李子青, 獲湖南大學學士、國防科大碩士、英國Surrey大學博士學位。2000年辭去新加坡南洋大學終身教職，加盟微軟亞洲研究院。2004年作為“百人計劃”入選者來到中科院自動化所，現為模式識別國家重點實驗室研究員和生物識別與安全技術研究中心主任。由于在人臉識別、模式識別、計算機視覺領域的貢獻，他當選為IEEE Fellow。

     李子青的研究領域包括統計模式識別與機器學習理論，以及生物特征識別、智能視頻監控，圖像處理與計算機視覺，圖像與視頻理解。發表論文 200 多篇,受 Springer 之邀主編完成《生物特征識別百科全書》和《人臉識別手冊》。

      李子青是人臉識別和智能視頻監控專家，主持相關領域的多個國家科學研究項目和重大應用工程項目，在相關領域獲準和申請專利10余項。在微軟研發的人臉識別系統 EyeCU，比爾.蓋茨接受CNN采訪為之講解。在中科院自動化所研發的“AuthenMetric 中科奧森”人臉識別系統和智能視頻監控系統，已在包括北京奧運會、上海世博會邊檢通關等多個國家重大安全項目中實施并發揮作用。李子青為SAC/TC100/SC2副主任委員，代表中國國家體撰寫了中國第一個ISO/IEC JTC1/SC37生物識別國際標準工作草案，獲采納。

      本·拉登之死，疑團種種，如何有效確認其身份，成了各個疑團的核心。于是人臉識別這項帶著神秘感的技術再次走進公眾視野，讓人們看到人臉識別技術在防恐和安全防范領域的重要作用。其實早在此前，北京奧運會、上海世博會、羅湖口岸的安保系統已經采用了人臉識別技術。而今年春節后的“微博打拐”事件，更是讓人們想到采用人臉識別技術完成大量數據的比對。

      也許未來不久，你只是不經意走在路上，不管心情如何，表情如何，是否化妝，你都可能成為某個或者數個龐大數據網絡的一個部分、一個節點、一個字節。因為你的臉就是一張索引標簽。

      就人臉識別的技術發展和應用的現狀，本刊采訪了人臉識別領域著名專家、模式識別國家重點實驗室研究員和生物識別與安全技術研究中心主任李子青。

生物識別與安全技術研究中心主任李子青 

    《中國自動識別技術》記者（下稱“記者”）：請您介紹一下國內外生物特征識別技術的發展動態和趨勢。中國是人口大國，在人臉識別的技術發展和應用開發上具有什么特色？

      中國科學院自動化研究所研究員李子青：目前國內外的生物特征識別技術發展火熱，眾多知名高校、研究所和公司都將一定的人力物力投入在生物特征識別技術的研究和發展上。比如美國麻省理工學院（MIT）的Media lab，AI lab，CMU，微軟，劍橋大學等；國內如清華大學、中科院計算所、中科院自動化所等。人體的生物特征可以應用于身份識別，比如人臉、指紋識、掌紋、虹膜、靜脈、聲音等，多生物特征融合也成為生物特征識別技術發展的趨勢之一。

      人臉識別技術的特點決定了它在國內市場中的地位。首先是人臉識別的非接觸性，使用方便，接受性較好。社會發展對公共安全越來越重視，比爾蓋茨也曾經預言過生物特征識別技術將成為未來幾年IT產業的重要革新。我國人口眾多，生物特征識別也越來越顯現出其應用優勢，用戶對生物特征識別技術的實時性和魯棒性要求越來越高，國內外研究機構和企業對這方面的投入也在逐年增加。

      記者：作為人臉識別和智能視頻專家，您近期關注的研究方向是什么？有哪些成果？是否還有需要克服的技術障礙？

      李子青：近期我們在人臉識別領域重點關注的研究方向包括：物聯網人臉識別系統平臺、人臉生物特征防偽造、異質人臉圖像識別、大規模人臉圖像檢索，等。

      在生物特征識別領域，至今沒有一種單獨的方法可以在任意環境中得到足夠好的識別效果，因此利用多生物特征識別方法可以提高識別可靠性。我們還對影響人臉識別的環境因素做了細致的研究，力求讓人臉識別在多種背景環境下得到更精確的識別結果。人臉老化是人臉識別的一大難題，也是需要重點攻克的研究的方向之一。

