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监控系统的人脸识别技术随着科技的不断发展和应用的广泛推广，人脸识别技术已经成为现代监控系统中不可或缺的一部分。
本文将介绍监控系统中的人脸识别技术，探讨其原理、应用场景以及发展趋势。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是一种生物特征识别技术，通过对人脸图像进行采集、处理、比对，以识别身份或确认身份的一种技术手段。
其中，人脸识别技术主要包括以下几个步骤：1. 采集人脸信息：通过摄像头等设备采集被监控对象的人脸图像，获取人脸关键特征点的位置、大小、形状等信息。
2. 预处理人脸图像：对采集到的人脸图像进行预处理，包括去除噪声、调整图像亮度、对比度等，以提高后续处理的准确性。
3. 人脸特征提取：通过计算机算法将人脸图像转化为一组特征向量，这些特征向量可以准确地描述人脸的形状、纹理等特征。
4. 特征匹配比对：将采集到的人脸特征与已存储在数据库中的人脸特征进行比对，通过匹配度的计算判断是否为同一人。
5. 辨别判断：根据比对结果，判断被监控人员的身份信息，实现对目标人物的识别和追踪。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术在现代社会中的应用场景非常广泛，其中监控系统是其中之一。
以下是该技术在监控系统中的主要应用场景：1. 公共安全监控：通过在公共场所、交通枢纽等地域范围内安装人脸识别设备，可以实时监测行人的身份信息，辅助警方进行安全维护和犯罪侦查。
2. 边境口岸检查：人脸识别技术可以应用于出入境边检通道，对护照持有人进行人脸识别，实现自动通关，提高出入境安全性和管理效率。
3. 银行金融安全：通过人脸识别技术可以实现自动识别银行顾客身份信息，辅助银行进行客户身份验证，防范银行卡盗刷等金融欺诈行为。
4. 企事业单位安全管理：在企事业单位内部，安装人脸识别系统可以有效管理员工的出入记录，确保安全环境并提高办公效率。
5. 教育领域应用：人脸识别技术可以应用于学校门禁系统，识别学生、教师身份，确保校园安全，避免校园非法侵入事件发生。
人脸识别技术的发展及应用随着社会的发展，安全问题也日益成为人们关注的焦点。
在各种安全保障技术中，人脸识别技术受到越来越多的关注和应用。
人脸识别技术是一种将图像处理、计算机视觉和模式识别技术相结合的技术，通过对输入的图像和视频中的人脸进行分析，进行人脸识别、检测、跟踪和识别等相关工作。
从最初的只能识别大面积黑白照片到后来的可见光、多视角、3D和细节识别等，人脸识别技术已经经历了一个相当艰难的发展历程，并取得了卓越的成果，目前已经进入了一个全新的发展时期。
一、人脸识别技术的分类目前，人脸识别技术的分类主要有三种：2D人脸识别、3D人脸识别和多模态人脸识别。
2D人脸识别是最常见和常用的一种人脸识别技术，它通过利用人脸的特征信息，如人脸轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等特征来识别出目标人物。
由于二维人脸图像很容易获取，而且计算简单，所以2D人脸识别技术具有较高的实际应用价值。
3D人脸识别与2D人脸识别相比，可以获取更多的人脸几何信息，从而提高识别的准确率。
它能够对人脸深度、形状、表面纹理等多种信息进行刻画，也能够适应面部表情和光照变化等情况。
然而，3D人脸识别技术需要使用相对较昂贵的设备进行采集，因此，成本仍然是一个问题。
多模态人脸识别技术则是将2D和3D人脸识别技术相结合，采用多种感知模态和算法来进行人脸识别。
