人脸识别技术系统在平安城市的应用
一、需求
“平安城市”人脸识别系统包括：人脸抓拍比对系统、人脸检索系统、视频后检索系统（人脸）等一系列基于人脸识别技术的应用系统。这些系统主要采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法；专门针对人员监控、排查与检索，是视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术在安防领域的全新综合应用。
人脸识别功能根据人脸数据的来源可以分为两个方面：静态人脸比对功能(人脸大库检索)和动态人脸比对功能(人员卡口黑名单实时比对)。
人脸大库检索功能是指将城镇常住人口数据库、疑犯在逃库或人脸抓拍数据库等人脸信息数据库导入人脸识别服务器，服务器对人脸图像进行建模分析。当输入一张人脸照片至该系统时，可以在已导入的数据库中搜索出与输入照片相似较高的人，从而查询其身份。同时该系统也可将单人脸库或者多人脸库中已导入数据库中的重复人员进行排查并生成排查结果。
人员卡口实时比对功能是指通过在城市重点监控地点部署安装摄像机设卡，对经过卡口的人员进行人脸抓拍。前端摄像机将抓拍到的人脸图片通过计算机网络传输到监控中心的数据库进行数据存储，并与人脸黑名单库进行实时比对，当发现可疑人员时，系统自动发出报警信号，采用多种联动方式通知值班民警。系统集高清人脸图像的抓拍、传输、存储，人脸特征的提取和分析识别、自动报警和联网布控等诸多功能于一身，并具有强大的查询功能及强大的通信、联网功能，可广泛应用于重要关卡的行人监控，可与车辆卡口系统一道构筑出具备车辆和行人监控的现代治安卡口智能监控系统。
二、系统架构
人脸识别系统主要采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。其实现了对进出人员人脸的抓拍采集、建模存储，实时黑名单比对报警和人脸大库检索等功能。
三、系统组成
人脸信息综合应用平台由人脸动态比对单元、人员轨迹分析单元、人员身份鉴别单元以及视频存储单元组成。
人脸动态比对单元
人脸动态比对单元部署在视频专网内，主要基于自主知识产权的人脸建模算法、以及人脸比对算法，可接入前端人脸抓拍机，提供人脸实时黑名单比对报警功能，实现对涉恐、犯罪分子的提前布控和实时预警，实时掌握治安动态。
人员轨迹分析单元
人员轨迹分析单元部署在视频专网内，可接入前端人脸抓拍机，对前端人脸抓拍机回传的抓拍数据进行建模、存储，建立海量人脸特征数据库；同时支持对抓拍人脸库的快速检索和以图搜图功能，利用人脸识别特征的唯一性，精准、高效地实现对海量人脸照片库的有效排查，帮助公安民警快速锁定嫌疑人的活动轨迹，提高案件侦查效率。
人员身份鉴别单元
人员身份鉴别单元建议部署在公安信息网内，通过与公安业务库的对接，可通过导入常住人口库、暂住人口库的照片及人员身份信息，建立静态人脸特征数据库，支持静态人脸库的快速检索和以图搜图，可实现不明人员的身份的快速确认，同时支持安卓系统的手机、警务通等移动终端进行远程人脸检索，快速确认人员身份。
* 视频存储单元
前端人脸抓拍机采集的实时监控视频可通过流媒体直写模式写入视频存储单元，流媒体直存技术可以提高系统性能和可靠性，并具备高密度、大容量、易扩展的特点。视频存储单元支持RTSP、GB/T28181、ONVIF、PSIA等多种协议接入，集编码设备管理、录像管理、存储和转发功能为一体，平台和客户端可以直接从存储单元中点播、下载。
四、系统功能
人脸动态比对预警
支持导入户籍或常住地在当地的吸毒人员、在逃人员和前科人员，以及其他本地管控人员的人像照片及信息，包含姓名、性别、身份证号、家庭住址、人脸照
片等信息，实现对上述人员的提前布控(可按照时间、地点、布控等级、相识度报警阈值等信息，对人员进行布控)。系统可对前端人脸抓拍机抓拍的人脸与布控库进行实时比对，当抓拍人脸与布控库的人脸相似度达到设定报警阀值时，系统进行实时自动报警。
* 人员轨迹分析追踪
1、特征搜人
系统可对前端人脸抓拍机回传的抓拍数据进行建模、存储，建立海量人脸特征数据库，并支持根据性别、年龄段、是否戴眼镜等特征，以及抓拍时间、地点等信息对卡口抓拍人员进行快速搜索。
2、照片搜人
输入一张人脸照片(证件照或治安监控截取的清晰人
脸图片)，可在海量人脸抓拍库中，根据人像特征点比对算法，检索出与其最相似的人员，按照相似度从高到低依次排列，并显示其被抓拍的地点与时间信息，从而帮助公安民警快速锁定嫌疑人的活动轨迹。
3、频繁出现分析
根据抓拍时间段、抓拍卡点位置，在海量人脸抓拍库中，按照相似度条件进行碰撞比对，查找出该时间段、位置出现的相似人脸，从而分析活动异常的人员，以及时发现嫌疑人案前踩点会频繁出现等特征行为。4、区域碰撞分析
对于指定的两个或两个以上区域范围，在海量人脸抓拍库中，按照相似度条件进行碰撞比对，查找出设定时间内，在上述多个区域抓拍卡点位置出现的相似人脸，从而快速确认锁定可疑人员，为连环案、类案等串并案分析提供关键线索。
人员身份鉴别查询
1、身份鉴别确认
输入一张人脸照片(前端人脸抓拍机抓拍的人脸照片
或治安监控截取的清晰人脸图片)，可在静态人脸特征数据库中(通过导入常住人口库、暂住人口库的照片及人员身份信息建立)，根据人像特征点比对算法，检索出与其最相似的人员，按照相似度从高到低依次排列，帮忙公安快速锁定不明人员的身份信息。
