基于人脸识别的网络身份认证
电子技术与软件工程奈良公园
Electronic Technology&Software Engineering
信息技术与安全
Informatio n Tech n o l ogy And Security 基于人脸识别的网络身份认证
顾勤丰
（江苏联合职业技术学院苏州建设交通分院江苏省苏州市215100）
摘要：本文首先围绕身份认证系统和人脸识别技术进行简单分析，为接下来的内容铺垫好理论基础；之后重点分析了基于人脸识别的网络身份认证系统的设计，以期为相关部门提供借鉴。作为网络安全的第一道防线，网络身份认证能够通过用户身份对其进行网络资源访问的限制，借以达到保护用户隐私安全的目的。在目前的网络身份认证系统中，人脸识别技术具有较高的识别率，且其安全性和可靠性更高，因此得到广泛应用。
关键词：人脸识别；网络身份认证；系统设计
随着计算机网络技术的迅速发展，我国已经逐渐步入信息化时代，网络技术在我国各个领域中都得到了广泛应用。值得注意的是，在信息共享和网络通讯如此发达的现代社会，个人的隐私安全极容易受到侵犯，身份认证技术也容易被不法分子进行高科技作假，这是造成网络日益猖獗的原因。基于此，相关部门应该进一步引入人脸识别系统，并通过多方面措施的完善使其在网络身份认证中充分发挥作用。
1身份认证系统概述
1.1身份认证技术
在互联网技术迅速发展的今天，信息共享一方面为人们的生活和工作提供了便利，另一方面则对个人隐私的安全性带来了威胁，因此完善身份认证技术、保障信息安全成为目前的重点工作。身份认证技术主要是通过识别用户身份以达到限制其他非法访问的目的，目前已经在访客登记、安保侦查以及电子商务中得到了广泛的应用。身份认证技术的主要组成部分包括以下三个方面：
（1）申请者，即被验证者；
（2）验证者，即验证申请者身份的人员；
一次不平常的经历（3）外来者，即通过窃取申请者信息进行恶意攻击的不法分子。
房屋出售协议书因此，为了防止不法分子的入侵，身份认证技术的关键工作在于用户身份信息的认证方面。一般而言，用户验证流程中使用的信息是申请者的个人隐私，任何第三方不会明确这一信息也无法针对这一信息进行行为，这样才能确保身份认证过程中拦截各种外来资源、保证用户信息安全。
1.2身份认证系统的实现模式
现阶段广泛使用的身份认证系统主要存在三种实现模式：
（1）利用共享的记忆信息，即各种口令、暗号等；
（2）利用计算的存储信息，即智能卡和移动设备等信息硬件设备；
（3）利用独有的生物特征信息。
就前两种实现模式而言，两者的安全级别较低，容易泄露或者丢失，也容易遭到不法分子的盗窃和冒用，因此具有较大的局限性。生物特征信息具有唯一性和不可复制性的特点，因此利用这种模式进行身份验证更加安全可靠。目前，在身份认证系统中应用较多的生物特征包括人脸、虹膜、声音等，其中声音特征在音质变化和音量变动的影响下具有较低的精准度，虹膜特征在试验过程和价格方面具有一定的局限性，而人脸特征由于安全性高、辨别度强以及价格相对便宜，在当前身份认证系统中得到了最为广泛的应用。为了达到最佳的认证效果，技术人员在使用生物特征模式进行身份认证时，需要
雨落长安事先构建一个生物认证模型，对用户的生物样本进行采集和导入，这样才能确保后续认证过程的顺利开展。
2人脸识别技术概述
2.1人脸识别技术
人脸识别技术就是通过对输入的人脸图像进行面部特征的提取和比对，借以达到认证的效果。与其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术不仅具有一定的价格优势，而且更加直观可靠，因此成为目前应用最广的识别技术。具体而言，基于人脸识别技术的身份认证主要包括以下步骤：
（1）相关部门需要针对用户的人脸特征进行采集，并利用网络技术将这些特征进行数字化描述，储存于数据库模板之中；
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（2）在用户登录系统时，系统会再次对用户人脸特征进行釆集
（3）系统将采集到的人脸特征和数据库中的模板进行比对，根据两者之间的相似度验证用户身份。
值得注意的是，人脸识别技术并非没有缺点，其在具体应用过程中仍然存在一定的局限性：首先，人脸具有相似性，很多人在器官方面具有较高的相似度，这就导致系统在识别过程中容易出现问题；其
次，人脸的细节较为复杂，在不同情况下和不同环境中都会产生一定的变化。例如，人脸的不同表情、观察角度以及不同年龄阶段都会对个人外形产生影响，进而导致系统在识别过程的精准度下降；最后，人脸弹性较大，针对人脸进行三维建模具有较大的难度，甚至眼镜、胡须等都会对人脸的模式带来一定的影响，进而导致人脸特征提取的不稳定性。
2.2人脸识别技术的分类
2.2.1以几何特征为基础的人脸识别技术
以几何为特征为基础的人脸识别技术是一种通过特征矢量表现整体面部的技术，其在人脸特征的提取过程中只需要关注人脸中各个器官的几何特征即可，因此在实际操作过程中较为简单。就这种技术的计算原理而言，一方面需要将人脸结构中提取的部分特征归结为矢量分配，另一方面需要将人脸中固定两点形成的角度和距离归结为分量，最后通过计算机技术对矢量和分量进行分析，并得出最后的识别结果。值得注意的是，在实际应用过程中，以几何特征为基础的人脸识别技术未能针对提取的标准进行统一规定，并且人脸几何特征的提取容易受到环境因素的影响，这就导致系统数据库中保留的人脸图像信息存在较大的不足，在具体识别过程中也容易出现错误。
2.2.2以模块为基础的人脸识别技术
以模块为基础的人脸识别技术也是以先验知识为基础，但是在实际操作过程中具有更高的复杂性和精准度，因此这种技术比以几何特征为基础的人脸识别技术更加安全可靠。具体而言，以模块为基础的人脸识别技术主要分为以下三种：
（1）特征脸方法。这种方法需要将人脸原图像空间中的像素点映射到另一个投影空间，借以达到识别人脸统计特征的目的。在实际应用过程中，技术人员需要针对具体情况和自身需求选用合适的映射方法，这样才能确保该项技术在识别过程中不会出现错误。
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（2）弹性图匹配方法。这种方法的应用原理即为动态链接结构，它将整个人脸比做一个属性拓扑图，并将其中的特征向量比作节点，这样技术人员就可以通过节点间的拓扑关系记录人脸的局部特点。
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