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人脸识别是什么原理
人脸识别是一种通过计算机技术自动识别和识别人脸的过程。
它基于人脸的特征和模式，将人脸图像与存储在数据库中的已知人脸进行比对，并确定其身份。
人脸识别的原理是通过采集人脸图像，提取人脸的特征信息，然后与已知人脸的特征进行比对匹配。
其主要步骤包括：
1. 检测人脸区域：首先，通过计算机视觉技术从图像或视频中检测出可能的人脸区域。
这可以通过一些算法如Haar级联分
类器、深度学习神经网络等来实现。
2. 提取人脸特征：对于检测到的人脸区域，需要从中提取出具有区分度的特征。
这些特征可以是人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等等。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二进制模式（LBP）等。
3. 特征匹配与比对：将提取的人脸特征与存储在数据库中的已知人脸特征进行匹配比对。
通常采用的方法是计算两者之间的相似度得分，如欧氏距离、余弦相似度等。
匹配过程中，如果相似度得分超过预设的阈值，则认为两者匹配成功。
4. 判决与识别：根据匹配得分进行判决与识别。
如果匹配得分高于设定的阈值，则判定为已知人脸，并给出对应的身份标识；否则，判定为未知人脸或非法人脸。
人脸识别技术在安全防控、身份识别、门禁考勤、人机交互等
领域有广泛应用，并且随着深度学习等技术的发展，人脸识别的准确度和鲁棒性不断提高。
物体识别的基础知识与应用随着计算机科学和人工智能领域的快速发展，物体识别技术已经成为了研究热点之一。
通过感知环境、识别环境中的各种物体，计算机可以具有更智能、更高效的表现，在生活的方方面面中发挥着重要作用。
本文将探讨物体识别的基础知识与应用。
一、物体识别的基础知识1.物体识别的定义物体识别是指计算机通过各种图像和视觉信息，能够智能地判断物体类别和各种特性的技术。
这其中涉及到计算机视觉、模式识别、机器学习等多个领域的理论知识，是计算机视觉领域内的一个重要研究方向。
2.物体识别的原理物体识别主要是通过计算机对于图像的特征提取和分类处理来实现。
计算机会将图像进行预处理，如降噪，边缘检测等，在保留图像特征的前提下，去掉一些无用信息，然后用神经网络，支持向量机等算法进行分类。
其中的主要技术包括图像特征提取、特征选择和分类器构建。
3.物体识别的算法目前常见的物体识别算法主要有以下几种：（1）SIFT算法：SIFT算法全称为尺度不变特征转换算法，是由美国加州理工学院的大卫·劳森斯提出的一种特征提取算法。
它通过在不同尺度下，对图像进行特征提取，得到一些稳定的特征点，然后将这些特征点进行匹配，进而完成物体识别任务。
（2）SURF算法：SURF算法全称为加速稳健特征算法，主要是一种针对SIFT算法优化的方法。
它通过利用复杂的滤波器进行图像的降维和特征描述，大大减少了特征点数目，提高了算法效率。
（3）HOG算法：HOG算法是一种针对目标检测任务的特征提取算法，它是将图像分成若干个小方块，然后统计每个方块内像素的梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient），从而得到原图的特征向量。
（4）CNN算法：深度卷积神经网络是近年来物体识别领域中出现的一种新兴算法，它通过构建多个卷积层，不断进行图像特征的学习和提取，最终得出物体的类别。
二、物体识别的应用1.人脸识别人脸识别是物体识别技术中最为常见的应用之一，可以在人脸识别支付、社交认证等方面发挥重要作用。
计算机基础知识100题（含答案）1. 什么是计算机？计算机是一种能够接收、处理和存储数据，并输出相关信息的电子设备。
2. 计算机的五大部件分别是什么？计算机的五大部件分别是：输入设备、输出设备、中央处理器、内存和硬盘。
3. 什么是硬件？硬件是计算机的实体部分，包括计算机本身、外部设备、电缆等物理设施。
4. 什么是软件？软件是计算机程序和相关数据的总称。
它们指导计算机按照一定的步骤，处理数据并向用户提供相关信息。
5. 什么是操作系统？操作系统是计算机软件中最基本的一部分，它控制计算机的所有硬件和软件资源，并作为计算机用户和硬件之间的接口。
6. 计算机中最基本的二进制运算符是什么？计算机中最基本的二进制运算符是“与”、“或”、“非”。
7. 计算机中最基本的逻辑运算符是什么？计算机中最基本的逻辑运算符是“与”、“或”、“非”。
8. 什么是字节？字节是计算机储存数据的最小单位，它由8个二进制位组成。
9. 什么是位？位是二进制数字的基本单位，有两个值，0和1。
10. 什么是十六进制？十六进制是一种数字系统，它由0-9和A-F这16个字符组成。
11. 计算机中常见的存储设备有哪些？计算机中常见的存储设备有硬盘、闪存、光盘和软盘等。
12. 计算机中常见的输入设备有哪些？计算机中常见的输入设备有键盘、鼠标、触摸板、手写笔、扫描仪等。
13. 计算机中常见的输出设备有哪些？计算机中常见的输出设备有显示器、打印机、耳机、扬声器等。
14. 什么是计算机网络？计算机网络指的是连接在一起的计算机和其他设备，它们通过电缆、光纤、无线电波等方式相互通信和交换信息。
15. 计算机网络可以分为哪几类？计算机网络可以分为局域网络、广域网络和城域网络三类。
16. 网络拓扑有哪几种？网络拓扑包括星形拓扑、环形拓扑、总线拓扑、树形拓扑和混合拓扑等。
