本站原创摘 要：随着高科技手段的发展与应用,依靠人的身体特征来进行身份验证的生物识别技术可以代替现有的身份识别技术.人脸识别技术作为生物识别技术的一种,以其特有的稳定性、唯一性和方便性等特征,被越来越广泛地被应用在需要身份识别的领域.本文主要从计算机在生物识别技术和人脸识别技术方面的应用、人脸识别系统的组成、以及人脸识别技术在商业银行方面的应用等方面论述了人脸识别技术在身份识别方面的应用.
关 键 词：计算机技术；人脸识别技术；电子银行；网络安全
中图分类号：TP391.44文献标识码：A文章编号：1007-9599（2012）20-0000-02
随着高科技手段的发展与应用,依靠人的身体特征来进行身份验证的生物识别技术很好地解决了这一问题.在人脸识别技术方面,计算机所探索的任务就是通过计算机来识别相机摄取的二维图像,通过二维图像来识别二维物体信息.这些信息不仅包括二维环境中物体的几何信息,还包括物体的形状、位置、姿态、运动等信息,都可以通过计算机来对它们进行识别与理解.计算机利用各种成像系统代替视觉器官作为信息的输入手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释.计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展,为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能.人脸识别技术作为生物识别技术的一种,以其特有的稳定性、唯一性和方便性等特征,被越来越广泛地被应用在需要身份识别的领域.
1计算机在生物识别技术和人脸识别技术方面的应用
1.1生物识别技术
生物识别技术是利用人体的生物特征来进行身份验证的一种识别技术.由于人的生物特征具有人体所固有的不可复制的唯一性,因此这一生物特征密钥是无法复制、失窃或遗忘的.采用人体的生物特征作为密钥,用户不但可以不必携带大串的钥匙,也不用费心去记或更换,系统管理员更不必因忘记而束手无策.目前,常用的生物识别技术有以下几种：（1）人脸识别技术.人脸识别技术是人们最早使用的生物识别技术之一.该技术通过提取人脸图像的某些特征并对这些特征进行分析比较,从而达到识别身份的目的.（2）虹膜识别技术.虹膜识别技术利用世界上任何两个人的虹膜都是不一样的特征来进行身份鉴别.识别系统利用一台标准摄影机对用户的眼睛进行扫描,然后将扫描图像转化成数字信息与数据库中的资料核对,以验证身份.（3）语音识别技术.语音识别是对说话者声音和语言学的综合运用,是一种行为鉴定.它并不对词语本身进行辨识,而是通过分析语音的特征,例如发音的频率等,来识别说话的人.（4）签名识别技术.签名识别是这样一个过程：测量图像本身以及整个签名的动作在每个字母以及字母之间不同的速度、顺序和压力.（5）指纹识别技术.指纹识别系统就充分利用了指纹的唯一性、稳定性和再生性等特点,通过比较输入指纹和预先保存的模板指纹特征,进行身份验证.由于上述身份识别技术中的缺陷,如虹膜识别技术中的虹膜识别系统的还比较昂贵,语音识别技术与签名识别技术会随着人的生理特征以及环境的变化而改变等,计算机人脸识别技术得以更广泛的开发与应用.
1.2计算机人脸识别技术
计算机人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术.计算机的人脸识别所利用的是视觉数据.生理学的研究表明,人眼视网膜上存在着低层次和高层次的细胞.其中,低层次的细胞对空间的响应和小波变换的结果相似；而高层次的细胞则依据一群低层次细胞的响应,而作出具体的线、面乃至物体模式的响应.以此为依据,在计算机人脸识别中,可以将那些通过对图象数据简单处理后获得的特征定义为低层次特征,而将线、面、模式等描述特征定义为高层次特征.因此,图象KL变换后的系数特征、小波变换特征及一些统计特征均属低层次特征的范畴,而人脸部件形状分析的结果则为高层次特征.
2关于人脸识别系统的组成
一个典型的人脸识别系统可以由如下的功能模块构成：（1）图像的获取.该模块从外界获取图像,作为人脸识别系统的输入.该模块可以是一个摄像头或者是扫描仪等设备.（2）人脸的检测与定位.处理分析从图像获取模块输入的图像,判断其中是否存在人脸,如果存在人脸则找到人脸在图像的位置,并且将人脸从背景图像中分离出来.该模块在整个人脸识别系统中具有非常重要的作用.（3）图像预处理.预处理的主要作用在于尽可能的去除或减小光照、成像系统、外部环境等等对于待处理图像的干扰,为后续处理提供高质量的图像.这部分对检测到的人脸图像进行几何的归一化、消除噪声、和灰度归一化、水平与垂直位置的校正等处理.为后面的特征提取创造条件.（4）特征的提取和选择.该模块完成从经过预处理模块处理的图像提取可以用来识别的特征,将原始图像中的数据映射到特征空间.（5）训练,也可称为分类器设计.此过程结束后将生成可用于识别的参数,也就是可用于分类识别的分类器.事实上,模式识别问题可以看成是一个分类问题,即把待识别的对象归到某一类中.在人像识别问题中就是把输入的不同的人像归入某个人这一类.这部分的基本做法是在样本训练集基础上确定某个判决规则,使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小.（6）识别.根据训练所得的参数完成人脸的判别工作,给出最后的识别结果,并做出相应的判断.
