大數(shù)據(jù)下的人臉識別技術與安全(共6頁)

1、大數(shù)據(jù)背時代的人臉識別技術(jsh)與安全研究(ynji)耿佳佳摘要(zhiyo)：人臉識別技術由于其非接觸性采集的特點和良好的用戶接受程度，在公共安全領域得到廣泛應用。然而，大數(shù)據(jù)時代的來臨和公安大數(shù)據(jù)業(yè)務的變革給現(xiàn)有公安人臉識別應用帶來技術挑戰(zhàn)的同時，也從平臺、產(chǎn)品和技術等方面推動了該技術的進展，出現(xiàn)了基于云架構的人臉識別平臺、結合智能視頻監(jiān)控的人臉識別產(chǎn)品和基于低質(zhì)量圖像重建的人臉識別技術，為人臉識別在公共安全領域下一階段更廣泛的應用奠定了基礎。同時人臉識別技術的發(fā)展，也帶來了一些隱私安全問題。于是發(fā)展一批大數(shù)據(jù)隱私安全防護技術。關鍵字 人臉識別 大數(shù)據(jù) 云計算 智能視頻監(jiān)控 低質(zhì)量圖像

2、重建 隱私保護引言人臉識別技術祝秀萍, 吳學毅, 劉文峰. 人臉識別綜述與展望J. 計算機與信息技術, 2008, (04).是跨圖像處理、模式識別等多學科的技術，通過利用計算機對人臉圖像進行處理和分析，獲取有效特征信息，進行身份識別。相比其它生物識別技術，人臉識別具有采集的非接觸性、非強制性、操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點，更為人們所接受。在過去幾年里，人臉識別技術取得了長足發(fā)展，出現(xiàn)了大量的人臉識別算法和產(chǎn)品，美國NIST舉辦的FRVT2006（ Face Recognition Vendor Test 2006） 、 MBGC（Multiple Biometric Grand Cha

3、llenge） 和國內(nèi)公安部第一研究所舉辦的千萬級大規(guī)模人臉識別測試 等表明，人臉識別技術的準確性已經(jīng)取得了極大的提高，可以達到一些實際應用的要求。隨著互聯(lián)網(wǎng)，特別是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，一個以信息爆炸為特征的大數(shù)據(jù)時代正在到來，這對公安機關來說既是挑戰(zhàn)，更是機遇?，F(xiàn)階段，我國二代證的普及使中國目前逾12億人的身份信息有了數(shù)碼照片數(shù)據(jù)，平安城市聯(lián)網(wǎng)的數(shù)百萬臺監(jiān)控攝像機每天也產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)信息，種種跡象表明，目前公安已經(jīng)跨入大數(shù)據(jù)應用時代。越來越多的公安科技部門發(fā)現(xiàn)，基于新的大數(shù)據(jù)形態(tài)，一些傳統(tǒng)技術瓶頸逐步顯現(xiàn)，響應速度越來越慢，有些應用場景已經(jīng)完全不能支撐。公安大數(shù)據(jù)應用背景給人臉識別應用帶來了

4、機遇，同時也給人臉識別技術提出了更高的要求。雖然人臉識別技術性能已有較大提高，但它仍是在模式識別和計算機視覺等領域最困難的問題之一。如何利用人臉識別技術將這些海量照片數(shù)據(jù)利用起來，提升整個公安信息化的管理水平，已經(jīng)是擺在我們面前的一個重要問題。大數(shù)據(jù)給人臉識別技術應用帶來的挑戰(zhàn)對人臉識別的對比容量要求更大，精度要求更高目前公安的戶政管理、出境、刑偵嫌疑犯的身份識別等各類應用，需要基于全國人臉數(shù)據(jù)進行識別，處理的數(shù)據(jù)庫容量上億或十億，處理的比對請求數(shù)量大、模式不統(tǒng)一，快速準確地從如此規(guī)模數(shù)據(jù)庫中快速識別身份，是一件非常有挑戰(zhàn)的任務。而且，身份證具有時效性，一些人照片與本人已不比當年，當然，還有拍

5、攝角度，光線，背景，人臉正確角度的影響均會對人臉識別帶來影響。其次，還有人年齡變化對數(shù)據(jù)的影響，使得識別難上加難。除此之外，人的膚色(f s)變化 Jain A K, Ross A, Prabhakar S. An introduction to biometric recognitionJ. Systems for Video Technology IEEE Transactions on, 2004, 14(1):4 - 20.，發(fā)型，表情等均對對比過程造成困擾。而雖然中國擁有十幾億的人臉數(shù)據(jù)，但就從個人來說樣本太少，基本每個公民擁有一張照片，而且由于當時拍攝設備的差異，使得得到的身份相片