这种技术可以综合多种人脸信息，如声音、手势等，从而提高识别的准确率和鲁棒性。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在安防、金融、互联网和娱乐等领域中有广泛的应用。
在安防领域，人脸识别技术可以用来监测和识别不法分子，提高公共安全。
在金融领域，人脸识别技术可以用来识别和认证客户的身份，从而防止诈骗和洗钱等违法活动的发生。
在互联网领域，人脸识别技术可以用来验证用户的身份和提供更好的个性化服务。
在娱乐领域，人脸识别技术可以用来制作特效和人脸融合等有趣的应用。
其中，人脸识别技术最为广泛地应用于公安安防系统。
通过将人脸识别技术应用于视频监控系统中，能够通过摄像头获取目标人物的人脸信息，并采用人脸识别算法进行实时识别，从而迅速锁定目标并提高工作效率。
人脸识别技术的发展与趋势一、引言在当今数字化时代里，我们经常使用人脸识别技术。
自从发明以来，这一技术一直在进步和发展。
最近几年，人脸识别技术取得了长足的进步，成为了许多行业领域的重要工具。
人们不仅可以利用人脸识别技术来增强安全性和便利性，而且还可以应用于医疗、教育、娱乐和航空等领域。
本文将探讨人脸识别技术的发展与趋势，并协助读者更好地了解人脸识别技术在未来的应用和挑战。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的发展历程可以分为三个阶段：图像处理时代、特征提取时代、和深度学习时代。
第一阶段，图像处理时代，使用了通用的图像处理技术来处理图像，例如，将图像灰度化、归一化、直方图均衡化等。
但这种方式存在显著的局限性，主要表现在对图像质量和亮度的不同处理方式。
为了解决第一阶段的局限性，比如处理人脸形态和颜色差异等问题，第二阶段的人脸识别方案采用了特征提取技术，可以准确识别人脸。
当一张人脸图像输入系统时，先通过一些特征提取方法，提取出一些重点的特征，然后生成人脸特征向量，并使用分类器来决定这个人脸是谁。
例如，Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Patterns（LBP）本质上是两个主要的特征提取方法，被广泛应用于人脸识别中，取得了很好的效果。
在深度学习时代，人脸识别技术现在采用基于深度学习的方法。
这种方法是将多个卷积神经网络 (CNN) 应用于人脸图像，以获取超精确特征识别。
虽然这种方法更复杂，但更加准确。
三、人脸识别技术的现状人脸识别技术的现状可以分为三个方面：技术特点、应用领域和隐私问题。
从技术特点方面来看，人脸识别技术具有易于使用、快速和准确等特点。
人脸唯一性、不变性和稳定性是人脸识别技术的核心。
人类识别人脸时，会依靠人脸识别的一些特定的属性，例如：肤色、鼻子、眼睛、嘴巴和脸型等等。
而人脸识别技术也是专门基于这些属性来识别人物的。
从应用领域方面来看，人脸识别技术已应用于各种行业和领域。
人脸识别技术在安防领域的应用人脸识别技术作为一种先进的生物特征识别技术，在安防领域发挥着重要的作用。
它通过对人脸图像进行分析和比对，能够快速准确地识别出目标人物，从而实现对人员的有效监控和管理。
本文将从应用案例、技术原理和未来发展等方面，探讨人脸识别技术在安防领域的应用。
一、人脸识别技术的应用案例1. 公共安全管理人脸识别技术被广泛应用于公共场所的安全管理中。
例如，机场、车站、地铁等交通枢纽通过部署人脸识别系统，能够及时地识别出潜在的嫌疑人或犯罪分子，从而实现快速反应和处置。
此外，一些政府部门也采用人脸识别技术对人员出入进行监控，确保社会秩序和公众安全。
2. 边境口岸安全在边境口岸管理中，人脸识别技术能够快速准确地识别出入境人员的身份，从而有效防止恶意进出和非法入境。
通过将人脸识别系统与边检系统相结合，能够实现自动化的边境管理，提高通关效率，同时提升国家边境安全水平。
