人脸识别技术在人像鉴定中的应用研究

人脸识别技术在人像鉴定中的应用研究

伏建明

广东省东莞市东城区光明路 25号正航司法鉴定中心，广东省 东莞市 523000

摘要：在当前现存的司法鉴定之中，专家经验是对人像鉴定检验分析理论与技术进行定性分析的一个重要方法，而这在检验过程中极易受到鉴定人的个人因素影响，最终导致检验的实际结果缺少量化的检验数据作为支撑。随着近几年，科学技术不断发展，人像识别技术已经得到了极大完善，并且它也得到了极为广泛的应用。但是虽然人像识别技术具有着自动量化的分析功能，然而因为当前鉴定领域及场景极为复杂，因此人像识别技术就当前的应用而言，依旧需要进行更深一步的研究与分析。为此，本篇文章就对人像识别技术所具有的优缺点进行了分析，同时还总结出了人像识别技术于人像鉴定之中的具体应用模式，希望借此能够充分发挥出该技术的应用价值。

关键词：人像鉴定；定性分析；人像识别技术

引言：自《民事诉讼法》以及《刑事诉讼法》将声像资料以及鉴定意见作为案件证据以后，和它相对应的司法鉴定方案与技术便变成了相关人员研究的一项重点内容，对它们进行深入且全面的研究有着极为重要的作用。

一、人脸识别技术的阐述

当前，在人脸识别领域所研究的技术主要包括以下几点，分别是虹膜识别、人脸识别以及步态识别等，而本篇文章便对其中应用较为广泛的人脸识别技术做全面且综合化阐述与分析。人脸识别技术，它的技术流程通常所采用的为人脸检测与特征定位来与人脸做对其处理，当把被检测人物的人脸核心部分（例如眼睛、鼻子以及眉毛等）裁剪出来之后，便可以对其中已有人脸特点做存储以及人脸的特征做计算以及分析。现阶段，具有一定代表性且应用较为广泛的几种人脸识别技术为，以几何特征为基础的人脸识别、以子空间分析为基础的人脸识别、以模型为基础的人脸识别、以局部特征为基础的人脸识别以及以机器智能学习为基础所开展的新型人脸识别方案。

二、人像专家的鉴定方法与人脸识别技术

1.人像专家的鉴定方法

过分依靠专家的经验判断是人像的同一性鉴定定性分析中存在的最为显著的问题，在上述鉴定中极有可能会受到所鉴定人员背景影响，而且鉴定人员也会由于特征价值认知及评断意见的不同而发生分歧与争执。以往传统的人像鉴定往往是基于人像形态特征归类的定性研究与分析。基于人像形态特征的分析，往往是依据人面部组件来做细致划分，详细而言可分为头发、前额、耳朵、眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇以及下颌等。模拟画像进行分类的方式将眉毛形态的特点做了深入划分，主要有平眉、浓眉、柳叶眉、半截眉、三角眉以及畸形与剑眉等。

尽管定性化的人像鉴定分析法在当前存在种种不足，但是它在漫长的发展过程中也积累了大量先进的行业经验与知识，而人像特征的价值评估原则以及方法便是其中最为重要的两个内容。①相较于日常生活中常见的几种形态特征的价值权重，稀有形态的特征价值权重要更高，例如人头发的特征主要有长短以及发型之分，而上述特征均为易变不稳定性特征，它会随着理发技术以及个人的风格而发生变化，但是耳朵的轮廓等相关的形态特点便可划分至不易变化性稳定特征，因此其于形态特征的复制中所具有的价值便会大于前者。②相较于个体化的轮廓形态特点，细节形态所具有的价值权重要更为重要。例如脸部结构、形状等轮廓形态价值便要稍逊色于面部斑痕与痣等微小细节价值。另外还包括整体形态以及局部形态的特征价值权重、个体形态与组合形态的特征价值权重关系。