6、分辨率不為樂觀，在此種挑戰(zhàn)之下，單純的利用圖片比對，誤差較大，查找效率較低，而且耗費人力物力巨大。即使提高拍攝質(zhì)量，僅僅對單張圖片具有提高，對于個人樣本基數(shù)較少，比對過程特征不足，易造成比對錯誤。在此類條件下，要求精確度，難上加難。于是，人臉識別系統(tǒng)由單純的圖片轉(zhuǎn)向(zhunxing)動態(tài)視頻。系統(tǒng)輸入有單純的靜態(tài)圖像(t xin)到動態(tài)視頻動態(tài)視頻較靜態(tài)圖像而言，包含圖像信息巨大，即對于個人而言，圖像幀數(shù)較多，用于獲取特征可以更為充足。而且，圖像間的時序關系，可以很好的描述視頻中的人物關系，可用于推測，預測。這使得人臉識別的結果更為準確。但是，對于正常拍攝的高清視頻來說，即人臉角度正確郭建華

7、, 趙懷勛, 張龍霞. 基于視頻的人臉識別綜述J. 科技資訊, 2010, (32):9-9.，沒有歪斜，光線充足，視頻沒有抖動，而且視頻中任務動作較少，表情較少。這種情形下，對于識別工作，簡直易如反掌。而現(xiàn)實情形是，公共場所沒有較為清晰的攝像頭，人晃動較大，圖像人臉捕捉困難，兼距離較遠，得到的視頻可辨識度不是很高，這對于人臉的識別工作造成很大影響。近年來，全國各地公安機關大力開展視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設，據(jù)不完全統(tǒng)計，全國每年需要存儲的數(shù)據(jù)量高達3.3EB ，結合視頻監(jiān)控和人臉識別，實現(xiàn)犯罪嫌疑人的快4速識別和實時布控，是提高視頻監(jiān)控效率的一條重要途徑。然而，由于人臉識別張翠平, 蘇光大. 人臉識別

8、技術綜述J. 中國圖象圖形學報：, 2000, (11):885-894.的非剛性特征，在視頻監(jiān)控環(huán)境下，人臉識別面臨光線、角度、姿態(tài)、遮擋等一系列因素的影響，導致人臉的類內(nèi)差距增大、類間差距縮小，給結合視頻監(jiān)控的人臉識別帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此，數(shù)據(jù)存儲，視頻處理技術都是此類情形的挑戰(zhàn)。圖像來源更加廣泛，圖像質(zhì)量差異大通過“金盾工程”建設，公安已經(jīng)成功建設了八大資源庫，積累了海量的數(shù)據(jù)，為人臉識別技術在公共安全領域的廣泛應用提供了基礎。然而，由于缺乏統(tǒng)一的建設標準，各類業(yè)務中人臉數(shù)據(jù)質(zhì)量差異大，給人臉識別應用造成了難度。在大數(shù)據(jù)時代，人臉圖像可以來源于微博，微信，qq等社交網(wǎng)絡，也可來源于視頻拍

9、攝，監(jiān)控，社交網(wǎng)絡圖像清晰，但涉及隱私，不適于公共使用。而監(jiān)控圖像模糊問題一直困擾著安防工作。三、大數(shù)據(jù)背景下的人臉識別技術的發(fā)展為應對公安大數(shù)據(jù)應用給人臉識別帶來的技術挑戰(zhàn)，在人臉識別廠商和研究人員的共同努力下，人臉識別技術在平臺架構、產(chǎn)品研發(fā)等幾個方面取得了一定的進展?；谠萍軜?ji u)的人臉識別平臺近年來，出現(xiàn)了專門(zhunmn)為公安大數(shù)據(jù)量身打造的基于云計算的高效人臉識別技術。系統(tǒng)基于云架構設計，充分利用云計算平臺的超強計算能力，部署多種算法，實現(xiàn)多算法的混合，同時吸納各種算法的優(yōu)點，提高大數(shù)據(jù)庫容量下人臉圖像的識別和比對性能，寬幅適應年齡、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等變化圖