3人脸识别技术在商业银行方面的应用
从应用角度看,人脸确认可应用于自动门禁系统、件的鉴别、银行ATM取款机以及家庭安全等领域.具体来看主要有：（1）公共安全：刑侦追逃、罪犯识别、边防安全检查.（2）信息安全：计算机和网络的登录、文件的加密和解密.（3）政府职能：电子政务、户籍管理、社会福利和保险.（4）商业企业：电子商务、电子货币和支付、考勤.（5）场所进出：军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等.
3.1商业银行存在的网络安全问题随着现代计算机技术在金融领域的应用,为了实施金卡工程,我国建立了中国银联信息处理中心系统（ChinaUnionPaySystem,缩写为CUPS）.中国银联信息处理中心系统,是我国为配合金卡工程的实施而建立的,是一个跨系统、跨地区、跨国界的庞大金融网络系统.总体设计目标是要建立起一个现代化的、实用的、比较完整的电子货币系统.CUPS是1993年提出任务而组织实施的、以电子货币应用为重点启动的各类卡基应用系统工程,当时的技术规范是采用的CUPSV1.0标准规范.入网机构必须遵照CUPSV2.0规范对网络通信接口方面的要求,建设与银联新系统网络的接口,保障各入网机构和银联新系统网络之间互联互通,并提供银联信息安全、稳定、可靠的存取控制.由于网络方面的高风险性,网络安全问题日益引起人们的重视.
3.2利用人脸识别技术防范网络风险
对于我国广泛使用的磁条,虽然技术成熟,规范,但制作技术并不复杂,银行磁条卡磁道标准已经是公开的秘密,仅凭一台电脑和一台磁条读写器就可以顺利“克隆”.另外制卡机销售管理不够严格.不法分子利用诈骗案件时有发生,主要手段就是通过各种方式“克隆”或者盗用.目前,各家商业银行也采取了一些技术手段防止伪造和克隆卡,如采用CVV（CheckValueVerify）技术,在生成卡磁条信息的同时产生一组校验值,该校验值与每个卡片本身的特性相关联,从而达到复制无效的功能.虽然采取了多种措施,但磁条卡本身固有的缺陷己严重威胁到客户的利益.针对上述银行网络安全问题,我们可以利用人脸识别技术防范网络风险.人脸识别技术就是通过图像采集设备捕捉人的脸部区域,然后把捕捉到的人脸和数据库中的人脸进行匹配,从而完成身份识别的任务.利用人脸识别技术准确认定持卡人的真实身份,确保持卡人的资金安全.另外,还可以通过人脸识别技术进一步锁定不法分子,有利于机关快速破案.
3.3人脸识别技术在治理检测钞方面的应用
目前,我国商业银行在自助设备方面存在的主要问题：一是部分自助设备安装没有达到要求.商业银行的部分自助设备安装没有按照门的要求对设备进行与地面加固连接；有的电气环境没有达到要求：有的没有设置110连动报警或者没有可视监控报警,有的监控录象不够清晰,监控录象保存时间没有达到规定要求等,另外设备人为破坏现象严重等.二是自助设备端软件设计缺陷.特别是某些国产设备软件设计不够合理,软件变更随意性大,存在漏洞,造成错帐可能性比较大.三是银行的ATM机中没有检测钞鉴别设备.由于我国商业银行在自助设备方面存在的问题,目前,检测钞层出不穷.由于银行的ATM机中没有检测钞鉴别设备,只是清机人员放入前做了鉴别,这样措施并不够完善,且容易造成银行与持卡人之间的纠纷.即使是存款机（CRS）有检测钞鉴别功能,但往往因为检测钞识别特征提取的滞后,而被不法分子所利用.不法分子先存入检测钞,然后马上在柜台或其他自助设备上提取真钞,以此手段谋取不法利益.
针对上述问题我们利用人脸识别技术锁定不法分子.人脸识别具有自然性和不被察觉性的双重优点.自然性是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同.具体而言,人脸识别是通过观察比较人脸来区分和确认身份的.与语音识别、虹膜识别等相比较,指纹识别、虹膜识别则不具有自然性.指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装或欺骗.不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗.人脸识别便具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息.由此可见,利用人脸识别技术能更准确、更快的锁定不法分子.随着人脸识别技术的不断创新,人脸识别技术的应用领域将会更加广泛.