《科学》（Science）杂志337卷6101期（2012年9月21日发行）在目录页以首要位置图片导读的方式，刊登一篇题为《中国聚焦生物特征识别》（China’s Sharp Focus On Biometrics）的文章，报道了中国科技工作者在生物特征识别国际前沿领域取得的研究进展以及在实际应用中取得的令人瞩目的成绩。文中大篇幅介绍了中国科学院自动化研究所（CASIA）李子青领导的生物识别与安全技术研究中心（CBSR）团队在智能视频监控与人脸识别上的技术创新和高端应用，以及对国家公共安全的影响力。文章以中国平安城市视频设施的大规模广泛部署为导引，重点介绍了该团队在面向公共安全的海量视频数据分析上的研究和应用——“海量视频分析研判系统”（VSearch），和解决光照变化和人脸防伪难题的近红外及多光谱人脸识别技术创新。其中VSearch是面向海量视频的自动人、车目标识别和搜索系统，是中科院物联网专项在无锡国家物联网（公共安全）应用示范的成果。

文章指出，生物特征识别研究在中国正处于高速发展阶段，其科技成果得益于政府科研经费的持续投入，高素质的研究人才，以及相关算法在实际应用上的进步。中国近年来稳步推进研究生教育，有大批高素质的硕士、博士研究生进入各高校和科研机构并承担关键科研任务。同时，深具竞争力的科研环境吸引高端留学人才回归。因此，各层次科研人才的凝聚使得中国的科研水平突飞猛进。该文引用CBSR顾问美国密歇根州立大学教授、生物特征识别著名专家Anil K. Jain的话说，中国名列前茅的图像处理和机器学习实验室目前已能跟美国顶尖的大学和科研机构展开竞争。瑞士IDIAP研究所研究员、欧盟FP7项目负责人 Sébastien Marcel说，来自中国的诸多高质量论文着实让人瞩目。

随着平安城市建设的推进，中国很多城市已经部署了大量的安防监控摄像头，由此产生的海量视频数据给公共区域安全防范带来机遇，同时也是极大的挑战。单纯依靠人工监视或排查无法满足实际应用的需求，因此，智能视频分析算法应运而生。VSearch系统利用图像视频处理、模式识别和数据挖掘技术，可以自动地帮助用户从海量的视频数据里搜索需要的目标，如汽车、行人等，从而提高安防监控工作效率, 把人工不可能完成的工作变成可能。

文章报道了CBSR团队在生物特征活体检测前沿技术上的进展。现有大多数人脸识别系统容易被人脸照片、视频所攻击。CBSR作为合作科研单位之一参与了欧盟FP7项目——“可信的生物特征识别”，并针对生物特征活体检测问题开展了深入的研究。该团队发明了利用近红外主动光源的人脸识别设备和系统，该系统利用多光谱特性，能够自然抵御人脸照片和视频的攻击。

文章报道称，中国已将生物特征识别技术应用于安检、银行、大型体育赛事等。2004年，深圳-香港边关通行关口安装上了人脸和指纹识别自助通关系统。2008年，北京奥运会采用人脸识别电子票证系统，通过真实人脸和购票照片的比对，实名制验证参加开闭幕式的持票人。2010年，上海世博会采用近红外人脸识别出入口控制，进行安全防范。煤矿工人采用虹膜识别系统进行工人工作记录的管理及突发事件的快速响应。目前，中国多个省份已采用指纹识别设备验证每年参加高考的学生的真实身份。

文章指出，中国生物特征识别研究人员已站在国际研究前沿，致力于解决关键科学问题。例如，中国研究人员正在着手解决一项更具挑战的研究，即非约束人脸识别。已有的研究要求待识别人是配合的，正面站在摄像头前，并且保持均一的光照。然而，在非约束人脸识别里，如监控状态下，人脸的朝向是非可控的，同时光照条件变化多端，人脸也会存在彼此遮挡，这些对人脸识别是很大的挑战。

《科学》（Science） 杂志由美国科学促进会（AAAS）出版，发表最好的原始研究论文以及综述，分析当前研究和科学政策。它与英国Nature Publishing Group出版的《自然》（Nature）杂志并列为科学技术领域的两大国际顶级综合性刊物，享有极高的声誉。

（模式识别国家重点实验室供稿）

Science, Volume 337 Issue 6101 http://www.sciencemag.org/content/337/6101.toc.pdf