10、像。如圖1所示，系統(tǒng)采用典型的“映射規(guī)約”（Map-Reduce）框架 ，將人臉特征散布到數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千臺電腦上并行計算，獲取超強的計算能力。在比對過程中，比對平臺接收到比對請求后，首先對圖像進行(jnxng)特征提取，獲取人臉特征，通過映射（Map）過程，將待識別的人臉特征分布到各計算節(jié)點進行比對，輸出相似程度及對應的人員身份信息；隨后通過規(guī)約（Reduce）過程，將識別結果按照相似程度排序，并進一步過濾，輸出最終的比對結果。與傳統(tǒng)的人臉識別算法相比，云計算的識別過程將大量人臉數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分布到多個計算節(jié)點進行比對處理，使得原來需要順序進行的人臉比對變成了并行處理，大大加速了識別的過程

11、，并且由于云平臺的線性擴展性，保證了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)擴展性，數(shù)據(jù)增長后，還可以通過增加計算節(jié)點的方式提高處理能力，保證了系統(tǒng)的實時性。結合智能視頻監(jiān)控的人臉識別產(chǎn)品隨著平安城市建設的推進，中國很多城市已經(jīng)部署了大量的安防監(jiān)控攝像頭，由此產(chǎn)生的海量視頻數(shù)據(jù)給公共區(qū)域安全防范帶來機遇的同時也是極大的挑戰(zhàn)。單純依靠人工監(jiān)視或排查無法滿足實際應用的需求，視頻的智能化分析成為解決問題的最有效途徑。人臉識別技術與視頻監(jiān)控系統(tǒng)的結合，是視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能化發(fā)展的方向之一。在人臉識別廠商和研究人員的共同努力下，已經(jīng)開始出現(xiàn)智能視頻監(jiān)控人臉識別產(chǎn)品。智能視頻張翠平, 蘇光大. 人臉識別技術綜述J. 中國圖象圖形學報：,

12、 2000, (11):885-894.監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)一般由視頻獲取、視頻內(nèi)容分析、人臉識別比對和報警管理等部分組成，如圖2所示。視頻獲取由攝像機、鏡頭和數(shù)字化設備組成，是人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)最關鍵的模塊，目前多采用高清輸入設備；視頻內(nèi)容分析從視頻流中捕獲人臉信息，一般包括人臉捕捉和人臉跟蹤；人臉比對模塊負責把捕獲的人臉和系統(tǒng)預先登錄的臉信息進行對比，確定捕獲人臉的身份；報警接收和管理模塊負責把報警等結果提交給系統(tǒng)安全管理人員。智能視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)與人臉識別技術的有效結合，能夠大大提高安全防范能力，尤其是對犯罪分子起到了強有力的震懾作用。但是，由于監(jiān)控系統(tǒng)中人員的非配合性、光線

13、和背景等現(xiàn)場環(huán)境的復雜性給人臉識別帶來較大困難，研制高性能、高可靠性的算法(sun f)仍是視頻監(jiān)控人臉識別研究的熱點6。結合低質(zhì)量圖像重建(zhn jin)的人臉識別技術公安大數(shù)據(jù)背景下的人臉識別圖像來源多樣，質(zhì)量差異較大，尤其是刑偵破案領域，由于受成像設備、環(huán)境、犯罪人員距離較遠等諸多(zhdu)因素影響，從犯罪現(xiàn)場調(diào)取的犯罪嫌疑人圖像/視頻通常質(zhì)量非常差（主要表現(xiàn)在圖像模糊、分辨率低）。這種低質(zhì)量的圖像/視頻直接應用人臉識別比對，識別率非常低。為滿足公安實戰(zhàn)業(yè)務及大數(shù)據(jù)發(fā)展需要，山西省太原市公安局研制了我國公安系統(tǒng)首個面向全警應用的人臉識別系統(tǒng)，結合人臉圖像重建技術，實現(xiàn)低質(zhì)量圖像人臉識

14、別，2012年建設完成后投入全警實戰(zhàn)應用。低質(zhì)量圖像重建人臉識別包含兩個步驟：首先，采用低分辨率、模糊圖像重建算法，對低質(zhì)量圖像進行重建，獲取較清晰圖像；其次，使用重建圖像進行人臉識別，獲取犯罪嫌疑人身份。目前，結合低質(zhì)量圖像重建的人臉識別技術在公安一線已有應用，取得了較好效果。以2012年南京“16”大案為例，技術人員迅速趕赴現(xiàn)場配合偵破，成功重建嫌疑人的下頜（過程如圖3所示），發(fā)出全國通緝令。2009年重慶槍擊哨兵案發(fā)生后，重慶警方在太原市局的幫助下建立了入所人員人臉特征庫，但是獲取的圖片分辨率非常低。通過低質(zhì)量圖像重建技術處理后，在幾十萬人數(shù)據(jù)庫比對結果中周克華排名第三（過程如圖4所示）

