李子青：人脸就是标签
作者:张玉波
时间:2011-06-29 11:05:23
也许未来不久，你只是不经意走在路上，不管心情如何，表情如何，是否化妆，你都可能成为某个或者数个庞大数据网络的一个部分、一个节点、一个字节。因为你的脸就是一张索引标签。
李子青, 获湖南大学学士、国防科大硕士、英国Surrey大学博士学位。2000年辞去新加坡南洋大学终身教职，加盟微软亚洲研究院。2004年作为“百人计划”入选者来到中科院自动化所，现为模式识别国家重点实验室研究员和生物识别与安全技术研究中心主任。由于在人脸识别、模式识别、计算机视觉领域的贡献，他当选为IEEE Fellow。
李子青的研究领域包括统计模式识别与机器学习理论，以及生物特征识别、智能视频监控，图像处理与计算机视觉，图像与视频理解。发表论文 200 多篇,受 Springer 之邀主编完成《生物特征识别百科全书》和《人脸识别手册》。
李子青是人脸识别和智能视频监控专家，主持相关领域的多个国家科学研究项目和重大应用工程项目，在相关领域获准和申请专利10余项。在微软研发的人脸识别系统 EyeCU，比尔.盖茨接受CNN采访为之讲解。在中科院自动化所研发的“AuthenMetric 中科奥森”人脸识别系统和智能视频监控系统，已在包括北京奥运会、上海世博会边检通关等多个国家重大安全项目中实施并发挥作用。李子青为SAC/TC100/SC2副主任委员，代表中国国家体撰写了中国第一个ISO/IEC JTC1/SC37生物识别国际标准工作草案，获采纳。
本·拉登之死，疑团种种，如何有效确认其身份，成了各个疑团的核心。于是人脸识别这项带着神秘感的技术再次走进公众视野，让人们看到人脸识别技术在防恐和安全防范领域的重要作用。其实早在此前，北京奥运会、上海世博会、罗湖口岸的安保系统已经采用了人脸识别技术。而今年春节后的“微博打拐”事件，更是让人们想到采用人脸识别技术完成大量数据的比对。
也许未来不久，你只是不经意走在路上，不管心情如何，表情如何，是否化妆，你都可能成为某个或者数个庞大数据网络的一个部分、一个节点、一个字节。因为你的脸就是一张索引标签。
就人脸识别的技术发展和应用的现状，本刊采访了人脸识别领域著名专家、模式识别国家重点实验室研究员和生物识别与安全技术研究中心主任李子青。
《中国自动识别技术》记者（下称“记者”）：请您介绍一下国内外生物特征识别技术的发展动态和趋势。中国是人口大国，在人脸识别的技术发展和应用开发上具有什么特色？
中国科学院自动化研究所研究员李子青：目前国内外的生物特征识别技术发展火热，众多知名高校、研究所和公司都将一定的人力物力投入在生物特征识别技术的研究和发展上。比如美国麻省理工学院（MIT）的Media lab，AI lab，CMU，微软，剑桥大学等；国内如清华大学、中科院计算所、中科院自动化所等。人体的生物特征可以应用于身份识别，比如人脸、指纹识、掌纹、虹膜、静脉、声音等，多生物特征融合也成为生物特征识别技术发展的趋势之一。
人脸识别技术的特点决定了它在国内市场中的地位。首先是人脸识别的非接触性，使用方便，接受性较好。社会发展对公共安全越来越重视，比尔盖茨也曾经预言过生物特征识别技术将成为未来几年IT产业的重要革新。我国人口众多，生物特征识别也越来越显现出其应用优势，用户对生物特征识别技术的实时性和鲁棒性要求越来越高，国内外研究机构和企业对这方面的投入也在逐年增加。
记者：作为人脸识别和智能视频专家，您近期关注的研究方向是什么？有哪些成果？是否还有需要克服的技术障碍？
李子青：近期我们在人脸识别领域重点关注的研究方向包括：物联网人脸识别系统平台、人脸生物特征防伪造、异质人脸图像识别、大规模人脸图像检索，等。
在生物特征识别领域，至今没有一种单独的方法可以在任意环境中得到足够好的识别效果，因此利用多生物特征识别方法可以提高识别可靠性。我们还对影响人脸识别的环境因素做了细致的研究，力求让人脸识别在多种背景环境下得到更精确的识别结果。人脸老化是人脸识别的一大难题，也是需要重点攻克的研究的方向之一。