3. 监控和调查取证人脸识别技术在监控领域的应用也越来越广泛。
通过安装摄像头和人脸识别系统，可以对公共场所进行全天候的监控，及时发现异常情况，从而预警和调动相关资源。
此外，在刑事犯罪侦查中，人脸识别技术也可以对嫌疑人进行快速识别并提供有效的证据，加快案件破案进程。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术的核心原理是通过对人脸图像进行分析和比对，实现对人员身份的识别。
其主要包括以下几个方面：1. 人脸检测与定位首先，人脸识别系统需要通过图像处理算法来对人脸进行检测和定位。
这一步骤主要是通过分析图像中的色彩、纹理、形状等特征来确定人脸的位置和边界。
2. 人脸特征提取提取人脸的关键特征是进行后续人脸比对的基础。
通常使用的方法是通过计算人脸图像中的关键点或特征点，并将其转换为数学模型，形成人脸特征向量。
这些特征通常包括眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位的位置和形状等。
3. 人脸比对和识别在提取出人脸特征后，系统会将其与数据库中的人脸特征进行比对，从而实现人脸的识别。
人脸识别技术的现状和发展趋势随着科技的不断发展，人们的生活方式也在不断变化，而人脸识别技术的应用，让我们的生活更加方便。
人脸识别技术可以快速准确地识别出一个人的身份，因此被广泛应用于安全防范、金融支付、商业服务等领域。
那么，人脸识别技术的现状以及它的发展趋势是什么呢？本文将从技术、应用和风险三个方面来探讨这个话题。
一、技术方面人脸识别技术是通过图像处理、模式识别和机器学习等技术，将人脸图像转换为数字信号，并将其与已有的人脸数据库进行比对，从而实现身份认证的一种技术。
目前，人脸识别技术的识别率已经达到了非常高的水平，甚至超过了人类的识别率。
除了传统的2D识别技术，近年来，3D人脸识别技术也得到了迅速发展，提供了更加精准的识别能力。
同时，人脸识别技术也不断进化，加入了生物特征识别、语音识别等技术，不断提高识别效率与识别准确度。
二、应用方面目前，人脸识别技术已被广泛应用于各个领域，包括公共安全、金融支付、商业服务、医疗健康等。
在公共安全方面，人脸识别技术可以用于监控监管、城市管理、边境安全等方面，对于恐怖事件和犯罪行为的预防和打击发挥了重要作用。
在金融支付方面，人脸识别技术可以用于支付密码验证、账号登录验证等方面，提高了支付安全性和便利度。
在商业服务方面，人脸识别技术可以用于快速验证身份、实现自动化售货等方面，提高了用户体验和服务效率。
在医疗健康方面，人脸识别技术可以用于病历管理、付费管理等方面，提高了医疗服务的效率。
三、风险方面由于人脸识别技术的广泛应用，也催生了一些风险。
其中最大的风险就是隐私泄露问题。
由于人脸识别技术需要采集人脸信息作为解锁或者支付等行为的验证手段，如果这些信息泄露给了不法分子，那么对于个人信息的侵犯就会随之而来。
另外，一些人脸识别技术的误差率仍然较高，会造成识别错误的情况出现，给用户带来不必要的困扰。
此外，在人脸识别技术的应用中，可能存在安全漏洞，需要加强安全防护工作。
总之，人脸识别技术的应用前景十分广阔。
人脸识别技术的发展及应用前景随着技术的发展和智能化进程的不断推进，人脸识别技术逐渐成为当今社会中热门的话题。
人脸识别技术不仅为社会运行提供了更快速、安全、高效的判断以及辨认方法，它还为各个领域提供了更加智能化的数据管理方法，具有广阔的应用前景。
本文将介绍人脸识别技术的发展历程以及它未来的应用前景。
一、发展历程人脸识别技术的发展历程非常漫长且也比较曲折。
近年来，各种原料成本逐渐下降、硬件优化、算法成熟等诸多因素促进了人脸识别技术的普及。
