在不同的生物特征识别方法中，人脸识别有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。（1）非侵扰性。人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，无需担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置……只要在摄像机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。（2）采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集，不需特别复杂的专用设备。采集一般可在数秒内完成。（3）通过人脸识别身份，与人类的习惯一致。也就是说，人和机器都可以使用人脸图片进行识别，这使得人和机器可以配合工作。而指纹，虹膜等方法没有这个特点。一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。人脸识别拥有这些良好的特性，使其具有非常广泛的应用前景，正在引起学术界和商业界越来越多的关注。随着近十年来人脸识别技术的飞速发展，它且正在越来越多被应用在通关，企业安全和管理，刑侦等各个领域。
一、市场现状
近年来，由于反恐、国土安全、和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。而身份识别正是安防的一个核心问题。在这种大环境下，生物特征识别迎来了一个快速发展的时期。据专门提供生物识别产业相关咨询服务的美国公司InternationalBiometricGroup近期出版的一本关于生物识别市场及产业趋势的调查分析报告书”BiometricsMarketandIndustryReport2007-2012″显示[2]，2007年全球生物识别市场收入超过30亿美元，并且今后5年内将以超过每年8亿美元的幅度递增。至2007年将达到74亿美元。而截止2007年，人脸识别的市场份额由原来的微不足道，迅速上升到12.9%，市场份额仅小于指纹识别，并且比重还在不断增加，打破了国际生物识别市场上“指纹”一统天下的局面。
在国内市场上，据美国《生物识别文摘》[3]报道，2005年生物识别产品的销售收入约0.6亿美元，到了2006年增长到约1.1亿美元，其中超过97%为指纹识别产品。目前，在中国人脸识别产品的市场份额还较小，大多数公司采用的是国外提供的核心技术，进行后加工，产品多集中在门禁和考勤机上。由于这些公司没有自主知识产权，自主研发能力较差，在人脸识别的应用开发中，对人脸识别技术实际应用难以形成深度优势。同时，由各种渠道获得的核心技术水平参差不等，其产品可靠性得不到保障。在涉及国家安全利益等场所的应用中，其系统与产品安全保障也有待考证。
然而，从去年开始，人脸识别市场，特别是在中国的市场，正经历着迅速的发展，而且发展的脚步也将越来越快。主要有三大原因：
1.是科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术取得了很大进展。国际上，美国国家标准技术局（NIST）举办的FaceRecognitionVendorTest2006(FRVT2006，[1])通过大规模的人脸数据测试表明，当今世界上人脸识别方法的识别精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级（10倍）。其中一些方法的识别精度已经超过人类的平均水平。而对于高清晰，高质量人脸图像识别，机器的识别精度几乎达到100%。
2.各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个极佳的选择。
3.第三个是人口基数因素。人脸识别系统的市场大小，很大程度上是和人口的数量大小相关的。而我国有13亿人口，这从本质上决定了我国是世界上规模最大的生物识别市场。
二、技术发展
863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4]，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，开发具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。
传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是是人们最熟悉的识别方式，有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。比如，拍照时遇到侧光时出现的“阴阳脸”现象，就可能无法正确识别。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意，并且，这两种方法有他们先天的劣势：
（1）采集设备极其复杂和昂贵；
（2）无法和现有可见光人脸图像数据兼容，这些都大大限制了它们的应用，因此目前看不出三维图像方法会成为人脸识别主流技术。
最近迅速发展起来一种解决方案是基于主动近红外图像的人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术由我国中科院自动化所主导，近两三年发展迅速，并且在红外图像对可见光图像混合识别的研究也取得了突破进展，使其可以和现有可见光人脸数据兼容，也真正使人脸识别技术更加实用化。
其中，中科院自动化所的中科奥森（AuthenMetric）近红外人脸识别系统独树一帜，彻底解决了困扰人脸识别领域的环境光照影响问题。如前所述，传统的基于可见光的人脸识别方法在遇到光照情况变化时，识别效果会急剧下降，导致无法实用，因此消除环境光照是实用化人脸识别系统首先必须要解决的问题。中科院自动化通过深入研究，另辟蹊径，成功创造出独创的基于近红外图像的人脸识别核心技术和系统。在不同光线条件下，能够拍摄不受环境光照变化影响的近红外人脸图像，加上领先的算法，能够取得很高的识别率。在实际应用环境下，中科奥森近红外人脸识别系统在准确率和速度上在国际上绝对领先，现在没有可以与之抗衡的替代。
此近红外人脸识别技术通过了中国信息安全产品测评认证中心身份认证产品与技术测评中心的权威测评，性能如下：
（1）工作环境光照度范围0－50000Lux：即，不但可以在正常光线下使用，还可以在全黑暗和室外阳光下正常使用；
（2）识别正确率：99.2%(500人数据库)；
（3）注册时间：自动模式小于10秒；人工模式小于20秒；
（4）识别时间：小于1秒
该成果已经申请4项专利，包括国际专利。基于这些技术可开发出一系列稳定可靠的应用。中科奥森中远距离人脸监控系统将人脸跟踪和识别融合到视频监控中，能够在实际监控应用进行中远距离的人脸跟踪和识别。该系统能够在人脸左右旋转90度以上、或人脸被部分遮挡时，快速稳定流畅地进行人脸跟踪，能识别距离摄像头大于五米的人脸（如下图），能同时识别场景范围内的多张人脸。其主要技术指标如下：
（1）可大于5米（从人脸到摄像头）；
（2）中远距离人脸检测率：＞99%（距离6米）；
（3）注册时间：自动模式：10秒；人工模式：20秒；
（4）匹配模式：1:1或1:N；
（5）中远距离人脸识别率：>95%（距离6米、小样本、正面脸相(<20度、室内光照条件下）；
（6）人脸跟踪：能够在仰头、俯头、侧身、背身、跳跃状态下保持跟踪；
（7）实时多人跟踪与识别该系统的准确性、实时性、稳定性和流畅性，达到国际先进的水平。该成果已申请国家发明专利“实时的从视频中跟踪多个人脸的方法”。
三、应用和展望
2005年6月，公安部出入境管理局实施“深圳－香港生物护照旅客快速通关系统”采用中科奥森人脸识别系统。深圳罗湖口岸是我国出入境旅客最多的一个口岸，出入境人员基数达到百万以上，同时日均出入境有60万人次，在那里利用人脸识别系统，每名旅客过关时间只需约6秒，识别率达到99％。大大提高了来往旅客的通关速度，并减轻了深圳边检总站的工作量[5]。下图是已在深圳-香港，珠海-澳门海关应用的生物识别快速通关系统的实景图片
2006年7月，中科院自动化所的人脸识别系统在中国人民银行济南分行金库开始使用，使其成为国内首个用人脸来“把守”大门的金库[6]。该人脸识别金库管理系统全天24小时对制度的执行进行无缝的监督和管理。系统根据银行安全规则设置系统控制程序，金库大门的打开必须是多名库管员同时在场。按照这个程序，库管员依次验证，系统摄像头摄取其人脸图像，抽取人脸特征，并与数据库中合法人员脸部图像进行对比，验明正身。在确认无
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