大数据下的人脸识别技术与安全

大数据背时代的人脸识别技术与安全研究耿佳佳摘要：人脸识别技术由于其非接触性采集的特点和良好大数据时代的来临和公安大数据业务的变革给现有公安人脸识别应用带来技术挑战的同时，也从平台、产品和技术等方面推动了该技术的进展，出现了基于云架构的人脸识别平台、结合智能视频监控的人脸识别产品和基于低质量图像重建的人脸识别技术，为人脸识别在公共安全领域下一阶段更广泛的应用奠定了基础。同时人脸识别技术的发展，也带来了一些隐私安全问题。于是发展一批大数据隐私安全防护技术。关键字人脸识别大数据云计算智能视频监控低质

中国目前逾12亿人的身份信息有了数码照片数据，平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量越慢，有些应用场景已经完全不能支撑。计算机视觉等领域最困难的问题之一。如何利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个公安信息化的管理水平，已经是摆在我们面前的一个重要问题。量图像重建隐私保护

一、引言

二、大数据给人脸识别技术应用带来的挑战技术，通过利用计算机对人脸图像进行处理和分析，获取有效特征信息，进行身份识别。相比其它生物识别技术，人脸识别具有采集的非接触性、非强制性、操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点，更为人们所接受。在过去几年里，人脸识别技术取得了长足发展，出现了大量的人脸识别算法和产品，美国NIST举办的FRVT2006（FaceRecognitionVendorTestMBGC（MultipleBiometricGrandChallenge）和国内公安部第一研究所举办的千万级大规模人脸识别测试等表明，人脸识别技术的准确性已经取得了极大的提高，可以达到一些实际应用的要求。随着互联网，特别是移动互联网的发展，一个以信

(一) 对人脸识别的对比容量要求更大精度要求高目前公安的户政管理、出境、刑侦嫌疑犯的身份识份，是一件非常有挑战的任务。而且，身份证具有时效性，一些人照片与本人已不比当年，当然，还有拍摄角度，光线，背景，人脸正确角度的影响均会对人脸识别带来影响。其次，还有人年龄变化对数据的影响，使得识别难上加难。[J].信息技术,2008,(04).除此之外，人的肤色变化2，发型，表情等均对对比过程造成困扰。而虽然中国拥有十几亿的人脸数据，但就从个人来说样本太少，基本每个公民拥有一张照片，而且由于当时拍摄设备的差异，使得得到的身份相片分误差较大，查找效率较低，而且耗费人力物力巨大。即使提高拍摄质量，仅仅对单张图片具有提高，对于个人样本基数较少，比对过程特征不足，易造成比对错误。在此类条件下，要求精确度，难上加难。于是，人脸识别系统由单纯的图片转向动态视频。(二) 系统输入有单纯的静态图像到动态视频动态视频较静态图像而言，包含图像信息巨大，即对于个人而言，图像帧数较多，用于获取特征可以更为充足。而且，图像间的时序关系，可以很好的描述视频中的人物关系，可用于推测，预测。这使得人脸识别的结果更为准确。但是，对于正常拍摄的高清视频来说，即人脸角度正确3，没有歪斜，光线充足，视频没有抖动，而且视频中任务动作较少，表情较少。这种情形下，对于识别工作，简直易如反掌。而现实情形是，公共场所没有较为清晰的摄像头，人晃动较大，图像人脸捕捉困难，兼距离较远，得到的视频可辨识度不是很高，这对于人脸的识别工作造成很大影响。2JainAK,2JainAK,RossA,PrabhakarS.Anintroductiontobiometricrecognition[J].SystemsforVideoTechnologyIEEETransactionson,2004,14(1):4-20.3郭建华,赵怀勋,张龙霞.基于视频的人脸识别综述[J].科技资讯,2010,(32):9-9.[J].2000,(11):885-894.

