人脸识别报告什么是人脸识别1比1

人脸识别报告时间:2021-07-29 阅读:()

人脸识别技术的新发展中围绕人脸识别技术说明了什么内容

科学解析何为人脸识别技术　　所谓人脸识别技术，即基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流进行判断，首先判断其是否存在人脸。

如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。

并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末期。

20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率有待提高。

美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起广泛关注。

作为最容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别成为当今国际反恐和安全防范最重要的手段之一。

　　人脸识别技术及其应用的分类　　人脸识别技术分为两大类：即以反恐安全、调查取证、刑事侦查为主的军用/警用人脸识别技术，和以公司管理，商业保密为主的商用人脸识别技术。

第一类的应用更为复杂，且最人脸识别技术的要求非常高。

第二类，主要集中在公司管理、商业保密等领域，相对而言，技术的难度要低很多。

在识别过程中，计算机通过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、身份确认以及身份查找等相关措施，从而甄别图像中的人。

　　而此技术主要采用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，即人脸特征模板。

利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。

通过这个值即可确定是否为同一人。

这一技术现在已被广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多领域。

　　从实践中得出，相对于其他的生物识别技术，人脸识别技术无论从可靠性、准确性还是其他数据上都是佼佼者，因此，它才会成为各家首选。

　　人脸识别应用领域举例：　　1.人脸识别技术在警用方面的应用　　2004年11月，13起超市投毒案主犯栽在了人脸识别系统上。

2004年11月12日至15日，北京市7家超市先后接到一名男子打来的匿名电话。

案发当日，警方根据线索，模拟画出犯罪嫌疑人主要特征和行为轨迹。

2004年11月16日当尹刚在西城区护仓胡同出现时，被电子眼发现，通过人脸识别系统比对确认嫌疑人后，被刑侦总队特警支队侦查员摁住。

　　2008年8月，人脸识别技术被用于北京奥运会安保，在开幕式上数万名观众由国家体育场鸟巢的100多个人脸识别系统快速身份验证关口入场。

直至开幕式结束，现场秩序井然。

人脸识别系统不仅准确稳定的锁定分析人脸特征，以找出可疑人员，且分析速度快，避免了以往大型会议时安检通道拥堵的情况发生。

　　2.人脸识别系统还在民用领域大显身手　　这些年，拐卖儿童的趋势愈演愈烈，为了保护城市中儿童的安全。

有些幼儿园，小学已经安装上了面部识别系统，用于保护孩子的安全。

这些系统采用人脸识别加ic/id卡(非接触式智能卡)双重认证：每一位幼儿在入学注册时进行相关登记：资料、面像、ic/id卡号、接送者、接送者面像。

每次入园时刷卡进行报道，放学时刷卡并进行接送家长人脸认证，如果认证失败拍照后即报警通知管理员，如果认证成功即拍照放行。

不论识别成功与否，系统都会记录下被识别者图像。

每一次接送都有详细的时间、接送人员的照片可供查询。

另外系统提供短信提示的扩展功能，家长可在手机上看到人脸识别认证时所拍的照片，从而监控到接送这个过程!从其中一个重要源头杜绝了儿童被拐的可能性。

　　人脸识别：生物识别技术领域的发展趋势　　人脸识别技术，是目前生物科技上在可行性，稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术。

也是目前各行各业安全保卫中运用最广，效果最好的一种技术。

在未来的几年内，它必将超越指纹识别等生物技术，成为生物识别技术领域的霸主。

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人脸识别系统这个行业的发展趋势如何？

根据QYResearch机构发表的相报告显示，人脸识别系统行业发展空间很大，该技术在行业垂直领域得到广泛接受，即政府和公用事业，军事，国土安全，银行，金融服务和保险（BFSI），零售等。

人脸识别的发展前景如何？最新的技术方向有哪些

据前瞻产业研究院《2016-2021年中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，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，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。

人脸识别技术已经得到广泛的认同，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）。

前瞻产业研究院认为，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。

随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。

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。

中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

3、公安、司法和刑侦。

如利用人脸识别系统和网络，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、电子政务和电子商务。

在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。

而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。

但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

视吧人脸识别出现错误代码1011，怎么弄

视吧人脸识别出现错误代码1011，怎么弄要避免以下情况：影响人脸识别技术的因素及解决方法　　测量人脸识别的主要性能指标有： 1.误识率(False;ept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。

　　计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。

一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。

因此，可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。

　　影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。

(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。

(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。

采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。

(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。

(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。

(7)附着物(眼镜、胡须)的影响。

(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。

人脸识别一体机是什么原理

以手机人脸识别为列，人脸识别一体机原理： 1、手机人脸识别的原理是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识别。

2、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，20世纪80年代以后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别系统得到了不断的改进；然而，在20世纪90年代末，它真正进入了初步的应用阶段，主要在美国、德国和日本实现。

3、人脸识别系统成功的关键在于是否具有先进的核心算法，使识别结果具有实际的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习等多种专业技术。

同时，还需要结合中间值处理的理论和实现，这是生物识别的最新应用，其核心技术的实现体现了从弱人工智能到强人工智能的转变。

扩展资料：一、人脸识别的优点：在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。

例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的。

此外，还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不是自然的，因为人类或其他生物并没有通过这样的生物特征来区分个体。

二、人脸识别困难：人脸识别被认为是生物特征学乃至人工智能领域最困难的研究课题之一，人脸识别的困难主要是由于人脸作为生物特征的特性造成的。

参考资料来源：百度百科-人脸识别