17. 什么是TCP/IP协议？TCP/IP协议是计算机网络中最常用的协议，它包括传输控制协议（TCP）和互联网协议（IP）两部分，用于数据包的传输和路由。
人工智能基础知识随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人对人工智能产生了浓厚的兴趣。
然而，对于初学者来说，理解人工智能的基础知识是非常重要的。
本文将介绍人工智能的基础知识，以帮助初学者更好地理解人工智能。
一、什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机和其他设备模拟人类智能的能力。
换句话说，人工智能是一种模仿人类智能的技术，通过模拟人类的思维过程和行为来实现人工智能。
人工智能可以分为三个层次：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，如语音识别、图像识别等；强人工智能是指可以像人类一样思考和学习的人工智能系统；超人工智能是指远远超过人类智能的人工智能系统。
二、人工智能的分类人工智能可以分为以下几类：1. 机器学习机器学习是一种人工智能技术，通过让计算机学习和适应数据，从而能够自主地进行决策和预测。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
2. 自然语言处理自然语言处理是一种人工智能技术，旨在让计算机能够理解、分析和生成自然语言。
自然语言处理可以分为文本处理和语音处理两种类型。
3. 计算机视觉计算机视觉是一种人工智能技术，旨在让计算机能够理解和分析图像和视频。
计算机视觉可以分为图像处理和视频处理两种类型。
4. 机器人技术机器人技术是一种人工智能技术，旨在让机器人能够自主地进行决策和执行任务。
机器人技术可以分为工业机器人和服务机器人两种类型。
三、人工智能的应用人工智能在各个领域都有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1. 语音助手语音助手是一种基于自然语言处理技术的人工智能应用，如Siri、Alexa、小爱同学等，可以帮助用户进行语音交互、回答问题、执行任务等。
2. 人脸识别人脸识别是一种基于计算机视觉技术的人工智能应用，如支付宝、人脸门禁、人脸考勤等，可以快速、准确地识别人脸，提高安全性和便利性。
人工智能专业课程体系1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够执行像人类一样智能行为的学科。
近年来，随着计算机性能的提升和大数据技术的发展，人工智能在各个领域得到了广泛的应用。
为了满足对人工智能人才的需求，许多高校和培训机构开设了人工智能相关的专业课程。
本文将介绍一套完整的人工智能专业课程体系，以帮助学习者全面了解和掌握人工智能领域的知识和技能。
2. 课程体系概述人工智能专业课程体系主要包括以下几个方面的内容： - 数学基础知识：线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识对于理解和应用人工智能技术至关重要。
- 编程基础知识：Python编程语言是人工智能领域最常用的编程语言，学习Python语言基础是进入人工智能领域的重要第一步。
- 机器学习：机器学习是人工智能领域的核心技术之一，通过构建模型和算法，使计算机能够从数据中学习和实现预测、分类、聚类等任务。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型和大规模数据的训练，实现复杂任务的自动化。
- 自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的技术，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
- 计算机视觉：计算机视觉是研究计算机如何理解和处理图像和视频的技术，包括目标检测、图像识别、人脸识别等任务。
3. 课程内容详细介绍3.1 数学基础知识•线性代数：向量、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量等基本概念和操作。
•概率论与数理统计：概率、随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等基本理论和方法。
3.2 编程基础知识•Python编程语言基础：变量、数据类型、循环、条件语句、函数等基本语法和操作。
•Python库和工具介绍：Numpy、Pandas、Matplotlib等常用的Python库和工具介绍和使用。
3.3 机器学习•监督学习：回归、分类、支持向量机、决策树等监督学习算法。
智能视觉工程基础知识单选题100道及答案解析1. 智能视觉工程中，图像的分辨率主要取决于（）A. 像素数量B. 颜色深度C. 图像格式D. 压缩比答案：A解析：图像分辨率是指图像中像素的数量，像素数量越多，分辨率越高。
2. 以下哪种图像格式常用于智能视觉中的深度学习模型训练（）A. JPEGB. PNGC. BMPD. TIFF答案：B解析：PNG 格式支持无损压缩，保留更多图像细节，常用于深度学习模型训练。
3. 在智能视觉中，边缘检测常用的算法是（）A. 中值滤波B. 均值滤波C. Sobel 算子D. 高斯滤波答案：C解析：Sobel 算子是一种常用的边缘检测算法。