      生物特征識別技術在實際應用中存在各種潛在的安全風險，其中假冒和偽造樣本是對生物特征識別系統最常見的一種攻擊方式，因此需要針對生物特征識別系統開發有效的活體檢測技術，保證識別結果的有效性。

      這些研究工作已取得顯著進展，但要達到理想中的效果還需要付出很大的努力。技術上的障礙一直都伴隨著研究工作，相信通過我們的努力，困難將會逐一攻克。

      記者：您怎樣看待生物特征識別技術的標準問題？請介紹一下您在人臉識別標準方面的工作。

      李子青：生物特征識別技術是一個相對新興的領域，這個領域中的技術種類繁多、發展迅速，同時應用領域需要解決的問題也很多。制定相關標準可以把最先進技術以標準的形式固化，避免研究工作上的重復勞動，縮短應用產品的設計周期，可以促進技術的協調高效發展。另外，制定標準可以使科研成果更加快速地轉化為生產力，使技術迅速得到推廣和應用，并在應用中建立共同遵循的準則和穩定的使用秩序。制定標準還可以保證技術在應用時的質量，保證使用者的利益。

      我參與制定了人臉識別的國際標準的制定工作，參與了多項國家和行業標準的制定。也作為成員，參與歐盟FP7安全的生物識別研究項目。

      記者：人臉識別技術的應用情況如何？未來將在哪些行業或領域獲得快速或規模發展？

      李子青：人臉識別技術已在國內很多大型活動中發揮作用，如在2008北京奧運會和2010上海世博會上，人臉識別技術，在國家核心部位的安防應用，在深圳香港通關的身份認證應用。未來人臉識別技術在公共安防領域、公安領域中將得到更大的發展空間。在出入口管理等方面也會有大量應用。

      人臉識別技術大規模服務于社會依賴于很多因素，首先政府對公共安全和公安能力方面的重視將是人臉識別技術最大的原動力；對人臉識別的技術、資金和人才的配備將是人臉識別技術發展的支撐；而人臉識別技術本身的發展也將決定其能否在市場上與其他生物特征識別技術一樣，更多地為社會服務。

      記者：您怎樣看待物聯網應用的推進？人臉識別技術在物聯網時代會獲得哪些發展機會？

      李子青：物聯網包括傳感、連接、以及智能信息處理與利用三個基本部分，有如下特點：（1）連接各種傳感器，如射頻識別（RFID）、圖像視頻傳感器、聲音傳感器、紅外感應器、壓力傳感器、等，實時采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等信息；（2）利用各種網絡進行通信傳輸，包括互聯網和“多網融合”；（3）具有對感知信息的智能處理與利用的能力，這是物聯網最具價值的部分?！?

      中國科學院為落實溫家寶總理關于建設“感知中國”的重要指示，于2009年11月12日與江蘇省人民政府、無錫市人民政府簽署了在無錫共建中國物聯網研究發展中心協議，重點開展先進傳感器及模塊、通信系統及器件、光通信器件及模塊、無線信息系統及網絡等技術研發。中國科學院自動化研究所在中國物聯網研究發展中心共建了智能視覺物聯網研發中心。

      記者：智能視覺物聯網（Smart Visual Internet of Things，SVIOT）以及“視覺標簽”的特點和優勢有哪些？主要應用領域有哪些？將會對未來生活產生哪些影響？

      李子青：“智能視覺物聯網”是物聯網的視覺感知部分，由（1）智能視覺傳感器，（2）智能視覺信息傳輸，（3）智能視覺信息處理，和（4）針對人、車、物三大類目標的物聯網應用，等四部分構成。它利用各類圖像傳感器，包括監控攝像機、手機、數碼相機，獲取人、車、物圖像或視頻，采用圖像視頻模式識別技術對視覺信息進行處理，提取視覺環境中人、車、物視覺標簽，并通過網絡傳輸與視覺標簽應用系統連接，提供便捷的監控、檢索、管理與控制?！爸悄芤曈X物聯網”通過與非視覺物聯網的融合與協作應用，實現物聯網對經濟社會發展的影響和促進。

      物聯網視覺標簽系統，對環境中主要物品，即“人、車、物”，提取身份識別視覺標簽，為物聯網擴展業務奠定基礎。2010年7月，中國科學院自動化研究所與北京數字奧森組成的中科奧森團隊，以《智能視覺物聯網》創意參加“2010中國物聯網創意和應用設計大賽”并獲獎。