人臉識(shí)別技術(shù)特點(diǎn)人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的***性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類(lèi)型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)：非強(qiáng)制性：用戶不需要專門(mén)配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別;除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。上海軟杰智能設(shè)備，人臉識(shí)別的信賴伙伴。江蘇人臉識(shí)別定義

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別系統(tǒng) ，是一種技術(shù)，它通過(guò)將人臉的數(shù)字圖像或視頻幀與已知人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，來(lái)識(shí)別個(gè)人身份。這種技術(shù)主要用于身份驗(yàn)證和用戶身份確認(rèn)服務(wù)，通過(guò)分析給定圖像中的人臉特征來(lái)實(shí)現(xiàn)。人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)始于20世紀(jì)60年代，**初作為計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一種形式。自那以后，隨著時(shí)間的推移，人臉識(shí)別系統(tǒng)在智能手機(jī)和其他技術(shù)形式（如機(jī)器人技術(shù)）中得到了更廣泛的應(yīng)用。由于計(jì)算機(jī)化的人臉識(shí)別涉及對(duì)人的生理特征進(jìn)行測(cè)量，因此人臉識(shí)別系統(tǒng)被歸類(lèi)為生物識(shí)別技術(shù)。盡管作為生物識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性低于虹膜識(shí)別、指紋圖像采集、掌紋識(shí)別或語(yǔ)音識(shí)別，但由于其無(wú)接觸的過(guò)程，它被***采用。人臉識(shí)別系統(tǒng)已被部署在高級(jí)人機(jī)交互、視頻監(jiān)控、執(zhí)法、旅客篩查、就業(yè)和住房決策以及圖像自動(dòng)索引等領(lǐng)域。 安徽靠譜的人臉識(shí)別人臉識(shí)別功能，讓安全防范更上一層樓。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)得到了***的提升。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以通過(guò)訓(xùn)練大量的人臉數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)面部特征，并構(gòu)建出高效的分類(lèi)模型。其中，支持向量機(jī)（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是兩種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。SVM通過(guò)尋找比較好超平面來(lái)劃分不同類(lèi)別的人臉數(shù)據(jù)，而ANN則通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接方式來(lái)學(xué)習(xí)和識(shí)別面部特征。這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠處理更復(fù)雜的面部特征變化，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中取得了***的成果 [6]。深度學(xué)習(xí)方法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過(guò)構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取面部特征。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以學(xué)習(xí)從低層次的像素特征到高層次的語(yǔ)義特征，從而更準(zhǔn)確地描述人臉的復(fù)雜特征。

人臉識(shí)別技術(shù)原理分析人臉識(shí)別主要分為人臉檢測(cè)（facedetection）、特征提取（featureextraction）和人臉識(shí)別（facerecognition）三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)是指從輸入圖像中檢測(cè)并提取人臉圖像，通常采用haar特征和Adaboost算法訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類(lèi)器對(duì)圖像中的每一塊進(jìn)行分類(lèi)。如果某一矩形區(qū)域通過(guò)了級(jí)聯(lián)分類(lèi)器，則被判別為人臉圖像。特征提?。禾卣魈崛∈侵竿ㄟ^(guò)一些數(shù)字來(lái)表征人臉信息，這些數(shù)字就是我們要提取的特征。常見(jiàn)的人臉特征分為兩類(lèi)，一類(lèi)是幾何特征，另一類(lèi)是表征特征。幾何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關(guān)系，如距離、面積和角度等。由于算法利用了一些直觀的特征，計(jì)算量小。人臉識(shí)別運(yùn)用，讓機(jī)場(chǎng)安檢更加高效。

人物識(shí)別技術(shù)又稱為面像識(shí)別、人像識(shí)別、相貌識(shí)別、面孔識(shí)別、面部識(shí)別等。這些叫法的含義有細(xì)微的差別，人物識(shí)別一般依據(jù)視頻中***人物進(jìn)行身份識(shí)別，比如門(mén)禁等應(yīng)用；而面像識(shí)別、人像識(shí)別則強(qiáng)調(diào)的是像，以確定人像圖片中人物的身份為主，比如照片比對(duì)等應(yīng)用。主要優(yōu)勢(shì)自然性。

是指該識(shí)別方式同人類(lèi)（甚至其它生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類(lèi)也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟?lèi)或者其它生物并不通過(guò)此類(lèi)生物特征區(qū)別個(gè)體。 上海軟杰智能，人臉識(shí)別技術(shù)的先行者。錫山區(qū)人臉識(shí)別系統(tǒng)

上海軟杰智能設(shè)備，人臉識(shí)別的創(chuàng)新者。江蘇人臉識(shí)別定義

人臉識(shí)別技術(shù)的歷史 可以追溯到20世紀(jì)60年代。當(dāng)時(shí)，研究者開(kāi)始嘗試使用電磁脈沖對(duì)面征進(jìn)行手動(dòng)測(cè)量，并將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)新照片中人物的自動(dòng)識(shí)別。這一早期的探索奠定了人臉識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)。進(jìn)入70年代，研究人員進(jìn)一步細(xì)化了面部特征的測(cè)量，增加了更多的測(cè)量點(diǎn)，包括嘴唇厚度和頭發(fā)顏色等，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。這為后續(xù)的人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了重要的參考和依據(jù)。在80年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)得到了進(jìn)一步的提升。研究者開(kāi)始使用線性代數(shù)等數(shù)學(xué)工具，對(duì)面部圖像進(jìn)行低維表示，從而更好地提取和識(shí)別面部特征。這一時(shí)期的研究為人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。江蘇人臉識(shí)別定義

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