同时支持安卓系统的手机、警务通等移动终端进行远程人脸检索，支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索，快速确认人员身份。
2、身份比对查重
系统支持针对常住人口库、暂住人口库、身份证库等进行人员信息的N：N方式比对检索，找出重复办理身份证、户籍、暂住证等人员的名单。
同时系统可通过将普通案件嫌疑犯的人脸照片和在逃库中的在逃人员进行碰撞比对，帮助民警快速确认该嫌疑犯涉及其他案件的可能性；或针对全国在逃人员库进行人员信息的N：N方式比对检索，为公安机关在逃清网等行动提供关联线索。
查重结果通过图形化显示，方便人工对排查结果进行核实。
五、结束语
人脸识别技术发展到今天，还存在一定的局限性。灯光、姿态、表情、年龄等对人脸比对的影响比较大。人脸识别对场景的要求比较高，只能在特定的场景中使用。随着3D人脸扫描技术的发展和深度学习算法
的不断提升，未来的人脸识别将更广泛的应用于金融、交通等各个领域中，普及到人们的日常生活当中，真正发挥安全防范的预见作用，给人们的工作和生活带来安全保障。
人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大； 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
人脸识别项目商业计划书 一、人脸识别理论基础： 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中，面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试，成为人脸识别最重要的应用场景。
二、人脸识别项目的分析 据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别项目技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。在技术越来越先进的未来，技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级，因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。
三、人脸识别项目的应用 目前英飞拓人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法，提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/ 黑名单管理等核心业务功能，克服了传统技术的缺点，可实现重点监控区域人员的快速查找。 1、平安城市：延安市公安局高清视频监控指挥系统，延安市公安局高清视频监控指挥系统建设项目是由延安市公安局负责牵头建设的市府2012年重点建设项目之一。作为市政
府数字延安的重要组成部分，拟在视频监控系统和“三台合一”指挥系统的基础上，扩建改造为涵盖交通、水利、林业等多个政府部门应用的数字延安平安城市高清视频监控指挥系统。经过多轮的测试和评估，英飞拓高清数字前端摄像机顺利应用于该项目。该项目共计使用英飞拓高性能200万数字高清摄像机240余套。 2、交通地铁：重庆地铁1号线线路全程采用英飞拓生产的摄像机，包括站台监控，车站监控，车厢监控等。警方将采取实时监控，提高应急指挥效率，为市民打造最安全的地铁。固定点视频和移动视频监控相结合，对进入轨道和车厢区域的可疑人员进行实时监控，最大限度提高应急指挥效率。
办公楼人脸识别门禁系统应用解决方 案
办公楼人脸识别门禁考勤系统 技 术 方 案 深圳市科葩信息技术有限公司 .com
目录 第一章公司简介 (3) 第二章系统概述 (4) 2.1 方案的提出 (4) 2.2 应用概述 (5) 2.2 人脸识别门禁系统应用目的 (5) 2.3系统设计标准及规范........................................ 错误!未定义书签。第三章人脸识别在门禁系统中的应用 (7) 3.1 设计原则 (7) 3.2 方案主旨 ........................................................... 错误!未定义书签。 3.3 系统工作原理.................................................... 错误!未定义书签。 3.4 系统组成 (9) 3.5 系统拓扑图 ....................................................... 错误!未定义书签。第四章系统设备介绍 ................................................... 错误!未定义书签。 4.1 x-face人脸识别门禁产品介绍 ......................... 错误!未定义书签。 x-face CE参数： ............................................... 错误!未定义书签。 4.2 系统周边设备介绍............................................ 错误!未定义书签。 4.3 应用实施 ........................................................... 错误!未定义书签。 4.4 门禁系统功能.................................................... 错误!未定义书签。 4.5考勤系统功能 ................................................... 错误!未定义书签。第五章工程安排设计及计划 ....................................... 错误!未定义书签。 5.1安装步骤和要点 ............................................... 错误!未定义书签。