系列因素的影响，导致人脸的类内差距增大、类间差距缩小，给结合视频监控的人脸识别带来了巨大挑战。因此，数据存储，视频处理技术都是此类情形的挑战。(三) 图像来源更加广泛，图像质量差异大通过“金盾工程”建设，公安已经成功建设了八大资源库，积累了海量的数据，为人脸识别技术在公共安全领域的广泛应用提供了基础。然而，由于缺乏统一的建设标准，各类业务中人脸数据质量差异大，给人脸识别应用造成了难度。qq模糊问题一直困扰着安防工作。三、大数据背景下的人脸识别技术的发展为应对公安大数据应用给人脸识别带来的技术挑进展。(一) 基于云架构的人脸识别平台近年来，出现了专门为公安大数据量身打造的基于云计算的高效人脸识别技术。系统基于云架构设计，充分利用云计算平台的超强计算能力，部署多种算法，实现多算法的混合，同时吸纳各种算法的优点，提高大数据库容量下人脸图像的识别和比对性能，宽幅适应年龄、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等变化图像。如图1框架，将人脸特征散布到数十、数百甚至数千台电脑上并行计算，获取超强的计算能力。在比对过程中，比对平台接收到比对请求后，首先对图像进行特征提取，获取人脸特征，通过映射（Map）式提高处理能力，保证了系统的实时性。智能视频监控人脸识别系统是视频监控系统与人的复杂性给人脸识别带来较大困难，研制高性能、高可过程，将待识别的人脸特征分布到各计算节点进行比式提高处理能力，保证了系统的实时性。智能视频监控人脸识别系统是视频监控系统与人的复杂性给人脸识别带来较大困难，研制高性能、高可

2人脸比对模块负责把捕获的人脸和系统预先登录(二) 结合智能视频监控的人脸识别产品智能视频5监控人脸识别系统一般由视频获取、

靠性的算法仍是视频监控人脸识别研究的热[6]。(三) 结合低质量图像重建的人脸识别技/视频通常质量非常差（主要表现在图像模糊、分辨率低视频直接务及大数据发展需要，ft[J].[J].2000,(11):885-894.对低质量图像进行重建，获取较清晰图像；其次，使用重建图像进行人脸识别，获取犯罪嫌疑人身份。用这些个性化特征，掌握用户的行为习惯，对用户3）通过对数据进行分析，可以及时辨别出数据的真伪性。网络是把双刃剑，它一方面为信息共享创造了有利的条件，另一方面也使得虚假信息的传播更为迅速。前文中提到，大数据具有多样性、告诉性，因而可以利用目前，结合低质量图像重建的人脸识别技术在公一线已有应用，取得了较好效果。以 2012年南京“1·6”大案为例，技术人员迅速赶赴现场配合侦破成功重建嫌疑人的下颌（过程如图3所示用这些个性化特征，掌握用户的行为习惯，对用户3）通过对数据进行分析，可以及时辨别出数据的真伪性。网络是把双刃剑，它一方面为信息共享创造了有利的条件，另一方面也使得虚假信息的传播更为迅速。前文中提到，大数据具有多样性、告诉性，因而可以利用而“棱镜门”的曝光更加凸显了这一问题。不同于传统的安全问题，在大数据时代下，数据面临的安全考验主要有以下几个方面。2.1用户隐私保护考验标识符保护。在大数据时代，用户隐私所面临的威胁不2009而“棱镜门”的曝光更加凸显了这一问题。不同于传统的安全问题，在大数据时代下，数据面临的安全考验主要有以下几个方面。2.1用户隐私保护考验标识符保护。在大数据时代，用户隐私所面临的威胁不四、大数据安全大数据的应用目标根据大数据的分析现状来看，其被广泛应用与商业领域、科学领域、医药领域等多个领域中。大数据在各个领域中的用途迥异，但应用目标相似，

主要有：1）通过对现有数据进行分析，挖掘，可以及时获取有价值的信息。这些信息的挖掘有助于人们透过现象看本质，进而更好、更快地把握住其发展规律，实现对事物发展趋势的预测。2）通过长期的、多角度的对数据进行分析、积累、对比，可以总结出用户的个性化特征。企业能够利用这些个性化特征，掌握用户的个性化特征。企业能够利大数据辨别信息的真伪性，有效对海量信息的去粗取精，去伪存真。大数据面临的安全考验随着科学技术的不断发展，大数据时代已经到来，其带给我们的机遇，价值的同时，还带来了新的安全挑此外，用户并不会被告知其隐私信息被用于何处。2.2大数据的可靠程度目前人们普遍认为摆在目前的数据是事实，其可以充分证明一切。然而，数据是具有一定欺骗性的，如果不能对其进行甄选，很容易被数据的假象欺骗。大数据的这种欺骗性主要反映在两个方面，一方面是伪造的数据，另一方面是失真的数据。为了达到某种效果，可能会有人通过伪造数据制造假象，进而对数据分析人员进行诱导。由于数据的规模性和多样性，真假信息往往很储存等过程中出现的误差，很容易造成数据失真，会对。五、小结公安大数据背景下，人脸识别技术应用面临新的机遇和挑战。过去几年里，在需求的推动下，人脸识别厂取得了一定成效，目前，人脸识别技术已经成为侦查破案的一大利器。但是，人脸识别仍是在模式识别和计算机视觉等领域最困难的问题之一，下一步仍需各方的不懈努力，