人脸、指纹、虹膜等都是可以标定主体唯一性的生物特性，可以用于主体身体的识别与认证，进而允许主体的合法操作，如领件、登录、支付等。
随着互联网经济的发展，电子商务、物流运输、支付等行业都越来越依赖于网络。身份认证技术是保障物流系统安全性的重要手段。网络安全和信息系统安全的第一道屏障就是身份认证技术，身份认证技术在物流这种极不安全、陌生关系的环境中，是关键问题之一，具有不少典型的应用场景。货物的领用、操作设备、驾驶安全等研究热点问题，都是以身份认证技术为中心。例如，取快件为防止冒领，需要确定取件者和用户是否统一，避免快件遗失的情况发生。
人脸识别技术是对人脸图像进行特征提取和分析，将提取的有效面部进行建模并对后续传入的面部特征进行分类和预测的方法。人脸识别方法与传统的身份鉴定手段相比具有友好性，无多余操作、非接触性、实时性、隐蔽性的特点。
二、人脸识别在物流中的典型场景
主要应用场景有以下几种。
（1）快递签收
电商的发展，使得快递行业呈现出井喷式发展。实际中，快递员需要在较短的时间完全货物的交付、派件，造成了物流签收环节存在很多的问题。在签收过程中经常出现冒领，误领，签收慢等问题。其中造成误领、冒领的主要原因是传统的物流签收认证存在容易伪造的缺陷，签收过程耗时的主原是在签收过程中需要对收货人进行复杂的身份验证，浪费快递员宝贵的时间。所以，需要一种安全、快捷、便利的身份认证方式。
（2）刷脸支付
与“刷脸登陆”相比，“刷脸支付”难度更大。涉及资金的安全，支付在安全性方面的要求比登陆更高。同时，刷脸支付多在线下公共设备和公开环境中进行，场景复杂多变，昼夜间的光线变化极大，背景及环境噪音大，人的面相随自然环境的变化而可能显现较大的区别，例如面对摄像头的角度与姿势差异、光线的变化，都会使识别难度提高和安全风险上升。
以支付宝为例，目前人脸识别准确率已远超肉眼，而且有活体检测算法来判断采集到的人脸信息是否为照片、视频等。这一技术将越来越接近大规模应用。
（3）防疲劳驾驶
驾驶员长时的疲劳驾驶，是物流货运重大事故的主因。在途行驶过程中，疲劳驾驶、违规操作的驾驶员，其面部会出现典型的风险特征，闭眼、打呵欠、分神、频繁低头、玩手机等，通过摄像头的高速图像传感器等设备，实时采集驾驶员面部信息，通过智能识别和机器学习，可以判定和抓取驾驶员不良驾驶行为及状态。通过AI框架展开云端检测和实时识别判断，及时输出该运行车辆的运行风险状态，并进行干预。
在分析出运行车辆的风险等级之后，根据风险等级，即时触发相应的风险预警和报警，提示驾驶员及后台管理人员，平台安全管理人员便可即时下发语音警告或电话通知驾驶员，多重干预，保障安全。
（4）授权操作
例如，保税仓、重要设备及其他特定区域，需要确认身份后、获得授权才可作下一步操作。以监控系统采集端从人脸图像中提取人脸特征，并与监视名单数据库中的目标人人脸特征进行比对，生成阂值。相据预设的阀值，系统会返回报警结果给监控计算机，并自动给出声光信号报警，提示安保人员及时进行处理；同时系统能实时记录标有目标人人脸位置的现场图像，及时给出关联信息、阈值和告警时间。例如，仓库的管理人员、出库操作等，需要相应的身份确认后可以操作，采用“刷卡+人脸识别”的双重认证模式后，是更为安全的授权方式。
结合AI与人脸识别、大数据技术的智能安全应用，具有以下优点：系统通过数据采集，对人员、人群、及其他证件信息，进行行为实时分析，对非法闯入、人群异常行为可及时预警；同时可进行多种方式报警，改变了传统的人工辨认的做法，降低了安保人员监视值守的工作强度，也防止了安保人员的内部腐败、勾结，提高了工作效率。
三、人脸识别的深度学习技术
人脸识别早在上世纪60、70年代就被提出了，涌现了很多识别算法和技术，人脸识别技术一般包括了三个子模块，分别是人脸检测、特征提取和对特征进行分类。人脸识别研究的重点集中在人脸特征提取和特征分类的算法中。算法不断改进，使得特征的提取越来越准确、明确，分类器设计的越来越合理，识别精度在不断的提高。
人脸识别的技术流程中，分为多个步骤：人脸检测，截取图像预处理，人脸特征提取，将提取的特征进行“降维”和处理最后输入到分类器进行分类。人脸检测是人脸识别的第一步，其中包括标识出图片中的一张或多张人脸。然后根据对检测的人脸图片进行直方均值等处理，将处理好的图片放入卷积神经网络中进行特征提取和结果预测。