然而，它的应用领域并不仅仅是安防领域。
现在，它开始渗透到零售、教育、交通领域等。
人脸识别技术的发展经历了以下几个阶段。
1. 机械红外线阶段初期的人脸识别技术还处于机械红外线阶段，因此精度不高。
当时，图像处理算法的能力也非常有限，设备的成本十分昂贵。
毕竟当时已经进入21世纪，相较于它过去的阶段，已经微不足道了。
2. 二次元时代随着图像算法处理的不断发展，数据的获取条件有了很大的改善。
这也让现代的人脸识别技术得以进入二次元时代。
它可以大大提高精度，减少对设备的技术性要求。
3. 三次元时代三维成像的技术突破让人脸识别技术迈向了三次元时代。
三维成像技术弥补了二次元时代所存在的不足，并在物体珍藏和应用中展现出巨大的独特性。
4. 云计算时代随着互联网的快速发展和云计算逐步进入我们的生活，人脸识别技术也逐渐进入了云计算时代。
在云计算时代，一切活动都在云端完成，并在云端进行数据存储以及处理。
这让识别系统更加友好，也让人脸识别技术更加广泛地应用于现今社会。
二、应用前景人脸识别技术的广泛应用前景，随着技术的进步而不断地拓宽。
不同的需求和场景都对该技术提出了自己的独特的需求。
以下是人脸识别技术未来应用的一些领域：1. 安防领域人脸识别技术一直被广泛应用于安防领域。
借助其高精度和对比度，人脸识别技术已经被用于证明公民的身份和查找犯罪嫌疑人等方案。
这种技术还可以用于智能家居和智能办公室等场景。
3D人脸识别技术的应用前景一、3D人脸识别技术的概述3D人脸识别技术是一种根据人脸的三维信息进行身份认证和识别的技术。
它相比于传统的二维人脸识别技术有着更高的准确性和安全性。
3D人脸识别技术可以采集人脸的三维信息，包括脸部的形状、纹理、皮肤颜色等特征，并将其存储在数据库中。
在识别过程中，系统会对比待识别人脸的三维信息和数据库中存储的信息，通过测量两者之间的差异度，来判断是否是同一个人。
二、3D人脸识别技术的应用场景1.公安安保领域在公安安保领域，3D人脸识别技术可以帮助警方快速锁定犯罪嫌疑人。
通过将公共场所的监控设备和3D人脸识别技术相结合，可以实现对嫌疑人的实时追踪和监控。
同时，3D人脸识别技术还可以应用于社会治安管理，例如在重点区域进行身份认证、对失踪人员进行搜索等。
2.金融领域在金融领域，3D人脸识别技术可以提高金融机构的安全性。
例如，在ATM机上安装3D人脸识别技术，可以防止盗刷。
只有在识别用户的真实面容后，才会释放取款功能。
此外，3D人脸识别技术还可以被应用于银行账户的开户、转账等操作，为用户提高账户的安全性。
3.旅游领域在旅游领域，3D人脸识别技术可以为旅游企业提供更好的服务。
例如，景区的门票可以采用3D人脸识别技术进行智能验票，可以极大地减少游客排队等待的时间，提高游客的游览体验。
此外，在旅游酒店中，3D人脸识别技术还可以用来提高酒店房间的安全性，避免不法分子的入侵。
三、3D人脸识别技术的未来发展1. 精度进一步提高目前的3D人脸识别技术还存在着人脸调整、表情变化等问题。
未来，随着科技的发展，3D人脸识别技术的精度将进一步提高，可以更好地满足现实场景的需求。
2. 跨领域融合随着人工智能技术的不断发展，3D人脸识别技术将会与其他技术进行跨领域融合。
例如，在医疗领域中，3D人脸识别技术可以用来识别面容疾病，为医生提供更好的医疗服务。
3. 移动终端应用未来，3D人脸识别技术将会应用于移动终端。
简述人脸识别技术的应用及目前存在的技术难题人脸识别技术是一种通过计算机系统自动识别监控区域内的人脸，从而实现高效智能监控的技术。
它已经被广泛应用于各种场景，如安保、金融、教育、医疗等领域。
但是，在实际应用过程中，人脸识别技术面临着一些技术难题。
一、人脸识别技术的应用1.1 安保领域：人脸识别技术可以用于安保领域，如行人通道、大型活动场所等场景。