生物特征识别技术在实际应用中存在各种潜在的安全风险，其中假冒和伪造样本是对生物特征识别系统最常见的一种攻击方式，因此需要针对生物特征识别系统开发有效的活体检测技术，保证识别结果的有效性。
这些研究工作已取得显著进展，但要达到理想中的效果还需要付出很大的努力。技术上的障碍一直都伴随着研究工作，相信通过我们的努力，困难将会逐一攻克。
记者：您怎样看待生物特征识别技术的标准问题？请介绍一下您在人脸识别标准方面的工作。
李子青：生物特征识别技术是一个相对新兴的领域，这个领域中的技术种类繁多、发展迅速，同时应用领域需要解决的问题也很多。制定相关标准可以把最先进技术以标准的形式固化，避免研究工作上的重复劳动，缩短应用产品的设计周期，可以促进技术的协调高效发展。另外，制定标准可以使科研成果更加快速地转化为生产力，使技术迅速得到推广和应用，并在应用中建立共同遵循的准则和稳定的使用秩序。制定标准还可以保证技术在应用时的质量，保证使用者的利益。
我参与制定了人脸识别的国际标准的制定工作，参与了多项国家和行业标准的制定。也作为成员，参与欧盟FP7安全的生物识别研究项目。
记者：人脸识别技术的应用情况如何？未来将在哪些行业或领域获得快速或规模发展？
李子青：人脸识别技术已在国内很多大型活动中发挥作用，如在2008北京奥运会和2010上海世博会上，人脸识别技术，在国家核心部位的安防应用，在深圳香港通关的身份认证应用。未来人脸识别技术在公共安防领域、公安领域中将得到更大的发展空间。在出入口管理等方面也会有大量应用。
人脸识别技术大规模服务于社会依赖于很多因素，首先政府对公共安全和公安能力方面的重视将是人脸识别技术最大的原动力；对人脸识别的技术、资金和人才的配备将是人脸识别技术发展的支撑；而人脸识别技术本身的发展也将决定其能否在市场上与其他生物特征识别技术一样，更多地为社会服务。
记者：您怎样看待物联网应用的推进？人脸识别技术在物联网时代会获得哪些发展机会？
李子青：物联网包括传感、连接、以及智能信息处理与利用三个基本部分，有如下特点：（1）连接各种传感器，如射频识别（RFID）、图像视频传感器、声音传感器、红外感应器、压力传感器、等，实时采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等信息；（2）利用各种网络进行通信传输，包括互联网和“多网融合”；（3）具有对感知信息的智能处理与利用的能力，这是物联网最具价值的部分。
中国科学院为落实温家宝总理关于建设“感知中国”的重要指示，于2009年11月12日与江苏省人民政府、无锡市人民政府签署了在无锡共建中国物联网研究发展中心协议，重点开展先进传感器及模块、通信系统及器件、光通信器件及模块、无线信息系统及网络等技术研发。中国科学院自动化研究所在中国物联网研究发展中心共建了智能视觉物联网研发中心。
记者：智能视觉物联网（Smart Visual Internet of Things，SVIOT）以及“视觉标签”的特点和优势有哪些？主要应用领域有哪些？将会对未来生活产生哪些影响？
李子青：“智能视觉物联网”是物联网的视觉感知部分，由（1）智能视觉传感器，（2）智能视觉信息传输，（3）智能视觉信息处理，和（4）针对人、车、物三大类目标的物联网应用，等四部分构成。它利用各类图像传感器，包括监控摄像机、手机、数码相机，获取人、车、物图像或视频，采用图像视频模式识别技术对视觉信息进行处理，提取视觉环境中人、车、物视觉标签，并通过网络传输与视觉标签应用系统连接，提供便捷的监控、检索、管理与控制。“智能视觉物联网”通过与非视觉物联网的融合与协作应用，实现物联网对经济社会发展的影响和促进。
