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摘要：随着机场日益地加强安全措施，类似于面孔识别的生物统计的技术可能会被提上日程。目前存在的几项技术，旨在解决从人群中的那些陌生人中匹配出已知的面部的轮廓，或者在一台ATM机前核实一个人的合法身份。本文简要的介绍了两种技术。
随着机场日益地加强安全措施，类似于面孔识别（face recognition）的生物统计的技术可能会被提上日程。目前存在的几项技术，旨在解决从人群中的那些陌生人中匹配出已知的面部的轮廓，或者在一台ATM机前核实一个人的合法身份。在这些技术中，有两项技术特别突出：由Joseph Atick开发的局部特征分析技术，Joseph Atick创立了位于美国新泽西州泽西城（Jersey City）的Visionics公司；另一个是本征面孔（eigenface）技术，该技术首先在赫尔辛基理工大学（Helsinki University of Technology）得到论证，后来由麻省理工学院（MIT），目前由Viisage技术公司推向市场。
基于局部特征分析技术的系统使用摄像机和计算机来识别人群中的某个人。首先，它对视野范围内的景象进行扫描，寻找那些可能是一张脸的形状。接下来，它开始搜寻与已经存储在内存中的面部特征类似的那些面部特征。为确定那些眼睛、鼻子和嘴巴属于一个活人而非一个人体模特，这个程序要捕捉眨眼的动作或是其他能泄露实情的面部活动。然后，这个系统对构成面部图像的那些像素进行分析。它将每个像素的灰度和其周围的像素灰度进行比较，找寻那些从单个像素外显示出的有显著区别的区域。这些变化可能发生在眉毛和皮肤之间、眼睛和眼睑之间、或者是颧骨、鼻子等有突出特征的部位。该系统画出每个像素的位置，称之为“定位点”，然后连接这些点，形成众多的交织成网状的三角形。系统对每个三角形的角进行测量，提出一个用以识别面孔由672个0和1组成的数字。这个程序试图将这个数字和它的数据库中相近的数字进行匹配。这几乎不可能会有一个完美的匹配，所以该程序对每次识别的确信程度进行了分级。由于该程序在细分定位点的时候依据的是骨骼的结构，所以像胡须、化装和眼镜等不可能伪装过去。
像局部分析一样，本征面孔的方法也是将一张脸简化成一个数字。但是相对于局部分析技术是对一系列的面部局部特征进行分析，本征面孔的方法则是将面孔作为一个整体来分析。首先，它从存储头部照片的数据库中取一个平均，形成一张合成的脸。接下来，将要识别的脸和这张合成的脸进行比较。然后，采用一个算法来测定目标面孔与合成的面孔有多大的差异，之后基于这个差异产生一个128位的个人识别数字。这两个系统所提供的安全，都是以持续的监视作为代价的。社会是否愿意花费这个代价，仍然有待被确定。
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