人脸识别：业界*
1、识别率更高
比以色列face.com 人脸识别系统准确率高 25%比国内某知名人脸识别商用系统准确率高55%
2、识别速度更快
单台服务器每秒可完成1500 万次人脸比对在移动终端上人脸检测帧率是 Google 的 3 倍
3、对人脸容忍度更高
人脸姿态变化30 度内可识别，60 度内可检测人脸大小低50 像素可识别，28 像素可检测
4、在海量（百万级以上）人脸库应用场景下，人脸识别准确率高达 92%
识别率几乎不受帽子、胡子、眼睛、发型等面部遮挡的影响。
在18-50 年龄范围内，依旧可以保持 90%以上的识别准确率。

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。

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。

先进的特征提取算法
采用独特的自适应的分层特征学习算法，再现系统能针对任意的识别任务通过学习自动生成优的特征提取，从而不断增加新的检索特征，具有其他系统无法比拟的自学习性和可扩展性。

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