生物特征識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)不僅具有一定的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，而且更加直觀可靠，因此成為目前應(yīng)用最廣的識(shí)別技術(shù)。具體而言，基于人臉識(shí)別技術(shù)的身份認(rèn)證主要包括以下步驟：

（1）相關(guān)部門(mén)需要針對(duì)用戶的人臉特征進(jìn)行采集，并利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將這些特征進(jìn)行數(shù)字化描述，儲(chǔ)存于數(shù)據(jù)庫(kù)模板之中；

（2）在用戶登錄系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)再次對(duì)用戶人臉特征進(jìn)行采集；

（3）系統(tǒng)將采集到的人臉特征和數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)兩者之間的相似度驗(yàn)證用戶身份。

值得注意的是，人臉識(shí)別技術(shù)并非沒(méi)有缺點(diǎn)，其在具體應(yīng)用過(guò)程中仍然存在一定的局限性：首先，人臉具有相似性，很多人在器官方面具有較高的相似度，這就導(dǎo)致系統(tǒng)在識(shí)別過(guò)程中容易出現(xiàn)問(wèn)題；其次，人臉的細(xì)節(jié)較為復(fù)雜，在不同情況下和不同環(huán)境中都會(huì)產(chǎn)生一定的變化。例如，人臉的不同表情、觀察角度以及不同年齡階段都會(huì)對(duì)個(gè)人外形產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)在識(shí)別過(guò)程的精準(zhǔn)度下降；最后，人臉彈性較大，針對(duì)人臉進(jìn)行三維建模具有較大的難度，甚至眼鏡、胡須等都會(huì)對(duì)人臉的模式帶來(lái)一定的影響，進(jìn)而導(dǎo)致人臉特征提取的不穩(wěn)定性。

2.2 人臉識(shí)別技術(shù)的分類

2.2.1 以幾何特征為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)

以幾何為特征為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)是一種通過(guò)特征矢量表現(xiàn)整體面部的技術(shù)，其在人臉特征的提取過(guò)程中只需要關(guān)注人臉中各個(gè)器官的幾何特征即可，因此在實(shí)際操作過(guò)程中較為簡(jiǎn)單。就這種技術(shù)的計(jì)算原理而言，一方面需要將人臉結(jié)構(gòu)中提取的部分特征歸結(jié)為矢量分配，另一方面需要將人臉中固定兩點(diǎn)形成的角度和距離歸結(jié)為分量，最后通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)矢量和分量進(jìn)行分析，并得出最后的識(shí)別結(jié)果。值得注意的是，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，以幾何特征為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)未能針對(duì)提取的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)定，并且人臉幾何特征的提取容易受到環(huán)境因素的影響，這就導(dǎo)致系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中保留的人臉圖像信息存在較大的不足，在具體識(shí)別過(guò)程中也容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。

2.2.2 以模塊為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)

以模塊為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)也是以先驗(yàn)知識(shí)為基礎(chǔ)，但是在實(shí)際操作過(guò)程中具有更高的復(fù)雜性和精準(zhǔn)度，因此這種技術(shù)比以幾何特征為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)更加安全可靠。具體而言，以模塊為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)主要分為以下三種：

（1）特征臉?lè)椒?。這種方法需要將人臉原圖像空間中的像素點(diǎn)映射到另一個(gè)投影空間，借以達(dá)到識(shí)別人臉統(tǒng)計(jì)特征的目的。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，技術(shù)人員需要針對(duì)具體情況和自身需求選用合適的映射方法，這樣才能確保該項(xiàng)技術(shù)在識(shí)別過(guò)程中不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。

（2）彈性圖匹配方法。這種方法的應(yīng)用原理即為動(dòng)態(tài)鏈接結(jié)構(gòu)，它將整個(gè)人臉比做一個(gè)屬性拓?fù)鋱D，并將其中的特征向量比作節(jié)點(diǎn)，這樣技術(shù)人員就可以通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的拓?fù)潢P(guān)系記錄人臉的局部特點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這種方法不容易遭受環(huán)境和表情變化帶來(lái)人臉細(xì)節(jié)變化的影響，因此識(shí)別的精準(zhǔn)度較高。其局限性在于識(shí)別過(guò)程較為復(fù)雜，需要對(duì)其中的各種信息進(jìn)行大量計(jì)算，因此識(shí)別耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)。

