6.识别性能
生物识别技术的性能一般用误识率和拒识率两个参数来衡量。所谓的误识率是指识别错误的样本占识别总数的比率；而拒识率是指没有被正确识别的样本占总的样本的比率。
表1给出了指纹、人脸、声音、虹膜、视网膜等生物识别技术上述指标的比较结果。
表1各类生物识别技术比较
考虑安防系统本身的特点，识别特征采集的安全性、使用的便利性、系统的响应速度是非常关键的。在这些方面，人脸、指纹是有优势的。例如，现有的基于生物识别技术的门禁系统多采用指纹、人脸作为识别特征。另一方面，在安防系统中部署生物识别系统，必须充分利用现有的安防设备，对现有系统地改造尽可能的小，成本造价尽可能的低。综合这两方面的因素，我们认为人脸识别技术是现阶段与安防系统成功结合的首选。
2人脸识别技术
在识别技术上，早期的人脸识别技术采用特征脸、神经网络等方法，需要大量的训练样本进行训练。基于几何特征的人脸识别方法利用人的眼、鼻、嘴等部件的形状或类型以及它们之间的几何关系来做识别。这种方法识别速度快，但识别率较低，并且，往往需要人工干预，确定眼睛、下巴等位置。
较之于其它的生物识别技术，人脸识别技术的优势非常明显。首先，作为识别特征，人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下，人的面部特征是非常稳定可靠的，“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。正因为如此，在公安、安全部门的侦查、在安全保卫、出入控制中，人像得到广泛的应用。其次，人脸图像的采集非常方便，尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前，绝大多数安防系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头，完全满足人脸图像的采集要求，不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的，也不需要人主动配合，最大限度地提高了系统的响应速度。第三，与安防系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势，真正达到“预防-记录-取证”的目标。
我们知道，目前安防系统最关注的还是监控场景中的人，尤其是重点关注的人及其行为。这种关注通常是“隐性的”，“非介入式”的，不能进行专门的干预。采用人脸检测技术可以快速的分析出场景中人的位置，采集到人的面部图像。采用人脸识别技术，可以迅速的将这些图像与数据库中的“嫌疑人、“危险人物”等进行比对排查。一旦命中，系统将迅速做出响应。人脸识别系统采集的人脸图像又可以作为非常重要的监控数据记录下来，存储在监控数据库中，作为事后检索的索引，或者与公安、安全部门的数据库接驳，进行取证、认定。从这个角度来说，如果说目前的安防系统有“录”无“防”的话，那么人脸识别系统的应用，将给安防系统一双“慧眼”，检测、识别场景中的人，做到能“防”、能“录”、能“查”，满足机场、海关、金库等重要场合的安全保障任务。
北京海鑫科金信息技术有限公司首席科学家、清华大学电子工程系丁晓青教授领导的研究小组采用基于弹性匹配的方法进行人脸识别。该人脸识别技术包含了在复杂背景下多人脸实时检测算法、人脸特征的提取及鉴别特征的筛选、以及在特征层次上的统计识别判决，对于光照、姿态、表情变化、年龄、装饰甚至伪装、场景、图象来源具有极强的适应能力和鲁棒性。图2为人脸识别技术处理流程图。
图2人脸识别技术处理流程图
该技术采用属性拓扑图来表示人脸，拓扑图的任一个顶点均包含一个特征向量，用来记录人脸在该点附近的信息。这种方法结合了灰度特性和几何结构，在比对时允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别影响方面收到了较好的效果。同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。以这种方法为核心的TH-IDFace系统在2004年第17届国际模式识别大会举办的FAT2004人脸认证竞赛中，以高比率胜出而获得大会颁发的唯一的“人脸验证算法全面最优性能奖”，为中国争得了荣誉。
表2FAT2004人脸认证竞赛中TH-IDFace系统测试排名
3．案例分析
下面我们以国内某市火车站监控中心系统为例，分析人脸识别系统在城市安全监控中的成功运用。
3.1案例背景
某市火车站地处重要地理位置，濒临多条繁华商业街区，站内外客流量较大，流动作案分子较多，常有各类刑事案件发生。在进出站行人中藏匿着各类特殊人群。当有需要对这些人员进行辨别、防范时，如何准确、有效地发现他们就成为车站公安、安保部门迫切希望解决的问题。