4. 智能视觉系统中，用于消除图像噪声的方法是（）A. 直方图均衡化B. 图像锐化C. 图像平滑D. 图像分割答案：C解析：图像平滑可以消除噪声。
5. 以下哪个不是智能视觉中的目标检测算法（）A. R-CNNB. YOLOC. K-MeansD. SSD答案：C解析：K-Means 是聚类算法，不是目标检测算法。
6. 智能视觉工程中，图像的灰度级通常用（）表示A. 二进制B. 十进制C. 十六进制D. 八进制答案：A解析：图像灰度级常用二进制表示。
7. 对于智能视觉中的图像分类任务，常用的损失函数是（）A. 均方误差B. 交叉熵C. 绝对值误差D. 对数损失答案：B解析：交叉熵常用于图像分类任务的损失计算。
8. 智能视觉系统中的特征提取方法不包括（）A. SIFTB. HOGC. LBPD. DCT答案：D解析：DCT 主要用于图像压缩，不是特征提取方法。
9. 以下哪种深度学习框架在智能视觉中应用广泛（）A. TensorFlowB. Scikit-learnC. OpenCVD. Matplotlib答案：A解析：TensorFlow 是广泛应用于深度学习，包括智能视觉的框架。
10. 智能视觉中，用于图像增强的直方图操作是（）A. 直方图规定化B. 直方图拉伸C. 直方图均衡D. 以上都是答案：D解析：直方图规定化、拉伸、均衡都可用于图像增强。
人脸识别技术的理论与实践近年来，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，其作为一种生物特征识别技术，旨在通过对人类面部特征的准确识别，实现对具有识别需求的场景中的人员和行为的主动控制。
人脸识别技术不仅为提高社会安全防范水平、提升工作效率、增强消费体验等方面做出了重要贡献，而且同时也会对个人隐私带来一定的影响。
本文将围绕人脸识别技术的理论基础和实践应用两个方面，进行简要的探讨。
一、人脸识别技术的理论基础人脸识别技术在其理论基础方面主要是通过计算机视觉、模式识别、机器学习等多种技术手段，实现其对人脸特征的认知和识别。
这种技术的实现过程主要包含两个环节：特征提取和分类识别。
其中特征提取是指通过对人脸图像进行处理，将人脸的各个特征转化为一组可量化的特征向量，从而在一定程度上减少数据的维数和降低数据的复杂性；而分类识别则是指对经过特征提取处理的数据进行分类和识别。
在特征提取方面，目前主要有传统的人工设计特征和深度学习的自动学习特征两种方式。
其中传统的人工设计特征主要依靠人类经验和先验知识，利用图像处理技术对人脸进行前期预处理，然后通过各种数据处理手段对人脸的特征信息进行提取；而深度学习的自动学习特征则是利用卷积神经网络、自编码器等深度学习技术对图片中的特征进行学习和提取，然后输出具有明确意义的特征向量。
在分类识别方面，人脸识别技术主要依靠各种分类器的应用，比较常见的有支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）等。
换言之，人脸识别技术的实现，主要通过对图像特征进行提取和处理，然后使用各种分类器进行分类和识别。
二、人脸识别技术的实践应用人脸识别技术的实践应用广泛涉及社会安防、金融机构管理、门禁管控、公共交通管理等多个领域。
如在社会安防领域，人脸识别技术可以通过智能摄像机实时监控公共场所，对于违法行为和可疑人员进行自动识别和报警；在金融机构管理领域，人脸识别技术可以应用于ATM自助设备的开启和关闭、银行操作员的身份验证等场景；在门禁管控方面，人脸识别技术可以配合门禁系统实现相关人员的出入管理和记录；在公共交通管理方面，人脸识别技术也可以实现对于乘客上车数量的统计和乘客出入站口的国际识别等应用。
计算机基础知识100题及答案1. 什么是计算机的硬件？计算机的硬件包括了所有可触摸的零部件，例如中央处理器（CPU）、内存（RAM）、硬盘、显示器、键盘、鼠标等。
2. 什么是计算机的软件？计算机的软件是指安装在计算机硬件上的程序或数据，包括操作系统、应用程序、驱动程序等。
3. 什么是操作系统？操作系统是计算机系统的核心软件，负责管理计算机的硬件和软件资源，提供用户与计算机之间的接口。
4. 什么是二进制？二进制是一种数制，只包含0和1两个数字，用于表示计算机中的数据和指令。
5. 什么是字节（byte）？字节是计算机中最基本的存储单位，一字节等于8个二进制位。
6. 什么是存储器？存储器是计算机中用于存储数据和指令的地方，包括内存和硬盘等。
7. 什么是中央处理器（CPU）？中央处理器是计算机中的核心部件，负责执行计算机指令和进行数据处理任务。
8. 什么是网址（URL）？网址是用于定位互联网上资源的地址，通常以http://或https://开头。
9. 什么是浏览器？浏览器是一种用于访问互联网资源的软件，例如Google Chrome、Mozilla Firefox等。
10. 什么是计算机网络？计算机网络是指多台计算机通过通信设备连接起来，共享资源和信息的系统。
11. 什么是IP地址？IP地址是计算机在网络中的唯一标识，用于进行网络通信。
12. 什么是云计算？云计算是一种基于互联网的计算模式，通过远程服务器提供计算资源和服务。
13. 什么是数据库？数据库是用于存储和管理数据的系统，常用的数据库软件包括MySQL、Oracle等。
14. 什么是编程语言？编程语言是一种用于编写计算机程序的语言，常见的编程语言有C、Java、Python等。