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法。這種方法是近幾年最新引入的一種技術(shù)，它將人臉表示為灰度值，并通過(guò)將各種數(shù)據(jù)信息輸入訓(xùn)練模型完成識(shí)別工作。與上述兩種方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法一方面具有較多的識(shí)別形式和較快的識(shí)別速度，能夠在很大程度上提高人臉識(shí)別工作的效率，另一方面具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和分析能力，因此是未來(lái)人臉識(shí)別技術(shù)中最具潛力的方法。

2.2.3 以局部模式為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別技術(shù)

上面已經(jīng)提及，由于人臉的細(xì)節(jié)較為復(fù)雜，因此在不同情況下人臉外形也會(huì)產(chǎn)生一定的差異，這就導(dǎo)致人臉識(shí)別過(guò)程中的精準(zhǔn)度下降。為了解決這一問(wèn)題，技術(shù)人員可以對(duì)人臉特征進(jìn)行更加詳細(xì)的提取，從輪廓、紋理等局部細(xì)節(jié)入手，將其中易受環(huán)境影響的各種細(xì)節(jié)考慮在內(nèi)，并在實(shí)踐過(guò)程中不斷對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行完善與升級(jí)。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這種技術(shù)應(yīng)該與上述兩種技術(shù)結(jié)合使用，借以達(dá)到優(yōu)化人臉識(shí)別效果的目的。

3 基于人臉識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

3.1 圖像采集模塊

作為身份認(rèn)證的第一步，人臉圖像的采集顯得尤為重要。作為身份認(rèn)證的第一步，人臉圖像的采集顯得尤為重要，技術(shù)人員會(huì)通過(guò)客戶端的人臉圖像采集模塊構(gòu)建人臉樣本庫(kù)。一般而言，系統(tǒng)在拍照采集人臉的過(guò)程中，通常會(huì)使用OpenCV 的接口函數(shù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)終端攝像頭的調(diào)用，并借助Android SDK 進(jìn)一步讀取本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中的人臉圖像樣本。值得注意的是，在人臉圖像的采集過(guò)程中，技術(shù)人員需要對(duì)屏幕覆蓋范圍進(jìn)行一定的調(diào)整，確保系統(tǒng)采集到的人臉能夠全面保留在攝像頭范圍內(nèi)，這樣才能提高人臉圖像樣本的質(zhì)量，確保后續(xù)識(shí)別和檢測(cè)過(guò)程中的精準(zhǔn)度。

3.2 人臉庫(kù)錄入模塊

在不同環(huán)境以及不同表情的影響下，一些用戶在人臉識(shí)別過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)識(shí)別不成功的情況。當(dāng)然，其中也存在部分用戶識(shí)別錯(cuò)誤或者不法分子盜竊用戶身份的情況?；诖耍夹g(shù)人員需要將識(shí)別不成功的人臉進(jìn)行單獨(dú)分析，并要求這些用戶在系統(tǒng)中輸入自己的個(gè)人信息，并建立一個(gè)人臉樣本庫(kù)，這樣不僅能夠在后續(xù)應(yīng)用過(guò)程中對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行完善和改進(jìn)，而且能夠通過(guò)信息錄入發(fā)現(xiàn)不法分子盜竊身份信息的行為。另外，在人臉樣本庫(kù)建立成功之后，技術(shù)人員需要將其持久存放在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的人員信息表以及服務(wù)端的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中，這樣才能確保后續(xù)優(yōu)化工作順利開(kāi)展。

3.3 人臉檢測(cè)模塊

在上述人臉圖像的采集和錄入工作結(jié)束之后，系統(tǒng)需要根據(jù)采集到的圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，并針對(duì)其中的不合理之處進(jìn)行基本的預(yù)處理。這一工作環(huán)節(jié)涉及的內(nèi)容較為繁多復(fù)雜：

（1）光線補(bǔ)償處理。針對(duì)光照影響造成的外形變化，系統(tǒng)需要調(diào)整人臉圖像的色彩值，并且對(duì)于其他的像素點(diǎn)也需要采取相同尺度的調(diào)整；