物联网视觉标签系统，对环境中主要物品，即“人、车、物”，提取身份识别视觉标签，为物联网扩展业务奠定基础。2010年7月，中国科学院自动化研究所与北京数字奥森组成的中科奥森团队，以《智能视觉物联网》创意参加“2010中国物联网创意和应用设计大赛”并获奖。
李子青的研究领域包括统计模式识别与机器学习理论，以及生物特征识别、智能视频监控，图像处理与计算机视觉，图像与视频理解。发表论文 200 多篇,受 Springer 之邀主编完成《生物特征识别百科全书》和《人脸识别手册》。
李子青是人脸识别和智能视频监控专家，主持相关领域的多个国家科学研究项目和重大应用工程项目，在相关领域获准和申请专利10余项。在微软研发的人脸识别系统 EyeCU，比尔.盖茨接受CNN采访为之讲解。在中科院自动化所研发的“AuthenMetric 中科奥森”人脸识别系统和智能视频监控系统，已在包括北京奥运会、上海世博会边检通关等多个国家重大安全项目中实施并发挥作用。李子青为SAC/TC100/SC2副主任委员，代表中国国家体撰写了中国第一个ISO/IEC JTC1/SC37生物识别国际标准工作草案，获采纳。
本·拉登之死，疑团种种，如何有效确认其身份，成了各个疑团的核心。于是人脸识别这项带着神秘感的技术再次走进公众视野，让人们看到人脸识别技术在防恐和安全防范领域的重要作用。其实早在此前，北京奥运会、上海世博会、罗湖口岸的安保系统已经采用了人脸识别技术。而今年春节后的“微博打拐”事件，更是让人们想到采用人脸识别技术完成大量数据的比对。
也许未来不久，你只是不经意走在路上，不管心情如何，表情如何，是否化妆，你都可能成为某个或者数个庞大数据网络的一个部分、一个节点、一个字节。因为你的脸就是一张索引标签。
就人脸识别的技术发展和应用的现状，本刊采访了人脸识别领域著名专家、模式识别国家重点实验室研究员和生物识别与安全技术研究中心主任李子青。
生物识别与安全技术研究中心主任李子青
《中国自动识别技术》记者（下称“记者”）：请您介绍一下国内外生物特征识别技术的发展动态和趋势。中国是人口大国，在人脸识别的技术发展和应用开发上具有什么特色？
中国科学院自动化研究所研究员李子青：目前国内外的生物特征识别技术发展火热，众多知名高校、研究所和公司都将一定的人力物力投入在生物特征识别技术的研究和发展上。比如美国麻省理工学院（MIT）的Media lab，AI lab，CMU，微软，剑桥大学等；国内如清华大学、中科院计算所、中科院自动化所等。人体的生物特征可以应用于身份识别，比如人脸、指纹识、掌纹、虹膜、静脉、声音等，多生物特征融合也成为生物特征识别技术发展的趋势之一。
人脸识别技术的特点决定了它在国内市场中的地位。首先是人脸识别的非接触性，使用方便，接受性较好。社会发展对公共安全越来越重视，比尔盖茨也曾经预言过生物特征识别技术将成为未来几年IT产业的重要革新。我国人口众多，生物特征识别也越来越显现出其应用优势，用户对生物特征识别技术的实时性和鲁棒性要求越来越高，国内外研究机构和企业对这方面的投入也在逐年增加。
记者：作为人脸识别和智能视频专家，您近期关注的研究方向是什么？有哪些成果？是否还有需要克服的技术障碍？
李子青：近期我们在人脸识别领域重点关注的研究方向包括：物联网人脸识别系统平台、人脸生物特征防伪造、异质人脸图像识别、大规模人脸图像检索，等。
在生物特征识别领域，至今没有一种单独的方法可以在任意环境中得到足够好的识别效果，因此利用多生物特征识别方法可以提高识别可靠性。我们还对影响人脸识别的环境因素做了细致的研究，力求让人脸识别在多种背景环境下得到更精确的识别结果。人脸老化是人脸识别的一大难题，也是需要重点攻克的研究的方向之一。
生物特征识别技术在实际应用中存在各种潜在的安全风险，其中假冒和伪造样本是对生物特征识别系统最常见的一种攻击方式，因此需要针对生物特征识别系统开发有效的活体检测技术，保证识别结果的有效性。
