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人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。

比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中，比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。

（1）軟件結構

針對機關的實際情況，從可靠性、可管理性、可擴充性、開發性和安全性等角度出發，本系統采用客戶/服務器和瀏覽器/服務器相結合的體系結構。客戶/服務器主要用于那些界面復雜、保密性、安全性高、以數據庫修改操作的部分。瀏覽器/服務器利用WWW技術的HTTP，基于頁面進行瀏覽信息。它用于那些以信息共享、信息通信、信息檢索查詢為主的部分。以瀏覽器/服務器結構設計系統，用戶使用時不需要安裝專用的客戶端軟件便可查詢公用信息，也不需要對用戶進行專門的培訓，而且在系統升級時，只需修改服務器端的數據與應用，維護方便。

在進行應用程序的設計和開發時，采用站點與構件方式。不同的業務對應于不同的功能模塊。并且，每個操作人員和用戶在訪問某一個系統時，站點上僅出現其權限范圍內的應用和相關處理數據。通過系統的定制功能，可以提高系統的友好性和安全性。

（2）網絡結構

該系統可以在機關原有一卡通網上平滑升級，也可以單獨組成網絡。

傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們蕞熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

迅速發展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別系統逐漸走向實用化。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的 性和不易被復質的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。