15. 什么是算法？算法是解决问题的步骤和方法，是计算机程序的核心。
16. 什么是文件格式？文件格式是指文件中数据的组织方式和存储方式，常见的文件格式有txt、jpg、mp3等。
教师活动第2.1课《初识人脸识别——人脸识别在实际中的应用》板书课题：当你拿起智能手机对准自己的脸时，手机通过刷脸就能自动解锁；购物时，通过刷脸就能轻松支付；乘坐铁路交通时，用人脸对准闸机并刷身份证，就能完成身份识别……这些都离不开人脸识别技术的发展。
本节课，我们就一起来了解一下人脸识别吧！思考：同学们，想一想：生活中你们在哪些地方见过人脸识别技术的应用呢?你觉得人脸识别技术到底是什么呢?人脸识别技术的特点人脸识别在发展的过程中不断提升并优化自己的技术优点和特长，因其准确直观、非接触性、操作简单、可并发性等特点，在如今社会得到了广泛应用，如图 2.1.2 所示。
课堂活动说一说：机器识别人脸和人识别人脸有什么关系呢?机器识别人脸和人识别人脸之间的关系主要体现在技术的实现和应用上。
机器识别人脸是通过计算机视觉和深度学习等技术，自动识别和验证人脸特征，而人识别人脸则是人类通过视觉和经验来识别他人。
这两者的目标相同，但实现方式不同。
查找资料，说一说人脸识别技术还有什么特点？1. 高准确性：现代人脸识别技术通过深度学习算法，能够在复杂环境下实现高准确率的识别。
示。
只有识别出房屋主人的正确人脸，才能打开门，这样既方便使用，又能保证居住安全。
学校和企业等,还使用人脸识别门禁考勤系统，方便老师或管理员了解学生和员工的考勤情况，便于更好地进行管理。
人脸识别技术在出行中的应用外出通行是人们日常生活中不可缺少的一部分，各种交通工具为出行提供了便利。
如今，各大城市的火车站、飞机场等很多已经安装了人脸识别通行设备，通过将身份证和人脸进行比对，就能自动完成检索功能，如图2.1.4所示。
人脸识别技术在自助服务中的应用自助服务系统是信息时代技术发展涌现出来的新产物。
顾名思义，自助服务是指人们通过一些平台或设备能自己处理需要解决的问题。
自助服务通常会用到人脸识别技术。
利用银行的自助取款机取款时，自助取款机能通过刷脸轻松识别取款人的身份;在无人售货超市中，通过对顾客脸部进行识别，超市大门就能打开，一旦发生盗窃事件，超市中的摄像头也能轻松捕捉人脸，触动报警系统，如图2.1.5 所示。
人脸识别
发展历史
人脸识别系统得研究始于20世纪６0年代,８０年代后随着计算机技术与光学成像技术得发展得到提高，而真正进入初级得应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国与日本得技术实现为主;人脸识别系统成功得关键在于就是否拥有尖端得核心算法,并使识别结果具有实用化得识别率与识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理得理论与实现，就是生物特征识别得最新应用,其核心技术得实现,展现了弱人工智能向强人工智能得转化。
［１］
技术特点
传统得人脸识别技术主要就是基于可见光图像得人脸识别，这也就是人们熟悉得识别方式，已有3０多年得研发历史。
但这种方式有着难以克服得缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统得需要。
解决光照问题得方案有三维图像人脸识别与热成像人脸识别。
但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
迅速发展起来得一种解决方案就是基于主动近红外图像得多光源人脸识别技术.它可以克服光线变化得影响,已经取得了卓越得识别性能，在精度、稳定性与速度方面得整体系统性能超过三维图像人脸识别。
这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体得其它生物特征（指纹、虹膜等)一样与生俱来，它得唯一性与不易被复制得良好特性为身份鉴别提供了必要得前提,与其它类型得生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识得状态下就可获取人脸图像，这样得取样方式没有“强制性"；
非接触性：用户不需要与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得分拣、判断及识别;
除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”得特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同得人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同得位置、不同表情等方面都可以得到很好得采集。
当用户在采集设备得拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户得人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别得预处理,即在图像中准确标定出人脸得位置与大小.人脸图像中包含得模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haａｒ特征等。
人脸检测就就是把这其中有用得信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。