2.人脸识别技术

随着科学技术的发展，当前机器智能化学习成为了深度学习的一个研究重点。现阶段，深度卷积的神经网络已经被应用到了人脸特征表示与人脸识别等领域，而且其性能也多次刷新了当前较为知名的人脸信息集的性能测试纪录，打破了自然人人脸识别的界限。虽然如此，人脸识别技术仍旧存在诸多缺陷。首先只可以对人脸的正面图像进行处理，当前绝大部分商业化的人脸识别软件都只能对人脸的正面图像进行处理，无法处理其它角度的图像。其次，对于人脸图像的质量要求较为严格，当前所使用的人脸识别系统很难精准的对较为模糊的人脸图像进行识别，而且系统对于人脸图像的尺寸也有一定要求。。除此之外，人脸识别技术对于特征价值权重这一概念几乎没有给予过多关注甚至可以说完全不存在这一概念，在当前现有的人脸识别系统之中，没有对人像特征的价值评估方法与原则进行深入考虑，而且也缺少人像特征的价值权重概念。但是在当前的人像鉴定实践之中上述两者有着极为重要的作用。

三、人像鉴定之中对于人脸识别技术的应用

1.人脸识别技术为专家的鉴定提供辅助

以某一案例为例进行阐述，本案例是一件发生在网吧中的影响相对较小的手机失窃案，相关人员在调查前期获取到了此网吧当时的监控视频，犯罪嫌疑人作案的全过程均被完整拍摄下来，并且其面部图像也被精准记录，在查询了人脸比对系统中的相关人员信息之后，系统自动计算并提供了所有候选人的数据信息。而警方通过不懈努力最终认定其中一名由系统提供的候选人为本案件犯罪嫌疑人，同时对其作了问询处理，与此同时，当地警方还向有关鉴定部门请求援助，通过鉴定专家来判断视频录像之中所拍摄的犯罪嫌疑人与人脸识别系统提供的图像是否为同一人。该网吧中的摄像头分辨率属于常规分辨率即1920*1080，嫌疑人在作案时正面人脸图像恰好处在最佳的监控画面当中，而它所占的图像大小为60*75。人脸比对系统中所使用的是由警方提供的身份证件照片。当人像鉴定专家完成人像评估之后，给出了最终鉴定的结果，也就是样本人像于检材录像内需检的人像属于同一人。在此案之中，人脸识别系统确定了嫌疑人大致身份信息，同时凭借人像鉴定专家来对其身份做进一步确认和比对，最终让声像线索成功转换成为嫌疑人的作案证据。

2.人像鉴定专家与人脸识别技术协同合作

在实际的案例之中此类方式的应用详情如下，此案件为一起影响极为恶劣的重大财务失窃案，在案件发生之后，警方首先调取了现场所有的视频监控录像，并且还借助人脸比对系统确定了犯罪嫌疑人大致的身份，另外还请求当地较为专业的人像鉴定部门来对视频之中嫌疑人图像与人脸识别系统之中的嫌疑人信息做了比对，在经过了专家鉴定之后发现，作案人的人脸图像以及嫌疑人的人脸图像相似程度高达79.84，属于较高相似。另外因为视频录制的质量极高，而且在画面中人像所占的比例相对较高，所以检材人像以及样本人像间的各项特征几乎完全一致。除此之外，在人像头部右侧的太阳穴处疏密分布的特征极为明显并且特征相对稳定，这一特殊标记具有极高的鉴定意义。在经过上述分析之后，鉴定专家给出了鉴定的最终结果。在上述鉴定过程之中，人脸识别技术为鉴定专家鉴定人像提供了最为有力的数据与信息保障，而这也在一定程度上实现了人像鉴定专家与人脸识别技术完美的合作。

结束语：

就目前来看，机器学习技术以及模式识别已经于人脸识别的应用中获得了极为显著的结果，同时也在人机交互与安防监控等诸多商业化的应用场景之中得到了广泛应用。但是其在人像鉴定之中依旧存在诸多不足。而想要在人像鉴定中对人脸识别技术进行高效应用，就要让其所具有的作用得到最大程度的发挥，本篇文章所提出的以人像形态定性分析与量化分析为基础的同一性鉴定模式就在一定程度解决了上述问题，希望借此能够打破当前人像鉴定专家所使用的定性分析造成的束缚，对相关理论和技术方法进行进一步规范与指导，最终促使人像鉴定取得质的飞跃。

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