15、。遺憾的是由于缺乏有力證據(jù)，目標并未鎖定。大數(shù)據(jù)安全1.大數(shù)據(jù)的應用目標 根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析現(xiàn)狀來看，其被廣泛應用與商業(yè)領域、科學領域、醫(yī)藥領域等多個領域中。大數(shù)據(jù)在各個領域中的用途迥異，但應用目標相似，主要有：1）通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分析，挖掘，可以及時獲取有價值的信息。這些信息的挖掘有助于人們透過現(xiàn)象看本質(zhì)，進而更好、更快地把握住其發(fā)展規(guī)律，實現(xiàn)對事物發(fā)展趨勢的預測。2）通過長期的、多角度的對數(shù)據(jù)進行分析、積累、對比，可以總結出用戶的個性化特征。企業(yè)能夠利用這些個性化特征，掌握用戶的個性化特征。企業(yè)能夠利用這些(zhxi)個性化特征，掌握用戶的行為習慣，對用戶進行定位、分類，進而針對不同群體提

16、供個性化的服務。3）通過對數(shù)據(jù)進行分析，可以及時辨別出數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡?。網(wǎng)絡是把雙刃劍，它一方面為信息共享創(chuàng)造了有利的條件，另一方面也使得虛假信息的傳播更為迅速。前文中提到，大數(shù)據(jù)具有多樣性、告訴性，因而可以利用大數(shù)據(jù)辨別信息的真?zhèn)涡?，有效對海量信息的去粗取精，去偽存真?.大數(shù)據(jù)面臨的安全(nqun)考驗隨著科學技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，其帶給我們的機遇，價值的同時，還帶來了新的安全挑戰(zhàn)。近年來，大數(shù)據(jù)的安全與隱私(yn s)問題廣為關注、擔憂，而“棱鏡門”的曝光更加凸顯了這一問題。不同于傳統(tǒng)的安全問題，在大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)面臨的安全考驗主要有以下幾個方面。2.1用戶隱私保護考驗事實證

17、明，如果大數(shù)據(jù)沒有的到妥善的處理，會為用戶的隱私帶來極大的威脅。根據(jù)受保護對象的不同，可以將隱私保護分為三類，即位置保護，連接保護以及標識符保護。在大數(shù)據(jù)時代，用戶隱私所面臨的威脅不只是個人的隱私泄漏這一方面，還包括大數(shù)據(jù)對其狀態(tài)及行為的分析預測。現(xiàn)在很多企業(yè)認為只要將信息進行匿名處理，公布不含有用戶標識符的信息，就能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶的隱私進行保護，然而事實證明，這種做法取得的保護效果并不理想?？偟膩碚f，目前對用戶的數(shù)據(jù)進行采集，儲存、使用以及管理等工作時，均缺乏相應的標準、規(guī)范以及監(jiān)管，對企業(yè)自律性過于自信以及依賴。此外，用戶并不會被告知其隱私信息被用于何處。2.2大數(shù)據(jù)的可靠程度目前人們普遍認

18、為擺在目前的數(shù)據(jù)是事實，其可以充分證明一切。然而，數(shù)據(jù)是具有一定欺騙性的，如果不能對其進行甄選，很容易被數(shù)據(jù)的假象欺騙。大數(shù)據(jù)的這種欺騙性主要反映在兩個方面，一方面是偽造的數(shù)據(jù)，另一方面是失真的數(shù)據(jù)。為了達到某種效果，可能會有人通過偽造數(shù)據(jù)制造假象，進而對數(shù)據(jù)分析人員進行誘導。由于數(shù)據(jù)的規(guī)模性和多樣性，真假信息往往很難辨別，從而造成錯誤的結論。此外，由于在數(shù)據(jù)收集、儲存等過程中出現(xiàn)的誤差，很容易造成數(shù)據(jù)失真，會對其分析結果造成一定的影響 Moses Y, Adini Y, Ullman S. Face recognition: The problem of compensating for changes in illumination directionM/ Computer Vision ECCV 94. Springer Berlin Heidelberg, 1994:721-732.。