随着对人脸识别研究的深入，研究出了不同的人脸识别方法，分为以下几类：
（1）基于自然特征的提取
（2）使用模板对人脸进行匹配的方法
（3）基于神经网络人脸识别方法
（4）基于深度学习的人脸识别方法，目前研究热度最高、使用最广泛的基于卷积网络的人脸识别技术。
深度学习在 2012 年取得了巨大了突破，Hinton 等人设计并训练了一个具有 6 千万个参数和 65 万个神经元的深度卷积神经网络，此神经网络在当年的 Image Net 竞赛中对 1000 个不同种类的图片进行分类，得到了很好的识别精度并获得了当年的图像识别竞赛的冠军，因此引发了大家对深度学习研究的热潮。
人脸识别技术的基础技术包括关键帧筛选和人脸识别技术。深度学习在传统神经网络架构上增加了池化层和卷积层，其中池化和卷积是对输入的数据集作非线性的特征提取操作。
深度学习是对输入的数据集做特征抽象化的处理，将特征抽象成矩阵的表现形式。深度学习特征提取方法和传统的手工提取特征的方法有所不同，手工提取特征是根据操作者的主观认知进行提取，不能现出数据集的整体分布式特征，并且手工提取所提取的特征数量较少，准确度较差，严重影响识别的精度。深度学习主要对数据集进行无监督的特征提取并构建一个或多个具有一定的深度的神经网络。
构建的深度学习网络对数据集进行多次训练得出一个准确的训练参数。深度学习能更加精确的提取图片的特征提高了特征提取的精度。池化层是将提取出的特征进行降维，减少进入全连接层和 SoftMax 特征向量的维度，提高卷积神经网络的实时性。
典型的深度学习可以分成三类：
（1）深度信念网络（deep beliefnetworks，DBN），应用广泛，灵活性强，容易扩展。但图像是一维特征，缺少空间特征。
（2）卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）是一种训练多层网络结构的深度学习算法，二维图像在卷积神经网络是最适合进行人脸识别的算法。
（3）第三类是混合型结构，混合型算法分为生成性部分和区分性部分，这两部分别使用最优化方法和区分性网络模型。
目前，卷积神经网络（CNN）具有训练所需参数少、便于操作的优点，近年来图像识别效果最好的神经网络。卷积神经网络一般四种结构，卷积层，池化层，全连接层和 SoftMax 层。
（1）卷积层：在传统的神经网络中基础上增加卷积的操作，对图像的卷积可以理解为一个滤波的过程。卷积神经网络对输入的图像或者二维的数据进行逐层的处理，有效提取输入图片或者数据的特征。
（2）池化层：是把卷积层卷积的图像不同位置的特征进行聚合，因为图像的像素点周围的其他像素点和该点有很高的相似度。经过池化层处理后，一个区域的像素点具备一种局部性的特征，达到降低图像特征维度，同时也使图像特征不容易拟合。
（3）全连接层和SoftMax 层：对传统的全连接处理后的数据做分类，可以对特征进行多分类操作。
技术发展趋势是深度学习技术，可作为人脸识别的主流研究方向，解决方案将是新技术与深度学习技术相结合。目前，仍然存在一些问题，如训练需要的时间较长，计算复杂度高，识别效率较低，需要 GPU 等设备的支持，遮挡问题如何解决等。
如何克服这些影响因素称为了目前研究的热点。克服这些影响因素的方法可以分为：基于特征的人脸检测方法，基于表象的人脸检测方法。基于特征的检测方法可以分为基于灰度特征和肤色特征的两种检测方法。基于特征的人脸检测应用较广，单一背景识别精度高，实时性高。但种识别方法要求色度较高，不能有遮挡物、背景要求单一化，否则识别效果大幅下降。
基于表象的人脸检测方法，常根据先验规则，特征提取前对人脸特征有一定的理解，并根据经验值进行提取。例如，五官的位置比例就具有对称性，且为中线对齐性质，根据这些规则来确定人脸特征的提取方法。
四、小结
对于主体的行为识为来解决安全等诸多问题，将是人脸识别从身份认证向人工智能方向发展的大趋势。
参考文献：
基于深度学习的人脸识别研究及其在物流中的应用，施旭涛，2018
“刷脸”就能取快递，蚂蚁要开人脸识别技术，环球网，2017
智能物流:自动人脸识别“包裹找人”，广州新闻频道，2019
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