它能够在秒级时间内对通过人员进行处理，并且自动识别盗窃、交通违章等行为，大大提高了安保效率和安全水平。
目前，许多公共地方都会使用人脸识别技术，例如机场、影院、商场等，以提高公共区域的安全性。
1.2 金融领域：人脸识别技术可以应用于金融卡受理、ATM机等场景，以保护客户安全、保障交易准确性等。
此外，许多的银行和金融机构采用人脸识别技术进行远程认证，即通过网络视频认证客户身份。
1.3 教育领域：人脸识别技术在教育领域也有着广泛的应用，如通过学生的人脸识别来保障学生签到、防止代课等。
人脸识别技术可实现对出勤率和课堂参与度的准确评估。
1.4 医疗领域：人脸识别技术可以用于医疗领域，如识别病患和医护人员，实现自动报警等功能，在保障医疗安全方面起到至关重要的作用。
二、目前存在的技术难题2.1 高可靠性问题：人脸识别技术在应用过程中容易受到光线、角度等因素的影响，从而影响识别率。
这种巨大的误差以及识别质量的不稳定性，大大减少了应用场景的广泛度。
2.2 隐私保护问题：在大数据时代，隐私成为了一个永恒的难题。
人脸识别技术如果数据储存不当、管理不当，就容易泄露用户隐私，也会被黑客攻击。
2.3 假图片识别问题：人脸识别技术越来越成熟，在克服问题的同时，黑客也在如火如荼地进行着研究。
通过翻拍、人脸合成等方式，假照片能够蒙混进入系统中，干扰或破坏原有的系统运作。
综上所述，虽然人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，但是随着科技的发展，人脸识别所面临的问题也不断增多，在应用过程中需要进行一系列技术升级，以保护人们的隐私和数据安全。
人脸识别技术发展趋势与挑战近年来，人脸识别技术在社会生活中得到了越来越广泛的应用。
它可以应用在安防、社交、金融、医疗等各个领域，提高生活的智能化和便捷化水平，但同时也面临着一些挑战。
一、发展趋势1.智能化水平的提高人脸识别技术的发展，不仅仅是功能的不断完善，更体现在整体智能化水平的提高。
目前，人脸识别系统已经具备了自主学习、自我改进和自我适应的能力。
这意味着，在未来一段时间内，人脸识别技术将会变得越来越智能化。
2.技术运用的深化人脸识别技术已经开始深入到了生活的各个领域，而未来的发展趋势则是更加深化和广泛的运用。
比如，在安防领域，人脸识别技术可以进行智能锁定、人脸比对等操作；在金融领域，则可以用于账户核验、密码验证等。
3.数据信息的全面化人脸识别技术的发展离不开数据的支持，而未来的发展趋势则是不断深化数据的全面化。
这意味着，人们需要将更多的数据整合到系统中，以供更好地进行识别和分析。
在未来的发展中，这些数据的质量和数量将成为人脸识别技术的一个重要瓶颈。
二、面临挑战1.个人隐私的保护问题人脸识别技术虽然可以为生活带来很多便利，但同时也涉及到个人隐私的保护问题。
在实际应用中，如果人脸识别技术收集到的信息被不良分子利用，就会带来很大的风险。
2.识别效果的不稳定性目前，人脸识别技术并不是完美的，有时候效果也并不稳定。
一些因素，比如光线、角度、遮挡等等，都可能导致识别效果的不确定性。
尤其是在实际应用中，这个问题会更为突出。
3.技术法律法规的缺乏在随着人脸识别技术的发展，也需要相应的法律法规对其进行约束和规范。
但从目前来看，这方面的法律法规还比较薄弱，这给未来的技术发展带来了很多的风险。
三、未来展望针对以上提到的挑战，我们需要加强对人脸识别技术的依赖，并且在提高其性能的同时，也要加强对一些隐私和安全的保护。
与此同时，需要用更为深入的数据进行支持，以达到更为准确的识别结果。
在未来的发展中，人脸识别技术将会得到更为广泛的应用和推广，它将进一步带来社会的便捷化和智能化。