人脸识别主要算法原理 主流的技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。 2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis） 主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机
人脸识别几种解决方案的对比_人脸识别技术原理介绍 人脸识别概要人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别特点非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有强制性； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：以貌识人的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 人脸识别技术原理分析人脸识别主要分为人脸检测（face detecTIon）、特征提取（feature extracTIon）和人脸识别（face recogniTIon）三个过程。 人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。 特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。 不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。 表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。
小区人脸识别门禁系统 一、系统概述 1.1方案背景 随着城市的快速发展，越来越多的人涌入城市，城市治安安全问题也越来越突出，不管是在热闹的街区，繁华的商圈都存在一些不稳定因素影响着城市的治安问题。就连城市居民每天生活休息的居住小区，都开始出现了让人担心的治安问题，所以现在加强治安管理，安全防范成了社会关心、关注的问题。 对于人们居住的城市社区的治安问题更是关系着整个社区居民的安定生活，是所有社区居民安心享受生活的保障，这就要对社区的原住民进行安全保护，又要对外来人员进行准确定位，给社区的安保工作提出了新的要求：如何很好的保护社区安全、保证业主的安全？ 社区管委通过增安保安人员数量，增加巡逻次数，加设监控摄像机等多种手段来综合解决一些治安问题，而更重要的小区门禁系统作为硬性安保手段是必不可少的。 1.2面部识别技术简介 随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。 面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。 面部识别的流程如下图所示：
二、小区人脸识别门禁需求 本次小区门禁需求情况如下：在小区的大门入口处设置门禁系统，实现小区业主从外面进入小区时，做人脸识别认证，通过后，系统自动开启入口转门锁，允许业主进入。 在小区的每一单元门口加装人脸识别门禁机，本单元的业主只允许进入本单元楼梯或电梯，不允许本单元以外的人通过人脸识别认证后进入。 在小区安保中心设置外来人员登记中心，通过业主确认，安保中心允许给外来人进行人脸采集授权，可以在两道门禁即小区大门门禁、单元楼道门禁进行识别通过。 三、小区人脸识别门禁系统 3.1系统架构
信息通信 INFORMATION & COMMUNICATIONS 2019年第6期（总第198期） 2019 (Sum. No 198) 浅谈基于深度学习的人脸识别技术 刘晓波 （中国联合网络通信有限公司湖北省分公司，湖北武汉430040） 摘要:互联网科技和大数据技术飞速发展的时代，日新月异的各种前沿技术，一再刷新人们的认知,人工智能（AI ）成为了 一 门最热门的行业应用能力。AI 技术不仅仅要够炫够酷，更要有足够的“温度"，让机器更加人性化。人脸识别技术（Face Recognition Technology, FRT ）是近年来模式识别、图像处理以及人工智能等领域的重要研究课题之文章重点对现有 的人脸检测识别方法以及应用领域关键技术进行总结，分析和比较当前主流识别方法优缺点，分享其中关键技术及发展 前景。 