应⽤！
⼀、技术概述
⼈脸识别，是基于⼈的脸部特征信息进⾏⾝份识别的⼀种⽣物识别技术。⽤摄像机或摄像头采集含有⼈脸的图像或视频流，并⾃动在图像中检测和跟踪⼈脸，进⽽对检测到的⼈脸进⾏脸部识别的⼀系列相关技术，通常也叫做⼈像识别、⾯部识别。 ⼆、发展历史
⼈脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提⾼，⽽真正进⼊初级的应⽤阶段则在90年后期，并且以美国、德国和⽇本的技术实现为主；⼈脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核⼼算法，并使识别结果具有实⽤化的识别率和识别速度；“⼈脸识别系统”集成了⼈⼯智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是⽣物特征识别的最新应⽤，其核⼼技术的实现，展现了弱⼈⼯智能向强⼈⼯智能的转化。
三、技术特性
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陷，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可见光图像的三维图像⼈脸识别，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，已经取得了卓越的识别性能，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，它的唯⼀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
1、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”；
2、⾮接触性：⽤户不需要和设备直接接触就能获取⼈脸图像；
3、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；
4、除此之外，还符合视觉特性：“以貌识⼈”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
四、技术原理及流程
⼈脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：⼈脸图像采集及检测、⼈脸图像预处理、⼈脸图像特征提取以及匹配与识别。
1、⼈脸图像采集及检测
⼈脸图像采集：不同的⼈脸图像都能通过摄像镜头采集下来，⽐如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等⽅⾯都可以得到很好的采集。当⽤户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会⾃动搜索并拍摄⽤户的⼈脸图像。
⼈脸检测：⼈脸检测在实际中主要⽤于⼈脸识别的预处理，即在图像中准确标定出⼈脸的位置和⼤⼩。⼈脸图像中包含的模式特征⼗分丰富，如直⽅图特征、颜⾊特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。⼈脸检测就是把这其中有⽤的信息挑出来，并利⽤这些特征实现⼈脸检测。
主流的⼈脸检测⽅法基于以上特征采⽤Adaboost学习算法，Adaboost算法是⼀种⽤来分类的⽅法，它把⼀些⽐较弱的分类⽅法合在⼀起，组合出新的很强的分类⽅法。
⼈脸检测过程中使⽤Adaboost算法挑选出⼀些最能代表⼈脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的⽅式将弱分类器构造为⼀个强分类器，再将训练得到的若⼲强分类器串联组成⼀个级联结构的层叠分
nc6000类器，有效地提⾼分类器的检测速度。
2、⼈脸图像预处理全合成切削液配方
防滑鞋⼈脸图像预处理：对于⼈脸的图像预处理是基于⼈脸检测结果，对图像进⾏处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机⼲扰，往往不能直接使⽤，必须在图像处理的早期阶段对它进⾏灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于⼈脸图像⽽⾔，其预处理过程主要包括⼈脸图像的光线补偿、灰度变换、直⽅图均衡化、归⼀化、⼏何校正、滤波以及锐化等。
3、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器官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。
4、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，是⼀对⼀进⾏图像⽐较的过程，另⼀类是辨认，是⼀对多进⾏图像匹配对⽐的过程。
铸造砂箱5、活体检测
在⼀些⾝份验证场景确定对象真实⽣理特征的⽅法，可有效抵御照⽚、换脸、⾯具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击⼿段，从⽽帮助⽤户甄别欺诈⾏为，保障⽤户的利益。
⽬前活体检测分为三种，活体防伪级别由低到⾼依次是：配合式活体检测、静默活体检测、双⽬活体防伪检测。
配合式活体检测：
是最常见的活体检测⽅式，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使⽤⼈脸关键点定位和⼈脸追踪等技术，验证⽤户是否为真实活体本⼈操作。
静默活体检测：
⽆需⽤户进⾏繁琐的脸部动作，只需要求⽤户实时拍摄⼀张的照⽚或是⼀段⼈脸视频，即可进⾏真⼈活体校验，对⽤户通过显⽰器播放的⼈脸视频能进⾏严格校验识别，防⽌视频回放攻击。
双⽬活体防伪检测：
“可见光+近红外”光电⼀体化的⼈脸活体检测技术，原理在于对不同光照条件下的⼈脸⽪肤反射的光谱信息进⾏分析分类，对异质⼈脸图像进⾏关联判断，有效区别出真实⼈脸⽪肤和其他所有攻击材质的
不同。可见光技术可实现⼈脸快速识别，近红外成像技术具有对光照不敏感，电⼦屏幕⽆法成像，可穿透墨镜成像等特点，在实际应⽤场景中可以防⽌恶意者伪造和窃取他⼈的⽣物特征⽤于⾝份认证，可更加有效地防⽌照⽚、视频、3D⾯具等各类⼿段的攻击，提升了⽤户远程验证⾝份真实性的安全性。