人脸识别技术的现状与发展趋势随着科技的进步，人脸识别技术越来越普遍地应用于各种场合。
它的出现提高了生活和工作的效率，也让我们看到了一个更加智能的未来。
但与此同时，一些问题也随之而来。
本文将分析人脸识别技术的现状与未来发展趋势，并探讨其中的风险和挑战。
一、人脸识别技术的现状在过去的几年中，人脸识别技术已经有了很大的进步。
不仅在安全领域广泛应用，例如公共安全领域、平安城市建设等。
还在大数据领域、互联网金融领域、智能手机解锁等领域得到了广泛应用。
解锁手机时使用人脸识别功能节省了时间和精力，大大提高了使用体验。
早期的人脸识别技术主要是利用2D图像进行人脸识别。
现在，随着技术的进步和算法的不断改进，3D人脸识别技术已经成为了可以迅速地判断一个人是否为本人的最佳方式。
二、人脸识别技术的发展趋势1.技术的进一步提升未来，人脸识别技术将不断提升自身的智能。
人脸识别技术将实现更快速的人脸检测技术，无论是在低光情况下还是光照充足的情况下都能够更加迅速地判断人脸。
这样的技术可以广泛应用于公共场所的安防，大大提高安全级别。
2.发展方向的多元化未来，人脸识别技术不仅专注于安全领域，还将趋于普及化。
例如，在酒店餐饮行业，通过识别来店的顾客可以更加及时地提供优质服务。
而在医疗领域，可以利用人脸识别技术完成患者登记、身份证明等操作，保障患者权益。
在教育行业，人脸识别技术可以控制教育系统里的考试诚信监控等场合应用。
综上，未来人脸识别技术的应用场景将越来越广泛，不仅在安防领域会有更多的应用。
3.追求更高的安全性人脸识别技术的发展方向也是追求更高的安全性。
比如，通过在人脸识别技术中引入活体检测技术，来判断人脸模型是否来自活体样本，可有效防范伪造和攻击。
三、人脸识别技术的挑战尽管人脸识别技术取得了很好的发展，但在应用过程中还面临着一些挑战和风险。
其中至关重要的问题是涉及到个人隐私保护的问题。
在非法使用人脸识别技术中，有可能未经授权收集和使用个人信息，触犯民事、刑事法律。
摘要：本文主要阐述了人脸识别技术的现状、应用情况、存在问题及发展方向，并重点从人脸的检测、查询、身份认证、比对方面进行了介绍和图表说明。关键词：人脸识别技术 人脸检测 人脸查询 人脸身份认证 人脸比对
浅谈人脸识别技术应用及发展趋势文/贾川 北京清大维森科技有限责任公司
专家视点栏目主持：王振奇E-mail：anfang@263.net.cn
2010年3月83专家视点
一、人脸识别技术概念及现状人脸识别，即通过计算机、相关算法对人脸进行分析判断的一种认证技术。通常也叫做人像识别、面部识别。严格的来说，我们统称人脸识别。人脸识别技术从应用层面上主要可分为：人脸检测、人脸识别查询、人脸识别身份认证和人脸识别比对四方面的应用，其可全部归纳为人脸识别查询技术。目前，我国从事人脸识别技术研究的单位有很多，使得生物特征识别技术形成了一定市场规模，同时也缩小了与国外的差距。2008年，以清华大学和中科院自动化研究所为代表的北京奥运会实名制票证系统的实施将生物特征识别技术又推到了一个新的水平，为我国生物识别技术在安防领域的应用打下了坚实的基础。二、人脸识别技术的应用1.人脸检测人脸检测，顾名思义，就是对视频图像进行检测看是否有“清晰”人脸的图像高速处理过程。目前，被应用在银行的大联网高速图像搜索系统正是基于人脸检测技术与人脸识别查询技术为一体的视频图像快速索引系统。目前，很多地区的城市视频监控、银行监控都逐渐实施联网工程，浩大的联网工程产生了海量的视频数据。如何对海量的视频数据进行快速准确的查询成为我们目前必须要解决的问题。为此，针对银行大联网高速图像搜索系统的现状而开发出了一套综合应用系统。它主要由以下三部分构成：（1）前端采集子系统前端采集子系统，主要用于完
