人臉識別系統的應用是什么？

　　人臉識別系統應用的建構是如何的呢，大家知道嗎？面部識別是一種進行執法和安全監視的技術。人臉因具有不可復制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受歡迎。如何正確使用人臉識別應用，可能很多朋友都不清楚，下面就和道達智控一起看看吧。
　　一.隨著科技的不斷進步，人臉識別技術、智能視頻分析技術等飛速發展，并已滲透到人們生活的各個領域，在諸如智能手機人臉解鎖、公司智能簽到等方面得到廣泛應用。然而，這些系統存在很多弊端，比如需要正確的姿態以及固定的光照環境，在識別前建立待識別人員的人臉庫，須有一定時間的停留等，這些都給用戶帶來不好的用戶體驗，導致系統的使用存在較大的問題。同時無論是手機上的智能人臉解鎖還是智能簽到系統，識別的對象都是人臉處于靜止不動時的成像，成像限定為無傾側、無強光干擾，屬于靜態人臉識別的范疇

　　二. 人臉識別系統應用以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛采用區域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。2006年，美國已經要求和它有出入免簽證協議的國家在10月26日之前必須使用結合了人臉識別的電子護照系統，到 2006年底已經有50多個國家實現了這樣的系統。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統;可以對人臉明暗偵測，自動調整動態曝光補償， 人臉追蹤偵測，自動調整影像放大。

　　三. 與其他生物識別技術一樣，面部識別被認為是一種會在不遠的將來得到廣泛使用的技術。除了進行執法和安全監視之外，面部識別軟件還有其他幾個用途，包括：

　　消除投票欺詐：墨西哥政府對面部識別系統的使用可稱為是最具創新的用法之一，他們使用此技術找出舞弊的選民(通過重復登記)。為了控制選舉結果，有人會以不同姓名多次登記注冊，以便能夠多次投票。使用傳統方法并不容易找出這些人。借助面部識別技術，官員們可以通過搜索選民數據庫中的面部圖像來找出重復登記的選民。他們將新圖像與檔案中的記錄進行對比，找出試圖使用多個姓名進行登記的人。在墨西哥2000年的總統選舉中曾使用了此技術，而且預計將很快應用到地方選舉中。

　　取款身份驗證：在得到用戶同意后，ATM機或取款柜臺會拍攝客戶的數字照片。然后，面部識別軟件使用該照片生成一個面紋，避免客戶身份失竊和欺詐交易。使用面部識別軟件后，無需再使用身份證、銀行卡或個人識別號(PIN)來確認客戶的身份。

　　計算機安全：通過在計算機上安裝網絡攝像頭和面部識別軟件，可以將您的臉變成進入計算機所需的密碼。IBM已經在其A、T和X系列的Thinkpad筆記本電腦上的屏幕保護程序里融入了這種技術。

　　四. 面部識別方法有多種，但是通常涉及捕獲、分析和對比等一系列步驟，將某人的面孔與數據庫中存儲的圖像進行對比。主要有以下步驟：

　　檢測——當系統連接到視頻監視系統后，識別軟件會在攝影機的視野中搜尋面部信息。如果在視野中存在一張面孔，它會在幾分之一秒的時間內檢測到它。它使用多尺度算法以低分辨率搜索面部圖像。(算法是提供一組指令以完成特定任務的一個程序)。系統只有在檢測到類似頭部的形狀后，才切換到高分辨率搜索。

　　對齊——一旦檢測到面部圖像，系統會確定頭部的位置、大小和姿態。只有在面部與攝像機至少成35度角的情況下，系統才會記錄它。

　　標準化——頭部圖像經過縮放和旋轉，以便能記錄和映射到相應的大小和姿態。無論頭部的位置如何以及相距攝像機的距離有多遠，都可以執行標準化過程。光線不會對標準化過程產生影響。

　　表示——系統將面部數據轉換成一個唯一的代碼。通過編碼，可以更加容易地將新近捕獲的面部數據與存儲的面部數據進行比較。

　　匹配——將新捕獲的面部數據與存儲的數據進行對比，并(在理想情況下)鏈接到至少一個已存儲的面部圖像。

　　面部識別系統的[2]核心是局部特征分析(LFA)算法。這是系統在對面孔進行編碼時使用的數學技術。系統對面孔進行測量，并生成一個面紋，即面部的唯一數字代碼。在存儲了面紋之后，系統會將它與數據庫中存儲的成千或成百萬的面紋數據進行對比。每個面紋都存儲為一個84字節的文件。系統可以用每分鐘6000萬張面孔的速度對內存中的面紋數據進行匹配，對于硬盤中的面紋數據，每分鐘可以匹配1500萬張面孔。在進行對比時，系統會用介于1到10之間的一個值來表示對比結果。如果該值大于預先定義的閾值，則宣布找到一個匹配結果。然后，操作人員可以查看被宣布為匹配項的兩張照片，確定計算機的工作是否準確。

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