关键词:人脸识别;人工智能;深度学习；人脸检测；面部特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号：1673-1131（2019）06-0018-03 0引言 随着社会对个人身份的自动验证需求的加深，一些技术 成熟且传统上被认为更加稳健的身份验证方案如指纹识别、 虹膜识别、语音识别等，都具有侵入性的特征，即需要参与者 的一定程度的合作（指纹识别需要用户将手指按在传感器上, 虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大 声说话），因此寻找一种更优且非侵入式的自动身份验证方案 成为了大势所趋。 人脸识别技术（Face Recognition Technology, FRT ）是基于 人的面部特征信息能够识别或验证图像或视频中主体身份的 技术生物识别技术。用图像釆集工具（如摄像机或摄像头）釆 集含有充分且足够的人面部特征的图像或视频流，并自动在 图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别和验 证的一系列相关技术总成。 相比传统的身份验证方法，人脸识别技术具有非接触性 （不用肢体接触）、非强制性（路过即可，甚至无察觉）、可并发 性（可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别）等优势。 直观的人脸识别如下图所示： * 2 z 5 n e s i e 图1人脸识别示例 简单来说就是通过输入一个自然人的面部特征，和自然 人面部特征库中的注册在库身份进行面部特征逐项比对，找 出一个与输入的面部特征相似度最高（需预设阀值，必须大于 阀值）的个体，以确定输入面部特征对应的身份。如没有找到 大于阀值的个体,则返回“unknown ”。 1传统的人脸识别 传统的人脸识别被当作模式识别/模式匹配问题。主流的 人脸识别技术基本上可以归结为三类，即:基于几何特征的方 法、基于模板的方法和基于模型的方法。 （1）基于几何特征的方法是最早投入实际应用的人脸识别 方法。该方法通过定位人面部主要器官的详细位置，如：眉、 眼、鼻、嘴、耳等，获取主要器官等重要面部特征的形状、相对 位置以及特征之间的距离等参数，利用参数构成一个可以代 表个体人脸的特征向量。 （2） 基于模板的方法可以分为神经网络方法、动态连接匹 配方法、线性判别分析方法、特征脸方法、基于相关匹配的方 法、奇异值分解方法等。 （3） 基于模型的方法则有基于主动外观模型、隐马尔柯夫 模型方法、主动形状模型等。 传统的人脸识别是人脸识别的初级阶段，重要成果不多, 人工依赖性较强，鲁棒性较差，基本没有实际应用。 随着大数据时代的到来，沉寂了许久的神经网络卷土重 来。作为人工智能时代的利器一深度学习逐渐走入人们的 视野。基于深度学习，人脸识别技术迅速发展。各种学习框 架如 Tensorflow 、Caffe >KerasMxnet >Darknet 等不断涌出。基 于深度学习的人脸识别一般被处理为回归/分类问题。一般流 图2人脸识别一般流程图 2人脸检测算法 人脸检测是人脸识别中的第一个环节，是一项关键技术。 人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或者多个人脸情况 下，确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。 图3人脸检测不意图 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人 脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个 位置处是否有人脸,如果存在则定位人脸的位置、大小及主要 特征；此后机器学习被用于解决该问题，神经网络、支持向量 机等将人脸检测处理为二分类问题。如下图所示： 18
人脸识别技术的应用 面部识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今，人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活，开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子，它帮助我们解锁手机、电脑，无需再输入密码，不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露，它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外，人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中，为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦，也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也开始被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出跟迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸，并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来，可以将自己的脸与明星的脸比对相似之处，评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件，只是供人们娱乐，真实度不高，但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注，正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说，脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。 