《科學》雜志：中國科技工作者生物特征識別研究

　　《科學》(Science)雜志337卷6101期(2012年9月21日發行)在目錄頁以首要位置圖片導讀的方式，刊登一篇題為《中國聚焦生物特征識別》(China’s Sharp Focus On Biometrics)的文章，報道了中國科技工作者在生物特征識別國際前沿領域取得的研究進展以及在實際應用中取得的令人矚目的成績。文中大篇幅介紹了自動化所(CASIA)李子青領導的生物識別與安全技術研究中心(CBSR)團隊在智能視頻監控與人臉識別上的技術創新和高端應用，以及對國家公共安全的影響力。文章以中國平安城市視頻設施的大規模廣泛部署為導引，重點介紹了該團隊在面向公共安全的海量視頻數據分析上的研究和應用――“海量視頻分析研判系統”(VSearch)，和解決光照變化和人臉防偽難題的近紅外及多光譜人臉識別技術創新。其中VSearch是面向海量視頻的自動人、車目標識別和搜索系統，是中科院物聯網專項在無錫國家物聯網(公共安全)應用示范的成果。

　　文章指出，生物特征識別研究在中國正處于高速發展階段，其科技成果得益于政府科研經費的持續投入，高素質的研究人才，以及相關算法在實際應用上的進步。中國近年來穩步推進研究生教育，有大批高素質的碩士、博士研究生進入各高校和科研機構并承擔關鍵科研任務。同時，深具競爭力的科研環境吸引高端留學人才回歸。因此，各層次科研人才的凝聚使得中國的科研水平突飛猛進。該文引用CBSR顧問美國密歇根州立大學教授、生物特征識別著名專家Anil K. Jain的話說，中國名列前茅的圖像處理和機器學習實驗室目前已能跟美國頂尖的大學和科研機構展開競爭。瑞士IDIAP研究所研究員、歐盟FP7項目負責人 Sébastien Marcel說，來自中國的諸多高質量論文著實讓人矚目。

　　隨著平安城市建設的推進，中國很多城市已經部署了大量的安防監控攝像頭，由此產生的海量視頻數據給公共區域安全防范帶來機遇，同時也是極大的挑戰。單純依靠人工監視或排查無法滿足實際應用的需求，因此，智能視頻分析算法應運而生。VSearch系統利用圖像視頻處理、模式識別和數據挖掘技術，可以自動地幫助用戶從海量的視頻數據里搜索需要的目標，如汽車、行人等，從而提高安防監控工作效率, 把人工不可能完成的工作變成可能。

　　文章報道了CBSR團隊在生物特征活體檢測前沿技術上的進展。現有大多數人臉識別系統容易被人臉照片、視頻所攻擊。CBSR作為合作科研單位之一參與了歐盟FP7項目――“可信的生物特征識別”，并針對生物特征活體檢測問題開展了深入的研究。該團隊發明了利用近紅外主動光源的人臉識別設備和系統，該系統利用多光譜特性，能夠自然抵御人臉照片和視頻的攻擊。

　　文章報道稱，中國已將生物特征識別技術應用于安檢、銀行、大型體育賽事等。2004年，深圳-香港邊關通行關口安裝上了人臉和指紋識別自助通關系統。2008年，北京奧運會采用人臉識別電子票證系統，通過真實人臉和購票照片的比對，實名制驗證參加開閉幕式的持票人。2010年，上海世博會采用近紅外人臉識別出入口控制，進行安全防范。煤礦工人采用虹膜識別系統進行工人工作記錄的管理及突發事件的快速響應。目前，中國多個省份已采用指紋識別設備驗證每年參加高考的學生的真實身份。

　　文章指出，中國生物特征識別研究人員已站在國際研究前沿，致力于解決關鍵科學問題。例如，中國研究人員正在著手解決一項更具挑戰的研究，即非約束人臉識別。已有的研究要求待識別人是配合的，正面站在攝像頭前，并且保持均一的光照。然而，在非約束人臉識別里，如監控狀態下，人臉的朝向是非可控的，同時光照條件變化多端，人臉也會存在彼此遮擋，這些對人臉識別是很大的挑戰。

　　《科學》(Science)雜志由美國科學促進會(AAAS)出版，發表最好的原始研究論文以及綜述，分析當前研究和科學政策。它與英國 Nature Publishing Group出版的《自然》(Nature)雜志并列為科學技術領域的兩大國際頂級綜合性刊物，享有極高的聲譽。