成对视频信息的人脸检测及叠加存储过程。也是整个系统顺利实施的有效保障。该子系统自成系统，在整个系统顺利实施前可先期实施，系统完全能够单独工作。系统结构图如图1所示。如图所示，深黄色模块为银行营业网点现有监控设备。摄像机为柜台或ATM场景监控摄像机，所有摄像机监控录像存入硬盘录像机，存储时间为1-3个月，通过键盘选择部分摄像机监控录像在监视器上显示。灰色模块为新加入的人脸图像采集设备。安易拍为装在柜台前或ATM机上的视频采集设备，采集到的视频信息经过安易检人脸检测分析，把检测出的人脸叠加在对应的摄像机监控录像上，这样做不但能够清晰的看到柜台监控摄像机中办理业务客户清晰的脸部照片，还能以此叠加照片为索引快速的检索所有叠加该人脸照片的监控录像。实现海量视频信息的高速索引。该子系统可在实现整个系统初期实施完成，便于后期子系统快速顺利地实施。（2）图像处理子系统图像处理子系统，用来对采集到的图像信息做人脸特征提取、基本信息打包并实时上传的综合处理过程。系统结构图如图2所示。如图所示，整个系统是由多台图像处理服务器组成的，单台服务器数据处理能力为4-6路视频图像，前端采集子系统把叠加有人脸照片的视频图像输入到图像处理服务器后，经过一系列的处理，最终打包成若干个数据包上传至数据管理查询子系统。数
图1 前端采集子系统结构图摄像机安易检硬盘录像机监视器安易拍
图2 图像处理子系统结构图叠加有人脸照片的视频图像数据包图像处理服务器
2010年3月84Expert View据包主要由人脸特征值、人脸照片、IP地址、营业网点地址、时间等若干信息组成，每个数据包的大小在5K左右。（3）数据管理查询子系统数据管理查询子系统，用于对图像处理子系统上传的数据包进行分类管理查询的综合应用。系统结构图如图3所示。
如图3所示，系统主要由若干数据管理服务器和若干人脸比对服务器组成，服务器的数量由联网营业网点视频监控总路数决定。所有经过图像处理子系统上传至数据管理服务器的数据包按不同类型分类管理入库，人脸比对服务器对入库的所有人脸特征值进行加载，以备所查询使用。当有查询需要时，只需在客户端输入查询照片，人脸比对服务器能够在瞬间查出相似人员的信息并发送查询结果，之后根据数据包中的时间、地点信息查找有关视频录像。2．人脸识别查询人脸识别查询是通过以人脸照片为查找目标，从某个或多个人脸数据库中查找设定相似度照片信息的过程。普遍应用于公安部门，主要有出入境护照管理、刑事侦查嫌
犯查询、走失人口及合法公民身份查询。通过建立相应的数据库（如出入境护照管理需要建立已办理护照人脸数据库，合法公民身份查询需建立完善的二代证人脸特征数据库），采用C/S或B/S架构，通过在客户端输入要查询人的照片，由服务器端完成相似照片的查询，其核心是基于人脸比对技术。人脸识别查询根据数据库容量及客户端使用数量及频率设计合理的应用结构。出入境管理在当今社会起着举足轻重的作用，特别是一些危害国家安全及经济的犯罪分子通过办理多本护照，企图出境躲避法律的制裁，我们更要把其挡在国门之内。犯罪分子可以改姓名、可以有多种身份、可以有多个证件，但是他只有唯一的一张脸是不变的。不管你是谁，你叫什么，这张脸就是你能否办理护照的有效依据。该套系统由于客户端数量有限，且使用频率相对很低，系统采用C/S结构，核心工作基本由服务器完成。系统工作流程如图4所示。在系统客户端输入所要办理护照人员现场拍摄的照片，系统会在多个类型的数据库中一一查询并返回查询结果。在已办理护照人员人脸数据库中查询，可以防止一人多本护照；在法律不准出境人员人脸数据库中查询，可以防止该类人员出境逃避法律；在办理过且未被审核通过人员数据库中查询，可以对其进行重点审核等。刑事侦查嫌犯查询、走失人口及合法公民身份查询与出入境护照管理应用原理一样，所不同的正是其“人