五、识别算法
⼀般来说，⼈脸识别系统包括图像摄取、⼈脸定位、图像预处理、以及⼈脸识别（⾝份确认或者⾝份查）。系统输⼊⼀般是⼀张或者⼀系列含有未确定⾝份的⼈脸图像，以及⼈脸数据库中的若⼲已知⾝份的⼈脸图象或者相应的编码，⽽其输出则是⼀系列相似度得分，表明待识别的⼈脸的⾝份。
⼈脸识别算法分类：
基于⼈脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅⼈脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利⽤神经⽹络进⾏识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理⽅法，并且在光照估计模型的基础上，进⾏相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化⼈脸姿态；
强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA⼈脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于⼈脸实时数据的中间值处理，从⽽可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果
六、技术产品
⼈脸识别监控摄像机，提供⼈脸识别、强光抑制、动态⽩平衡、隐蔽遮挡、背光补偿、画⾯调整等多种功能。可以应⽤于公园、⼯⼚、超市、⼩区⼴场、会议中⼼、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、⼤型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店（宾馆）、餐饮、娱乐场所、办公楼的⼤堂出⼊⼝、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像⽤途。
⼈脸识别门禁，⼈脸识别门禁是基于先进的⼈脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术⽽推出的
安全实⽤的门禁产品。产品采⽤分体式设计，⼈脸、指纹和ID卡信息的采集和⽣物信息识别及门禁控制内外分离，实⽤性⾼、安全可靠。系统采⽤⽹络信息加密传输，⽀持远程进⾏控制和管理，可⼴泛应⽤于银⾏、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。
⾝份辨认/⾝份实名制/实名制验证/⼈证核验/⼈证合⼀，可在机场、体育场、超级市场等公共场所对⼈进⾏监视，例如在机场安装监视系统以防⽌ 恐怖分⼦ 登机。如银⾏的⾃动提款机，⽤户卡⽚和密码被盗，就会被他⼈冒取现⾦。同时应⽤⼈脸识别就会避免这种情况的发⽣。通过查询⽬标⼈像数据寻数据库中是否存在重点⼈⼝基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。
七、技术优势与困难
优势：
在于其⾃然性和不被被测个体察觉的特点。所谓⾃然性，是指该识别⽅式同⼈类（甚⾄其他⽣物）进⾏个体识别时所利⽤的⽣物特征相同。例如⼈脸识别，⼈类也是通过观察⽐较⼈脸区分和确认⾝份的，另外具有⾃然性的识别还有语⾳识别、体形识别等，⽽指纹识别、虹膜识别等都不具有⾃然性，因为⼈类或者其他⽣物并不通过此类⽣物特征区别个体。
不被察觉的特点对于⼀种⼈脸识别监控摄像头识别⽅法也很重要，这会使该识别⽅法不令⼈反感，并
且因为不容易引起⼈的注意⽽不容易被欺骗。⼈脸识别具有这⽅⾯的特点，它完全利⽤可见光获取⼈脸图像信息，⽽不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利⽤电⼦压⼒传感器采集指纹，或者利⽤红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集⽅式很容易被⼈察觉，从⽽更有可能被伪装欺骗。
困难：
⼈脸识别被认为是⽣物特征识别领域甚⾄⼈⼯智能领域最困难的研究课题之⼀。⼈脸识别的困难主要是⼈脸作为⽣物特征的特点所带来的。
相似性：不同个体之间的区别不⼤，所有的⼈脸的结构都相似，甚⾄⼈脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利⽤⼈脸进⾏定位是有利的，但是对于利⽤⼈脸区分⼈类个体是不利的。
易变性：⼈脸的外形很不稳定，⼈可以通过脸部的变化产⽣很多表情，⽽在不同观察⾓度，⼈脸的视觉图像也相差很⼤，另外，⼈脸识别还受光照条件（例如⽩天和夜晚，室内和室外等）、⼈脸的很多遮盖物（例如⼝罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多⽅⾯因素的影响。
⼋、技术应⽤
⼈脸识别产品已⼴泛应⽤于⾦融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电⼒、⼯⼚、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进⼀步成熟和社会认同度的提⾼，⼈脸识别技术将应⽤在更多的领域。芦荟减肥茶
1、企业、住宅安全和管理。如⼈脸识别门禁考勤系统，⼈脸识别防盗门等。
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2、电⼦护照及⾝份证。中国的电⼦护照计划公安部⼀所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利⽤⼈脸识别系统和⽹络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、⾃助服务。
5、信息安全。如计算机登录、电⼦政务和电⼦商务。在电⼦商务中交易全部在⽹上完成，电⼦政务中的很多审批流程也都搬到了⽹上。⽽当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就⽆法保证安全。但是使⽤⽣物特征，就可以做到当事⼈在⽹上的数字⾝份和真实⾝份统⼀，从⽽⼤⼤增加电⼦商务和电⼦政务系统的可靠性。
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