人脸识别技术在上的应用ATMApplicationofFaceRecognitionintheATM（1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2.中国科学院研究生院;3.东北师大附属中学;4.长春工业大学机电工程学院）王心醉1,2郭立红1张家炜3杨丽梅4康长青1,2WANGXin-zuiGUOLi-hongZHANGJia-weiYANGLi-meiKANGChang-qing摘要:针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素，在现有的ATM自动柜员机上，增加人脸识别功能模块，将生物识别技术与ATM系统结合。本文介绍了人脸识别技术，并给出整个系统软硬件设计方案和所采用的PCA人脸识别算法。:TP391.4文献标识码:AAbstract:AccordingtotheinsecurityfactorsintheATM(automatictellermachine)atpresentinbanksystem,installedthefacerecognitionmoduleintheATM.ThesystemcombinedthebiologicalrecognitiontechnologywiththeATM.Introductedthefacerecognitiontechnology.Atlast,wegavetheentiredesignofsoftwareandhardware,andthealgorithmofPCA.Keywords:FaceRecognition;PCA;Eigenface;ATM别的准确性虽然不如虹膜、指纹等的识别,但是由于其直观性引言ATM自动柜员机是由计算机控制的持卡人自我服务型的金融专用设备。存在许多不安全因素，如ATM被恶意破坏，无法确定取款人，使用假卡、盗用卡等。针对ATM自动柜员机使用过程中存在的不安全因素，运用生物识别技术在现有的ATM自动柜员机上安装人脸识别模块，增强ATM自动柜员机的自动识别能力，提高ATM安全性。本文提出将脸识别技术应用到ATM上，详细介绍了人脸识别技术，并给出整个系统软硬件设计方案和所采用的人脸识别算法。和无侵害性而最为人们所接受。在9.11恐怖袭击事件发生后，美国连续签署了三个法案，要求必须采用生物识别技术。我国新推出的第二代身份证上也嵌入了可机读的人脸图像信息。利用人脸图像识别系统进行身份认证，代替传统的密码、证件等方式，可以有效的避免银行卡的盗用。1.2人脸识别算法当前主流的人脸识别技术有基于几何特征的方法、基于相关匹配的方法、神经网络方法、弹性图匹配方法、PCA(主成份分析)方法等。基于几何特征的识别方法具有识别速度快，需要的内存小的特点，但识别率较低。它是最早、最传统的方法，通常需要和其它算法结合才能有比较好的效果。基于相关匹配的方法要求所有的图像在相同的背景和光照条件下才有效，所以该方法限制比较大，实用意义不大。神经网络方法需要较多的样本进行训练，而在实际应用中，样本数量是很有限的。弹性图匹配方法复杂度高，实现时间较长。PCA方法是90年代初期由Tutk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有简单有效的特点。该方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以构成低维线性空间。如果人脸在这些低维线性空间的投影具人脸识别概述11.1人脸识别原理人脸识别就是对输入的图像或者视频，首先判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，提取出每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知人脸数据库中的人脸进行比对，从而识别每个人脸的身份。在人脸识别时，输入给计算机进行识别的人脸图像往往只包括人的脸部部分，不考虑背景、头发、衣服等，其过程可以分为人脸检测、人脸特征提取、图1人脸识别过程示意图人脸识别技术（FaceRecognition）是一种依据人的面部特征（如统计或几何特征等），自动进行身份鉴别的一种技术，它综合运用了数字图像、视频处理、模式识别等多种技术。（2）在DSP中采用图像处理算法对取款人图像进行预处理、特征提取，同时图像经DSP压缩、编码后在终端计算机上显示；（3）将取款人的脸部特征信息与银行系统数据库中的持卡人脸部特征信息比对，确定其相似度，若相似度高于给王心醉:博士基金项目:基金项目申请人:郭立红;基金项目名称:ATM系统自动识别功能拓展及安全监控系统;颁发部门:长春市科技攻关项目(07163UC070)模式识别《微计算机信息》(测控自动化)2009年第25卷第3-1期值，则匹配成功，自动取款；否则，进行...