人脸识别技术是一种应用较为广泛的生物识别技术。该技术以人的面部外观特征为分析目标，包括眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇、下巴等面部器官的外状、大小、位置以及它们相互间对应的平面或立体空间关系等。人脸作为身份识别特征，直观性较好，具有较高的唯一性。

近年来，随着智能门锁行业的快速发展，生物识别技术在其中也大放异彩。在主流的指纹识别技术之外，人脸识别技术异军突起，近几年涌现出大批人脸识别智能门锁，也成为区别于一般指纹锁的产品亮点。

一、人脸识别技术的应用场景

人脸识别最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案，现在该技术在安全系统、商业领域和日常生活中都有很多成熟的应用，主要有以下几个：

1、刑侦破案，当公安部门获得罪犯的照片之后，可以利用人脸识别技术，在存储罪犯的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯，极大的节省了破案的时间和人力物力。

2、证件验证，身份证、驾驶执照以及其他很多证件上都有照片，使用人脸识别技术，交由计算机完成，从而实现自动化及智能管理。

3、入口控制，需要入口控制的范围比较广，可以是重要人物居住的住所、保存重要信息的单位，只要人类觉得安全性比较重要的地点都可以进行入口控制，比较常用的检查手段是核查证件。

4、视频监控，在银行、公司、公共场所都设有24小时的视频监控，如何对视频图像进行筛选分析，就需要用到人脸检测、跟踪和识别技术。

5、人脸识别技术还可以用于视频会议、机器人的智能化研究等领域，人类可以轻松根据人脸辨别一个人。

二、人脸识别技术浅析

智能门锁市场中有两种人脸识别技术，2D和3D人脸识别技术，目前，2D人脸识别因为种种劣势，逐渐被淘汰。

首先是基于对标准视频图像的识别，通过摄像头拍摄人脸图形并转换成数字信号，再利用计算器对图形进行人脸图片抽取、分析以及匹配。视频图像面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域，但其容易受光照影响，同时人体面部与摄像机的成像角度也会显著影响识别效果。该技术也被称为2D人脸识别技术。

人脸识别智能门锁被央视曝光出来的安全性问题，也促进了锁厂开始对其产品所采用的人脸识别锁识别技术进行更新换代。于是，推出人脸识别锁的智能门锁企业逐渐开始选用另一种人脸识别技术，即热成像技术，也就是我们现在常说的3D人脸识别技术。

该技术主要通过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像并进行分析。其依据是人体面部各个部位的骨骼与肌肉组织的温度不同，向外界散发出来的红外光谱也不同，并且具备个人唯一性，不受外界光照度的影响，在黑暗环境下也能正常使用，并且不易通过化妆来遮盖及伪造。

2D人脸识别流程如下：

摄像头（普通摄像头） → 图像数据获取（获取RGB、滤镜等预处理） → 人脸检测（RGB人脸检测、区域分割、追踪） → 调整提取（提取2D人脸特征） → 信息比对（数据相似性计算）

3D人脸识别流程如下：

摄像头（3D结构光/TOF/双目/普通摄像头）→ 图像数据获取（获取RGBD/如果是普通摄像头则获取RGB数据/滤波等预处理） → 配准（RGB数据深度信息配准/如果是普通摄像头则不需要配准，因为没有深度信息）→ 3D重建（3D人脸建模，采用点云、体素等/如果是2D的图像则需要转换成3D图像）→ 人脸检测（RGBD人脸检测、区域分割、追踪/RGB人脸检测、区域分割、追踪） → 特征提取（提取3D人脸特征/提取2D人脸特征+深度特征）→ 信息对比（数据相似性计算）

三、3D人脸识别技术原理

目前3D人脸识别在市场上根据使用摄像头成像原理主要分为：3D结构光、TOF、双目立体视觉。

❶ 3D结构光

3D结构光通过红外光投射器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。主要利用三角形相似的原理进行计算，从而得出图像上每个点的深度信息，最终得到三维数据。

基于3D结构光的人脸识别已在一些智能手机上实际应用，如国外iPhone X，国内OPPO、Vivo手机品牌的新款手机。以iPhone X为例，下图中从左至右依次是：红外镜头、泛光感应元件、距离感应器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器。在传感器配合下，点阵投影器向人脸投射3万多个点位，描绘出一张完整的人脸3D建模。经过苹果搭载着神经网络计算逻辑的A11芯片，FaceID便可在一瞬间识别用户并解锁手机。

▲iPhone X Face ID 录入演示，图片来源：Tech Insider

❷ TOF

TOF简单的说就是激光测距，照射光源一般采用方波脉冲调制，根据脉冲发射和接收的时间差来测算距离。HUAWEI Mate30采用的便是TOF 3D人脸识别技术。

❸ 双目立体视觉

双目是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，从而得出图像上每个点的深度信息、最终得到三维数据。

由于双目立体视觉成像原理对硬件要求比较高，特别是相机的焦距、两个摄像头的平面位置，所以应用范围相对3D结构光TOF少。

四、人脸识别锁的安全性存在争议

如前文所述，人脸信息作为人体重要的生物信息，在技术发展的推动下，已经应用到支付、娱乐、安防、教育等各个生活领域，如今也应用到我们的智能门锁产品当中。但技术是一把双刃剑，人脸识别作为一项高新技术，人们在体验其为生活带来便利的同时，在公共场景下也不能忽视其带来的信息安全、隐私泄露等问题，而在家庭安防场景下，其安全性能也绝对不可忽视。

自从2019年初市场监管总局发出公示，建议关闭智能门锁上的人脸识别功能之后，舆论环境日渐显现出对人脸识别安全性的担忧。

但一般生物识别技术具有三种特征：稳定性、复杂性、可分类性，具备这种特征的技术，都可以在民用产品上将其利益化。而且现在主流人脸识别方案的模块可以达到拒真率≤0.01%，认假率≤0.0001%，达到了家庭安防等级。正如前文提及的，主流品牌推出的人脸识别智能门锁产品基本已采用了3D人脸识别技术，稳定性、识别率都在以往2D人脸识别的基础上实现了质的飞跃。

五、人脸识别锁的未来趋势

无论如何，从体验性来说，人脸识别对智能门锁来说还是有很大的优势。比如，人脸识别方案可以做到真正的无感进入；用户在走向入户门的过程中，智能门锁做出判断，可以提前开门迎接。

金融行业最严苛的安保体系，都是基于人脸、虹膜或静脉来实现的。如果智能门锁的人脸识别安全性，在硬件和软件上能达到支付级别，那么相比指纹要更加安全。

为了规范人脸识别技术的使用，2021年5月20日，全国信息技术标准化技术委员会生物特征识别分技术委员会（SAC/TC28/SC37）在杭州组织召开了汽车应用研究组会议。会议由组长单位中国汽车工程研究院股份有限公司杨诺主持。来自中国电子技术标准化研究院、长安汽车、中南大学等26家单位的38名代表参加了本次会议。

总体看来，现在人脸识别方案的成本与指纹相比仍然较高，但如果支付级别的3D人脸识别模块成本降下来，同时加上诸多智能门锁厂家的规范应用，势必会推动人脸识别锁的迅速普及，人脸识别也将成为未来智能门锁的主流识别方式之一。

本文参考资料：

[1]CSDN博主「duozhishidai」《人脸识别技术难点是什么，主要应用在哪些领域？原文链接：

https://blog.csdn.net/duozhishidai/article/details/87191025

[2]杜秀龙.生物识别技术的特点及未来的发展方向探析[J].中国安防,2014(11):76-78.

[3]智哪儿,《话说，人脸识别会成为智能门锁的主流吗？》