四川可视化人脸识别应用范围

   人脸识别是有必要的，可以有效防止闲杂人员出入小区，相比传统门禁更难以复制。如今市面上的人脸识别门禁都需要采集人脸信息，存入人脸库的。当然就存在泄露/被盗用的风险。我们小区已经有业主投诉了，物业给换成了“无图人脸识别门禁”，问过他们了，这个是在手机上做人脸识别，不保存人脸信息，也没有人脸库，保护业主隐私。这段时间**还能识别口罩下的人脸，可以说我们家物业很为业主着想了。看小区的人脸平台是什么样的公司提供得了，实事求事讲，目前能够完全老老实实做服务的公司很少，有的厂商又是**给小区装人脸机，又是补贴，你说他怎么赚钱？如果社区上的人脸系统是部署在物业那里的，能用你数据的也就物业公司了，如果是那种做云平台服务的，就很难说，有的创业公司都是打着数据挖掘的旗号去融资的，什么叫数据，就是你在什么小区几楼几栋，长什么样，家里几个人，有几个车位，物业费交了多少，甚至谁来串门他都知道，号称是精细用户画像，能够评估你的财力，那这个东西感兴趣的公司很多，所以如果你是业主，有这个担忧除非业委会参与把关，在个人隐私还有数据安全方面去跟物业谈，如果你是物业公司，多考虑一下业主的担忧。人脸识别考勤系统整理生成考勤报表以便于人事部门进行员工的绩效考核。四川可视化人脸识别应用范围

   人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸***的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认。四川可视化人脸识别应用范围只需要刷人脸就可以识别身份开门。

   1:N人脸识别的应用场景包括学校电子班牌、物业小区、新零售的客户识别等。学校电子班牌，将走班制课程表与多模式多方式班级考勤关联，实现校务与教务的信息化管理，成为学校和班级、教师和学生、家长和学生之间交流与互动的桥梁从物业小区到企业楼宇，结合企业的需要可以用于人脸闸机、考勤、OA管理、访客的管理和注册，随之而来的就是更加智能的管理人群和流向。在新零售行业，帮助线下零售商家更了解他们的客户，将线下人群信息向线上转化。通过前端的图像获取硬件和机器视觉技术分析客群，提供精细的客流分析如顾客年龄、性别，甚至停留时长、行为分析等多维数据。N:N人脸识别模式主要用于****N:N是1：N的延伸，即同时对多张人脸进行人脸检索，需要占用更多的计算资源。是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程，是动态人脸比对。比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等就是典型的运用N:N人脸识别模式。

面部形象与人格间的关联，尚可从相对残忍的“刺印面部”得到说明：无论东西，“脸”同样具备承载贬损人格刑罚的功用[14]。无论面具制式，还是刺印花纹，均可能极其丰富。不过，前者既明显，又难长久；后者明显而长久，但欠灵活。此时，在面目及修饰间保持清晰分界，是更为自然的观点[15]。原本面貌所对应的，是洁净与真诚：“……理想情况下，[脸]**了灵魂的运动……”[16]；与此同时，改易本来面貌，则对应于谎言及矫饰[17]。这一二分，引致圣奥古斯都的经典譬喻：“[信徒的脸，当如开卷之书般敞亮，心当如玻璃般透明……”[18]譬喻投影至法律层面，即是如下经典信条：“任何谎言，都是教义上的罪。”[19]虽然这一愿景从未被不折不扣执行，变通之学说及实践频出；不过，作为道德垂范的“玻璃心”，地位在长时间内未受动摇[20]。伴随“通往工业**的漫长道路”[21]启程，相比“古板”的圣奥古斯都，西塞罗对“时势”及“欲望”的体谅，逐渐焕发生机[22]。当文艺复兴帷幕徐徐升起，为“面具”、“掩蔽”甚或“谎言”正名的文字越来越多。Snyder提及，至十五、十六世纪，对理想人格的观念，向以下截然相反的方向生变：“[一方面，在事实层面]，人格隐蔽在内

    中心控制服务终端、计时/计次收费终端。简化了各教室的应用管理工作。

   二、人脸识别技术发展历程人脸识别**初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。精确定位并**面部区域位置。四川可视化人脸识别应用范围

在人与人相联的时代，围绕人提供服务首先要解决的是辨识人的身份。四川可视化人脸识别应用范围

   技术特点人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺点，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了***的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的***性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性。四川可视化人脸识别应用范围

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