系统应用：
普遍应用
人脸识别系统其实是台特殊的摄像机，判断速度相当快，只需要0.01秒左右，由于利用的是人体骨骼的识别技术，所以即使易容改装，也难以蒙过它的眼睛。而且“人脸识别系统”具有存储功能，只要把一些具有潜在危险性的“重点人物”的“脸部特写”输入存储系统，重点人物如擅自闯关，就会在0.01秒之内被揪出来，同时向其他安保中心“报警”。另外，某些重要区域如控制中心只允许特定身份的工作人员进出，这时候面部档案信息未被系统存储的所有人全都会被拒之门外。
与此前的指纹识别系统相比，人脸识别系统有很多的改进。指纹技术的使用寿命不如人脸识别系统，使用成本也高于人脸识别系统。由于沾水、沾汗、沾灰，还有传感器只能在室内使用等原因，指纹识别系统在露天户外使用的可能性很小。而用于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作，它不侵犯，第二它是很安全的，无论室内还是户外均可使用。人脸识别系统意味着每个人的脸上都贴着名字，外人看不见，但监控系统能看得见。包括外国人，从踏入中国的一瞬间，他的图像和个人资料就会进入电脑的控制中心，不管在什么地方出现，都可认出此人。而且被观察的人不知道有设备在监视他，起到了科技、文明的功能。
系统运作
2012年4月，铁路部门公布招标公告，对京沪高铁安检区域人脸识别系统工程进行公开招标，上海虹桥站、天津西站和济南西站三个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。
业内人士透露，现在有的人脸识别技术在抓取出人脸后，会把焦点对准眉骨到下颚这一倒三角区域，找出该区域的数千个点位，这些点位组成一套数学模型，通过复杂的数学方式计算人脸的相似度，因此准确度很高。
2012年11月，武汉公安正构建一套高精准人脸识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在明年3月投入实战应用。
目前，武汉警方已建成以信息采集、分析研判、信息指导行动三项机制以及视频监控系统和地理信息系统为支撑的动态信息化警务系统。
三峡秭归县于2011年8月启动“人脸识别系统”，建立了退休人员动态信息库。每年9月至次年3月进行退休人员资格认证。截止到2012年12月10日完成离退休人员认证8135人，其中，网上视频认证194人。
2012年11月底，全市所有机关事业经办机构都启用人脸识别系统进行领取养老金资格建模认证工作，2013年5月底完成初次建模工作。若超过期限没有进行身份验证的离退休人员，社保管理系统将会自动停发其养老金。建模成功后，退休人员可以就近通过互联网和摄像头自行完成身份认证。

功能模块：
人脸捕获与跟踪
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。

技术原理：
人脸识别内容
人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。


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