主流得人脸检测方法基于以上特征采用Aｄaboｏst学习算法,Ａdaｂoosｔ算法就是一种用来分类得方法,它把一些比较弱得分类方法合在一起，组合出新得很强得分类方法.
人脸检测过程中使用Adaboｏsｔ算法挑选出一些最能代表人脸得矩形特征（弱分类器），按照加权投票得方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到得若干强分类器串联组成一个级联结构得层叠分类器，有效地提高分类器得检测速度.
人脸图像预处理
人脸图像预处理：对于人脸得图像预处理就是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取得过程。
系统获取得原始图像由于受到各种条件得限制与随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理得早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。
对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像得光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等.
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用得特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。
人脸特征提取就就是针对人脸得某些特征进行得。
人脸特征提取,也称人脸表征，它就是对人脸进行特征建模得过程。
人脸特征提取得方法归纳起来分为两大类:一种就是基于知识得表征方法；另外一种就是基于代数特征或统计学习得表征方法。
基于知识得表征方法主要就是根据人脸器官得形状描述以及她们之间得距离特性
来获得有助于人脸分类得特征数据,其特征分量通常包括特征点间得欧氏距离、曲率与角度等。
人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部与它们之间结构关系得几何描述,可作为识别人脸得重要特征,这些特征被称为几何特征.基于知识得人脸表征主要包括基于
几何特征得方法与模板匹配法。
人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别:提取得人脸图像得特征数据与数据库中存储得特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值，则把匹配得到得结果输出。
人脸识别就就是将待识别得人脸特征与已得到得人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸得身份信息进行判断。
这一过程又分为两类:一类就是确认，就是一对一进行图像比较得过程,另一类就是辨认，就是一对多进行图像匹配对比得过程。
主要用途
人脸识别主要用于身份识别。
由于视频监控正在快速普及，众多得视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下得快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。
人脸识别技术无疑就是最佳得选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
应用
当前社会上频繁出现得入室偷盗、抢劫、伤人等案件得不断发生,鉴于此种原因，
防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁;然而,随着社会得发展,技术得进步，生活节奏得加速，消费水平得提高，人们对于家居得期望也越来越高,对便捷得要求也越来越迫切,基于传统得纯粹机械设计得防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴得需求：便捷,开门记录等功能.人脸识别技术已经得到广泛得认同，但其应用门槛仍然很高:技术门槛高(开发周期长），经济门槛高(价格高)。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。
随着技术得进一步成熟与社会认同度得提高,人脸识别技术将应用在更多得领域。
1、企业、住宅安全与管理。
如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等.
２、电子护照及身份证.中国得电子护照计划公安部一所正在加紧规划与实施。
３、公安、司法与刑侦。
如利用人脸识别系统与网络,在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。
５、信息安全。
如计算机登录、电子政务与电子商务。
在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中得很多审批流程也都搬到了网上。
而当前,交易或者审批得授权都就是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法保证安全。
但就是使用生物特征，就可以做到当事人在网上得数字身份与真实身份统一，从而大大增加电子商务与电子政务系统得可靠性。