脸库”，追查逃犯能够建立逃犯库即可，核实公民身份信息，二代证数据库建立即可实现。再有不同就是系统结构、客户端使用数量和频率会有所不同。出入境现在是每个省为一系统，在各市办理护照的相关部门设立客户端即可，通过联网即可完成在服务器端的查询。公民身份信息核实，需要在每一个派出所设一个客户端，全国设置多个数据库。是一个大型的联网工程，采用B/S结构，多台服务器并行的使用方式。这些都需要我们及广大致力于人脸识别发展的企业及用户去探索其最优的应用方式。3．人脸识别身份认证人脸识别身份认证，就是通过人脸识别完成对某个人或某些人身份的认证。该项应用主要适用于参加大型活动身份认证、大型会议身份认证、重要机构重要人员身份认证等。目前比较成熟的应用主要有大型活动身份认证，如2008北京奥运会实名制票证系统认证；重要机构重要人员身份认证，如银行押运员身份认证。该类系统，人脸识别起到的是对人员身份的一种认证，是为了提高安全性。通常需要射频技术配合完成。如奥运会实名制票证系统认证，购票人在购票的时候已提交其规定格式的照片，人票合一，完成对进场观众的认证；银行押运员身份认证，通过与其之前使用的工卡完成对押运员的“人卡合一”认证。其核心是一对一比对，不论从认证速度还是准确率来看，已经很成熟的应用在上述场合。人脸识别身份认证，已经越来越受到很多相关部门的重视。
图3 数据管理查询子系统结构图数据包查询照片数据管理服务器
人脸比对服务器查询结果
2010年3月85专家视点4．人脸识别比对人脸识别比对，主要应用于门禁控制系统，由人脸或辅以其他识别方式完成对人员进出的控制。诸如银行金库、部队弹药库等重要场所的出入口控制对该类场所安全起着非常重要的作用。通常是多种识别方式相结合，经过多种识别完成对进出口的控制。该项技术及产品已经在很多银行金库得到成功的应用。门禁控制系统中另外一个需要我们关注的应该是控制器接口标准的统一。人脸识别比对完成之后，需要控制器来控制门的打开。目前市场上的控制器接口绝大多数都是韦根接口，但是其不统一的接口格式，导致了我们在选用控制器中受到一定的限制，这就需要我们更多的控制器、读卡器、指纹机、人脸门禁机等相关企业厂家共同努力，使行业应用标准统一，这样才会促进整个行业的良性发展。
图4 人脸识别查询系统流程图输入办理护照人现场拍摄的
已办理护照人员人脸数据库法律不准出境人员人脸数据库办理过且未被审核通过人员人脸数据库
根据相似度由高到低返回结果
三、人脸识别技术应用所面临的问题目前，人脸识别技术在上述几方面应用基本上已经很成熟，但还面临着更多的问题需要去解决，如模糊照片的人脸识别、远距离的人脸识别、快速行进中的人脸识别等，这些都是人脸识别将来所要研究的问题。在此，我们看到生物特征识别技术这一庞大的市场需求，但我们也很清醒的认识到人脸识别技术的某些应用是在特定环境下的应用，其中每一项技术的成熟应用，都要有很多科研人员、系统建设人员和用户的共同努力来实现的。所以，人脸识别技术不是属于某人或某群体的技术，而在整个行业链中每一个环节都是特别重要的，人脸识别在多个领域应用的成功。需要让越来越多的企业和研发人员参与进来。
四.人脸识别技术的发展前
景及趋势人脸识别应用已经越来越被很多企业及相关行业标准制定部门所关注。如2007年发布的上海市地方标准《重点单位重要部位安全技术防范技术要求》中的城市轨道交通和酒店、办公楼部分明确要求使用人脸识别装置，且轨道交通部分为强制性要求；2009年8月1日实施的北京市地方标准《城市轨道交通安全防范技术要求》中明确要求要有人脸采集系统及使用人脸比对技术。人脸识别技术作为安全防范技术中一个重要组成部分，逐渐从系统集成发展到嵌入式独立工作，再到模块化、芯片化。这都需要我们每一位行业人员去努力，始终在不断的更新技术、研发新产品、开发新应用，才能为生物识别特征技术发展带来新的契机。
2010年3月86