（2）相似度計(jì)算。針對(duì)人臉圖像與實(shí)際情況膚色不一致的情況，系統(tǒng)需要將三維圖像轉(zhuǎn)為二維平面，并通過(guò)Gauss 分布對(duì)這一平面進(jìn)行描述，進(jìn)而通過(guò)其中的像素點(diǎn)分布將膚色的差異降至最低，達(dá)到相似度計(jì)算的目的；

（3）二值化人臉圖像。這一步驟的工作主要是為了優(yōu)化相似度計(jì)算的結(jié)果，使系統(tǒng)在識(shí)別人臉過(guò)程中因膚色差異的影響降至最低；

（4）人臉區(qū)域分割和人臉輪廓提取，這兩方面的工作都能使人臉圖像的研究更加透徹，為后續(xù)特征提取工作進(jìn)行鋪墊。

3.4 圖像預(yù)處理模塊

在人臉識(shí)別系統(tǒng)的服務(wù)端接收到移動(dòng)客戶端進(jìn)行人臉檢測(cè)后的圖片后，需要針對(duì)這些圖片進(jìn)行預(yù)處理，即盡量消除光照、表情以及角度對(duì)于人臉外形的影響，借以達(dá)到提高圖像質(zhì)量的目的。在圖像預(yù)處理模塊中，系統(tǒng)的主要操作流程包括以下三個(gè)方面：標(biāo)注人臉中的關(guān)鍵特征點(diǎn)、對(duì)齊人臉圖像、對(duì)人臉圖像進(jìn)行灰度處理。在上述流程結(jié)束之后，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)將預(yù)處理的圖像傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)模型中，并進(jìn)行后續(xù)的特征提取工作。

3.5 特征提取模塊

在特征提取模塊中，系統(tǒng)一般會(huì)采用網(wǎng)絡(luò)模型提取人臉特征以及訓(xùn)練人臉模型。這一環(huán)節(jié)的具體步驟涉及到以下方面：首先，針對(duì)上述已經(jīng)進(jìn)行預(yù)處理的圖像，系統(tǒng)會(huì)借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)用其中的人臉特征向量；其次，經(jīng)過(guò)上述步驟提取的人臉特征模型中包含大量的矩陣預(yù)算，這就提高了須臾系統(tǒng)運(yùn)作過(guò)程的實(shí)時(shí)性要求。因此，技術(shù)人員需要借助NDK 工具在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)發(fā)一個(gè)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，并將之前提取的特征組件轉(zhuǎn)化為適應(yīng)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的文件格式；最后，系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上對(duì)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)進(jìn)行直接調(diào)用，對(duì)于其中的文件信息也可以進(jìn)行分析處理，這就在很大程度上加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)算速度。

3.6 檢索模塊

在檢索模塊中，系統(tǒng)首先需要計(jì)算特征向量的余弦相似度，之后再根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)信息判斷人臉特征向量之間的相似度。在這一環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)主要采用的技術(shù)與特征提取模塊相似，都是動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)。另外，在判斷相似度的過(guò)程中，系統(tǒng)也需要將其中的特征向量組件轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的文件格式，這樣才能確保動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的直接調(diào)用。

3.7 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中，人臉識(shí)別系統(tǒng)主要采用了兩種數(shù)據(jù)庫(kù)：一是嵌入式SQLite 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，這種數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于本地存儲(chǔ)功能；二是MYSQL 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，這種數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于服務(wù)端存儲(chǔ)功能，其中包含了大量用戶的個(gè)人信息以及人臉圖像樣本信息。值得注意的是，工作人員需要格外注意對(duì)于人臉圖像樣本信息的收集，其中應(yīng)該包括未經(jīng)處理的人臉圖像、經(jīng)人臉檢測(cè)以及預(yù)處理后的人臉圖像、經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取特征向量后存儲(chǔ)的人臉文件路徑。

4 小結(jié)

綜上所述，在信息技術(shù)迅速發(fā)展的過(guò)程中，個(gè)人信息泄露的威脅性也逐漸增大?；谌四樧R(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證系統(tǒng)的出現(xiàn)，能夠針對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證，并減少網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中容易出現(xiàn)的竊聽(tīng)、篡改等問(wèn)題，借以達(dá)到保護(hù)個(gè)人信息的目的。因此，技術(shù)人員應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)的研究，并借助計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)其開(kāi)展優(yōu)化和改進(jìn)工作，使身份認(rèn)證系統(tǒng)的安全性不斷強(qiáng)化。