在这次第十四届KSS国际知识与系统科学研讨会中，教授为我们介绍了如何在面部识别中应对不同光照环境下的情况。在过去几年中，处理不同光照的方法主要有： 1. histogram equalization. 2.logarithm transformations. 3.Apply DCT in the logarithm domain. 4.QI (Quotient Image). 5.SQI(Self-Quotient Image). 6.MQI (Morphological Quotient Image). 7.Local binary patterm operator. 经过了他们团队的研究，将这几种进行对照比较，建立一个PSO-SQI框架，利用算法的性能处理人脸识别中的光照问题。 PSO算法是一个新的基于群体智能的进化算法，其研究远没有像遗传算法和模拟退火算法那样深入，在理论上并不能保证能够得到最优解。PSO算法在进行优化问题的求解时应用范围有限,尤其对离散的组合优化问题,其理论建模还处于起步阶段。PSO算法中的一些参数，如学习因子、惯性权重以及粒子个数往往根据有限的应用经验确定,并不具有广泛的适应性。 而SQI是指自商图像(self-quotient image),以提取一个目标(如人脸)图像的内在特性,同时去除与光照相关的外在因素.SQI (self-quotient image) 方法克服了原始的QI 方法的局限性,且能够提取与光照无关的内在特性.对算法适用的条件进行了理论分析,并在SQI 计算过程中提出了一个非迭代的各向异性滤波器以减小光晕现象和提高计算速度.实验结果表明该方法可以有效地提高不同光照条件下的人脸识别系统的识别率. 由着POS-SQI两种方法的结合，更好的处理了人脸识别在不可控的光线下识
人脸识别门禁系统设计方案 1监狱人脸识别门禁系统概述随着监狱的推进，传统的监控管理模式面临着改革的挑战。一方面识安全保卫形式的日趋严峻；另一方面是机构压缩、人员精简。新的形势向安全保卫工作提出了新的需求。在监狱的统一安排下，根据技术要求的在区域内设置了人脸识别门禁系统，并对系统进行了合理有效的整合，使达到了物防、技防、人防的有机结合。监狱大门及AB门是监管场所与外界交接的重要部位。为严格控制监舍区，生产区人员出入，防范罪犯逃脱，实现有效的统一指挥，确保监管场所的安全，在监狱大门及AB门安装智能人脸识别管理系统。监狱人脸识别门禁管理系统由以下6个子系统组成：1.监狱外大门门禁管理系统2.干警通道门禁管理系统3.会见家属通道门禁管理系统4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）5.考勤系统6.在押罪犯面像管理系统2系统功能1.监狱外大门门禁管理系统: 身份证识别系统与人脸识别系统配合使用，严格控制外来人员进出状况，避免罪犯采用外来人员身份逃狱的可能性；此系统用于监狱所有干警人员的数据录入，包括面像采集，个人信息软件，派卡，以及外来人员的登记，包括身份证识别，面像采集，个人信息输入，派临时卡等。2.干警通道门禁管理系统： 采用IC 卡加红外人脸识别，双重验证，人脸IC 卡技术根据面相的唯一性、确定性和可分类性的特点，将先进的面相识别技术与智能卡读写技术高度结合，具有面相采集与IC 卡读写的全部功能和高效、准确、安全等特点。可严格监管和控制每个干警人员和外来人员的进出情况，杜绝非允许人员的进出。另与门禁系统组成报警盒矩阵，用于干警人员用A 卡换B 卡时，自动弹出相对应的柜子。3.会见家属通道门禁管理系统： 采用人脸识别+IC卡相结合的方式保证进出人员的高度统一，严防监犯扮家属从此通道脱逃，严格控制人员的外出。并完善地与蝴蝶闸配合使用。4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）： 与干警通道门禁管理系统和联合使用，严格控制外来人员的进出及检查。5.考勤系统：
浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术 1、指纹识别系统适宜的使用单位界定在：人数少、且环境好的单位，比如政府机关，或100人以下且环境好的企事业单位，不然使用起来很勉强和难受。人脸识别技术，不受环境影响。是指基于人的脸部特征信息，通过计算机与生物传感器等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性，进行个人身份鉴定的一种生物识别技术。这种技术先对输入的人脸图象或者视频流进行判断，给出每张脸的位置、大小和面部各个主要器官的具体信息。依据这些信息，进一步提取人脸中所蕴涵的身份特征，将其与已知的人脸进行比对，从而识别每个人的身份。 