这些研究工作已取得显著进展，但要达到理想中的效果还需要付出很大的努力。技术上的障碍一直都伴随着研究工作，相信通过我们的努力，困难将会逐一攻克。
记者：您怎样看待生物特征识别技术的标准问题？请介绍一下您在人脸识别标准方面的工作。
李子青：生物特征识别技术是一个相对新兴的领域，这个领域中的技术种类繁多、发展迅速，同时应用领域需要解决的问题也很多。制定相关标准可以把最先进技术以标准的形式固化，避免研究工作上的重复劳动，缩短应用产品的设计周期，可以促进技术的协调高效发展。另外，制定标准可以使科研成果更加快速地转化为生产力，使技术迅速得到推广和应用，并在应用中建立共同遵循的准则和稳定的使用秩序。制定标准还可以保证技术在应用时的质量，保证使用者的利益。
我参与制定了人脸识别的国际标准的制定工作，参与了多项国家和行业标准的制定。也作为成员，参与欧盟FP7安全的生物识别研究项目。
记者：人脸识别技术的应用情况如何？未来将在哪些行业或领域获得快速或规模发展？
李子青：人脸识别技术已在国内很多大型活动中发挥作用，如在2008北京奥运会和2010上海世博会上，人脸识别技术，在国家核心部位的安防应用，在深圳香港通关的身份认证应用。未来人脸识别技术在公共安防领域、公安领域中将得到更大的发展空间。在出入口管理等方面也会有大量应用。
人脸识别技术大规模服务于社会依赖于很多因素，首先政府对公共安全和公安能力方面的重视将是人脸识别技术最大的原动力；对人脸识别的技术、资金和人才的配备将是人脸识别技术发展的支撑；而人脸识别技术本身的发展也将决定其能否在市场上与其他生物特征识别技术一样，更多地为社会服务。
记者：您怎样看待物联网应用的推进？人脸识别技术在物联网时代会获得哪些发展机会？
李子青：物联网包括传感、连接、以及智能信息处理与利用三个基本部分，有如下特点：（1）连接各种传感器，如射频识别（RFID）、图像视频传感器、声音传感器、红外感应器、压力传感器、等，实时采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等信息；（2）利用各种网络进行通信传输，包括互联网和“多网融合”；（3）具有对感知信息的智能处理与利用的能力，这是物联网最具价值的部分。
中国科学院为落实温家宝总理关于建设“感知中国”的重要指示，于2009年11月12日与江苏省人民政府、无锡市人民政府签署了在无锡共建中国物联网研究发展中心协议，重点开展先进传感器及模块、通信系统及器件、光通信器件及模块、无线信息系统及网络等技术研发。中国科学院自动化研究所在中国物联网研究发展中心共建了智能视觉物联网研发中心。
记者：智能视觉物联网（Smart Visual Internet of Things，SVIOT）以及“视觉标签”的特点和优势有哪些？主要应用领域有哪些？将会对未来生活产生哪些影响？
李子青：“智能视觉物联网”是物联网的视觉感知部分，由（1）智能视觉传感器，（2）智能视觉信息传输，（3）智能视觉信息处理，和（4）针对人、车、物三大类目标的物联网应用，等四部分构成。它利用各类图像传感器，包括监控摄像机、手机、数码相机，获取人、车、物图像或视频，采用图像视频模式识别技术对视觉信息进行处理，提取视觉环境中人、车、物视觉标签，并通过网络传输与视觉标签应用系统连接，提供便捷的监控、检索、管理与控制。“智能视觉物联网”通过与非视觉物联网的融合与协作应用，实现物联网对经济社会发展的影响和促进。
物联网视觉标签系统，对环境中主要物品，即“人、车、物”，提取身份识别视觉标签，为物联网扩展业务奠定基础。2010年7月，中国科学院自动化研究所与北京数字奥森组成的中科奥森团队，以《智能视觉物联网》创意参加“2010中国物联网创意和应用设计大赛”并获奖。
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