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發布時間：2020-07-26 07:07
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在人臉識別過程中，對于前端在各種環境下采集到的圖像，需要先做預處理，譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段，在檢測到人臉后，再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對，即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人。
人臉識別的完整過程是：人臉數據采集-模型訓練-圖片拍攝-預處理-特征采集與比對-輸出結果。人臉檢測只是其中個別環節。
人臉識別技術發展歷程
人臉識別蕞初在20世紀60年代已經有研究人員開始研究，真正進入初級的應用階段是在90年代后期，發展至今其技術成熟度已經達到較高的程度。整個發展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯網應用階段。
與其他生物識別方式相比，人臉識別優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優勢明顯，未來將成為識別主導技術。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式，優點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利，可拓展性好。在復雜環境下，人臉識別精度問題得到解決后，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規模應用的主流識別技術。
?人臉識別技術應用概況
2014年是我國人臉識別技術的轉折點，使人臉識別技術從理論走向了應用，2018年則是人臉識別技術全方面應用的重要節點，"刷臉"時代正式到來。
目前，從我國人臉識別技術應用來看，主要集中在三大領域：考勤門禁、安防以及金融。
從具體應用來看，主要包含了公共安全領域的刑偵追逃、罪犯識別以及邊防安全等；信息安全領域的政府職能領域的電子政務、戶籍管理、社會福利和保險；商業企業領域的電子商務、電子貨幣和支付、考勤、市場營銷；場所進出領域的軍事機要部門、金融機構的門禁控制和進出管理等。
與傳統的指紋、磁卡等門禁體系辦理相比，人臉識別門禁體系在辦理使用上愈加智能快捷。以往社區人員發作變化，需要及時替換指紋、磁卡和鑰匙。人臉辨認門禁投入使用之后，新入住的用戶只需要在社區辦理處等級人臉信息，即可自在進出，大大節省社區人員變化辦理成本。
門禁作為寓居環境安防第壹關，其重要性不言而喻，門禁體系的設計作業漸成安防商場重視的要點。在人工智能技能百家爭鳴的當下，人臉辨認異軍突起，借助東風，推進人臉辨認門禁進一步走向商場。現在，人臉辨認門禁體系已被使用于金融、安防、教育、工作、大樓辦理等領域。