2、指纹识别的民用技术目前还不成熟，真实的识别率在95%以下，也就是说100人中基本上有超过5个人的指纹识别不了，或者要反复识别。与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别独具的活性判别能力，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统，无法仿冒。此外，人脸识别速度快，不易被察觉。与其他生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感。 3、目前的指纹考勤机均采取指纹识别+密码识别相结合的方式，就是因为有较多的不能识别指纹的情况人脸识别技术是基于生物统计学原理来实现的。先通过计算机相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，从中提取人像特征点。然后利用生物统计学的原理进行分析，建立数学模型，即人脸特征模板。将已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征比对，根据分析的结果给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。现在这一技术已得到广泛应用。人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。 4、指纹识别技术目前对于：手指脏了、手指湿了、手指太干、手指脱皮（包括季节性脱皮）、手指破了……等等情况，都不能正常识别。人脸识别技术，非接触式识别。不受环境影响，不受生理影响。更环保更卫生。 5、为什么说指纹识别考勤只适合于小型单位使用呢。指纹识别对于感应卡刷卡的时间要长很多，以一个人站到考勤机前识别指纹到下一个人站过来开始识别作为一个人的识别周期，一般在6－7秒左右，也就是每个人在一次性识别都很正常的情况下，完成考勤签到需要6秒左右，如果100个人哪怕是提前了5分钟到达排着队等候签到，也需要600秒即10分钟左右完成，指纹识别一般为了提高识别率，都要求每个人留不同手指的2-3枚左右的指纹档案存到考勤机里，一枚不能识别时赶紧换用另一枚，这样反复重试才能达到90%左右的识别率。 与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别独具的活性判别能力，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统，无法仿冒。人脸识别速度快，不易被察觉。与其他生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要。 6、指纹考勤机的关键部位，也是最脆弱部位就是指纹膜，指纹膜时间用的越长，指纹识别率就越低，在没有任何人为刮擦破坏的情况下，一片指纹膜一般在半年以后就越来越多的指纹不能识别或者需要反复识别，解决办法是更换指纹膜，更
人脸识别实验报告 ---- 基于PCA 和欧氏距离相似性测度 一、理论知识 1、PCA 原理 主成分分析(PCA) 是一种基于代数特征的人脸识别方法,是一种基于全局特征的人脸识别方法,它基于K-L 分解。基于主成分分析的人脸识别方法首次将人脸看作一个整体,特征提取由手工定义到利用统计学习自动获取是人脸识别方法的一个重要转变[1]。简单的说,它的 原理就是将一高维的向量,通过一个特殊的特征向量矩阵,投影到一个低维的向量空间中,表示为一个低维向量,并不会损失任何信息。即通过低维向量和特征向量矩阵,可以完全重构出所对应的原来高维向量。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量,因此,可以采用K-L 变换获得其正交K-L 基底。对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,因此又称为特征脸。利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像,因此可以进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上,比较其与己知人脸在特征空间中的位置,从而进行判别。 2、基于PCA 的人脸识别方法 2.1 计算特征脸 设人脸图像f(x,y)为二维N×M 灰度图像,用NM 维向量R 表示。人脸图像训练集为{}|1,2,...,i R i P =,其中P 为训练集中图像总数。这P 幅图像的平均向量为: _ 11P i i R R P ==∑ 对训练样本规范化,即每个人脸i R 与平均人脸_ R 的差值向量: i A =i R -_R (i= 1,2,…,P) 其中列向量i A 表示一个训练样本。 训练图像由协方差矩阵可表示为: T C AA = 其中训练样本NM ×P 维矩阵12[,,...,]P A A A A = 特征脸由协方差矩阵C 的正交特征向量组成。对于NM 人脸图像,协方差矩
南通弘霖公司平安城市建设主要应用于城市综合治理，不仅可以满足城市治安管理、交通管理、应急指挥等需求，也可为灾难事故预警、安全生产监控、重大活动组织管理、消防管理等诸多行业的经营管理和科学决策提供图像、数据资源信息服务。旨在构建和谐社会的平安城市创建活动正在全国范围内展开。 南通弘霖公司企业紧跟发展潮流，将智能分析、软件平台以及终端设备相结合，为不同行业定制合适系统的解决方案，满足不同情况的客户需求。历时数年自主研发的南通弘霖公司大型级联软件平台不仅具有行业化定制的特色管理功能，在智能分析算法方面也有技术特色。创世科技已经为公交系统、城管执法、电力系统、公安巡逻、环保监控、旅游景点等方面提供了解决方案，实现了综合视频媒体业务平台的发展战略，突出体现了其平台强大的智能分析功能、扩展性、兼容性以及专项管理上的优势和技术创新。 如面向公交、铁路、电力等行业的特点和生产组织方式进行行业需求定制，也逐渐成为研发工作的重点。 平台系统的构建原则 “平安城市” 的建设目标是要在城市范围内实现由不同设备构成的系统之间的联网和互操作，综合利用各种监控和报警资源，逐步实现全国联网。其建设遵从以下原则： 互通性 平台应该具有公开的API 接口，以便第三方进行二次开发，和其他系统得以互通。 开放性 平台应该开放终端接入协议，避免终端的封闭性。可以有效引入竞争，降低系统造价，提高经济性。 平台的设计应充分考虑到以后功能的扩展，并且在扩展新功能的情况下，最大限度的对已有平台功能、账户系统、使用方式保持兼容。 安全性 平台的各种信令和音视频数据要在网络上传输，因此必须采用较可靠的加密算法进行加密，如采用挑战方式进行账户认证，音视频数据采用动态加扰方式进行加密。 可靠性 平台应该采用分布式设计，并考虑容灾备份，以便系统能够长时间的可靠运行。 可管理性 平台应该提供完善的操作权限管理功能、账户管理功能。 可维护性
系统概述 1 系统概述 人脸识别基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。人脸识别门禁系统就是把人脸识别和门禁系统结合，并且通过人脸识别作为门禁开启的要素之一。 人脸识别技术的先天优势：非接触识别方便使用，人脸直观辨识；嵌入式解决方案大幅降低系统成本…… 2 设计原则 由于安全性和高效率管理的需要，门禁系统的设计应遵循下列原则： 系统的实用性 门禁系统的功能应符合实际需要，不能华而不实。如果片面追求系统的超前性，势必造成投资过大，离实际需要偏离太远。因此，系统的实用性是首先应遵循的第一原则。同时，系统的前端产品和系统软件均有良好的可学习性和可操作性。特别是可操作性（便捷性），使具备电脑初级操作水平的管理人员，通过简单的培训就能掌握系统的操作要领，达到能完成值班任务的操作水平。 系统的稳定性 由于门禁系统是一项不间断长期工作的系统，并且和我们的正常生活和工作息息相关，所以系统的稳定性显得尤为重要。要求该产品系统要有五年以上市场的成功应用经验，拥有相应的客户群和客户服务体系。 系统安全性 门禁系统中的所有设备及配件在性能安全可靠运转的同时，还应符合中国或国际有关的安全标准，并可在非理想环境下有效工作。强大的实时监控功能和联动报警功能，充分保证使用者环境的安全性。 系统可扩展性 门禁系统的技术不断向前发展，用户需求也在发生变化，因此门禁系统的设计与实施应考虑到将来可扩展的实际需要，亦即：可灵活增减或更新各个子系统，满足不同时期的需要，保持长时间领先地位，成为智能建筑的典范。系统设计时，对需要实现的功能进行了合理配置，并且这种配置是可以改变的，甚至在工程完成后，这种配置的改变也是可能的和方便的。系统软件根据开发商符合不同历史时期市场的需求进行相应的升级和完善，并为相应的应用客户进行软件升级。同时，可以扩展为考勤系统、会议签到系统、巡逻管理系统、就餐管理系统等一卡通工程。 系统易维护性 门禁系统在运行过程中的维护应尽量做到简单易行。系统的运转真正做到开电即可工作，插上就能运行的程度。而且维护过程中无需使用过多专用的维护工具。从计算机的配置到系统的配置，前端设备的配置
I 行业智库线经验 INDUSTRY THINK TANK FRONT-LINE EXPERIENCE 浅谈人脸识别及其应用 文丨Article >海兰察 人脸识别技术正在被广泛运用，上 海市远郊的住宅小区也已经用上了，更 不用说市中心的高端商务楼，今年或许 是人脸识别在上海市民用市场被广泛运 用元年。但人脸识别技术目前在应用层面存 在三个问题：第一个是隐私保护问题； 第二个是应用费用问题；第三个是如何 利用既有包括末端摄像机在内的基础设 施问题。人脸识别技术有几个等级。最低端 的人脸识别，仅仅是将末端扫描成像中 的一定数量的关键像素点与内存数据库 里的图像关键像素点比对；更高一级的 人脸识别技术除了对比像素点更多外， 还添加红外、三维扫描等；在一些安防 等级更高的场所，人脸识别技术还要与 气味传感器、虹膜扫描、指纹和声纹比 对等技术结合起来。安全是有成本的，成本越高越安 全吗？不完全对，比如利用3D 打印技 术以及比硅胶更接近人类皮肤的复合材 料，完全可以以假乱真，初级人脸识别 技术或难以甄别，针对“面具"之类的伪装术，人脸识别就需要增加温度感知、 三维扫描、提高像素成像等措施。高等级的人脸识别技术可以被运用 在保密等级较高的场所，比如机要室、 数据中心、金库、武器库等等。人脸识别技术本质上是一种图像识 别，例如有这样一个场景：我们睁开眼 睛的时候，映入眼帘并传送到我们大脑 的信息是一些深浅不一的色块、线条或 点状物，因为我们从婴幼儿开始就被告 知并通过学习到眼睛摄入的静态或动态 的景象，以及动物、植物、建筑物等物 体，摄入眼睛的光信号转化为我们大脑 里的生物电信号，这才了解到看的是什 么、我们在哪里、环境之中有没有危险， 等等。图像识别来源于仿生技术，前端(摄 像机）像素传感器接收到光信号后，转 换为电信号，模拟量成为数字量，导入 计算机里的“算法”通过计算，得到电 信号的强度、密度和离散度，也就是说 像素越高，在同等算法下，结果越精准。算法有线程和层级，第一层算法就 是将摄入的数据与数据库里的数据进行快速比对，而后给出初步结果；第二层 算法就是对画面进行分割，再与数据库 里的分割画面进行比对，再得出结果， 这个时候还要计算第一层算法与第二层 算法的结果的逻辑合理性，合理的结果 才会输出。比如一个警察抓小偷的应用 场景，跑的速度快的移动物体不一定是 小偷。如果没有声纹录入的条件下，如 何识别画面中哪一个是小偷呢？这个时 候，比如数据库里的被冠以"小偷”符 号的人脸就是一个线程。 由此可见，在像素满足要求的条件 下，算法、线程和计算机的运算速率就 是关键要素，算法和线程也是导致人脸 识别响应速率的重要因素，这就是说， 在传输速率更高的应用场景中，电子计 算机的运算速率也必须更快，否则包括 人脸识别就是人脸撕逼了。在这种情况 下，量子计算机就呼之欲出了，加密更 安全且运算速率更高的量子计算机或将 成为继5G 之后另一个科技制高点。 有机会我们可以实测一下人脸识别 速率，技术优劣高下立判，无论是住宅 小区还是商务楼的应用场景。■050 住群房iS P
人脸识别系统的原理与发展 摘要 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 【关键字】：人脸识别；光线补偿；高斯平滑；对比度增强 一课题的来源 随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。 二人脸识别技术的研究意义 1、富有挑战性的课题 人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的
人脸识别系统技术含量高，技术门槛高，是智慧城市、平安城市建设中不可或缺的应用服务，让摄像头拥有智慧，让科技提高战线的工作效率和办案率，吓阻犯罪，为和谐社会建设贡献自己的力量。 人脸识别系统基于前端摄像头进行人脸数据的采集、处理，具备人脸迎宾、自动签到，陌生人到访提醒，人脸门禁，人脸通道闸口，人流量统计等功能，尤其适用于企业、园区、校园、会务、活动等场景的智慧安防及管理 一、通道闸机系统 人脸识别闸机系统常应用于楼宇、园区、社区、火车站等通道处，将迎宾系统嵌入闸机应用于通道出入授权，能够实现安全识别、快速通过，提升安防管理水平。 二、访客登记系统
当前，为了保卫社区等其余安全，对陌生人的管理尤其关注，仅靠人眼排查则存在安防漏洞、效率低下等问题，通过迎宾系统能够自动识别陌生人，并进行提示预警，管理人员可推进要求人员进行访客登记。 三、小区园区的门禁系统 将该系统与门禁联动，即可实现无感刷脸开门、不需要刻意配合，只需提前将客户照片及其他信息录入系统，当进出园时，系统即自动识别开启门禁，受访人员则会收到客户来访信息提醒，及时进行接待，从而带来极佳的出入通行及访客体验 四、人流量统计分析、陌生人识别系统
系统通过人脸识别技术、数据统计分析技术实现人流量、男女性别的统计分析，陌生人来访频次分析，提供智能化、可视化数据，推进零售门店、校园、活动等智能化、信息化建设。 五、签到考勤系统 展会、会议、校园等场景常需要人员定时签到，既是对人员身份有效识别，也通过智能化手段进行人员的管理、事件预防和控制。本套人脸识别系统在带来可靠的身份识别、安防管理的同时，相对于传统人工低效率审核方式，更带来科技感、高效率及舒适感。 郑州云网智能科技有限公司是一家专业从事视频监控系统、安全防范系统、出入口控制系统、入侵报警系统、计算机网络系统、楼宇智能系统、家居智能系统、弱电智能化系统等多种技术系统的集成设计、工程安装以及技术服务。公司自成立以来，一直以高质量的施工、周到的技术服务和专业的经营理念，赢得广大客户信任和大力支持。 以上就是为大家整理有关人脸识别系统的一些相关资料，希望能给大家带来一些帮助和建议。
浅析人脸识别应用领域 2017年7月
目录 一、人脸识别崛起分析 (3) 1.1政策因素 (3) 1.2社会需求 (3) 1.3时势造就 (4) 二、人脸识别发展趋势 (4) 2.1与传统安防设备相结合 (4) 2.2逐步取代传统认证手段（以考勤为例） (4) 2.3应用领域突破 (4) 三、人脸识别应用领域 (5) 3.1通关领域 (5) 3.2考试领域 (6) 3.3在线教学领域 (6) 3.4社保领域 (7) 3.5公安黑名单布控 (7) 3.6金融行业 (8) 3.7监狱 (9) 3.8园区管理 (9) 3.9地铁 (9)
3.10其他应用领域 (9) 一、人脸识别崛起分析 其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的崛起？而其他的生物识别技术如虹膜识别、声纹识别未能如此大规模的应用？ 1.1政策因素 抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。 1.2社会需求 在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。