人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，重要技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。作为人脸识别的第1步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，南京动态人脸识别产品，投影到一个低维的向量空间中，南京动态人脸识别产品，表征为一个低维向量，并且损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，南京动态人脸识别产品，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。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。南京动态人脸识别产品

人脸识别基于弹性模型的方法：弹性匹配方法的思想是将人脸上的一些特征点作为基准点构成弹性图，每个基准点存储一串具有表示性的特征矢量采用分级结构的弹性图，丢除一些冗余节点形成稀疏的人脸描述结构。通过测试样本和特征样本的弹性匹配来完成识别。但是{基于弹性图匹配的识别系统的主要缺点是对每个存储的人脸需要许算其稹型图，因此计算复杂，存储量大。神经网络方法：人工神经网络(ANN)方法是把模式的统计特性隐含在网络结构和参数之中。南京动态人脸识别产品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。

人脸识别图像比较小：同样，由于采集条件比较差，视频人脸图像一般会比基于静态图像的人脸识别系统的预设尺寸小。小尺寸的图像不但会影响识别算法的性能，而且还会影响人脸检测，分割和关键点定位的精度，这必然会导致整个人脸识别系统性能的下降。视频人脸识别起源于基于静态图像的人脸识别，即识别系统自动的检测和分割出人脸，然后用基于静态图像的识别方法进行识别。对这类方法的一个提高是加入了人脸跟上。在这类系统中，通过利用姿态和从视频中估计到的深度信息合成一个虚拟的正面人脸。这个阶段的另外一个能提高识别率的方法是利用视频中充裕的帧图像，基于每帧图像的识别结果，使用”投票”机制。

人脸识别投票方法可以是确定的，但是概率投票方法一般来说更好，投票机制的一个缺点是计算结果的代价比较昂贵。视频人脸识别的第二个发展阶段是利用多模态信息。因为人类一般会利用多种信息识别人的身份，所以一个多模态系统将比只利用人脸的识别系统性能更好。更重要的是利用多模态信息提供了一种方法，它能大范围解诀那些只靠人脸无法识别的任务。例如，在一个完全没有配合的环境(比如抢钱)，歹徒的脸一般是蒙着的，这时能进行无人脸识别的方法就是分析歹徒躯体的运动特性。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。

人脸识别还直精度较赢等优点。鉴于人脸识别技术在个人身份鉴定方面的众多优点，这项技术可以在很多领域得到应用：视频监视系统：例如在机场、体育场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。公刑侦破案：通过查询人像数据寻找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。加强交通管制确认身份证、护照等证件的真伪；验证各类卡的持卡人身份。门系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份高级小区的门禁系统以及家庭安保系统。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。南京动态人脸识别产品

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。南京动态人脸识别产品

人脸识别技术随着社会和科技的发展已经普遍应用于各行各业，餐厅、商超、小区、办公楼、地铁、高铁站、机场、景区、学校、银行等。不得不说，人脸识别智慧场景已经覆盖了我们生活的方方面面。刷脸就能消费，刷脸就能通行.........。AI技术让人们的生活变得智能又便捷。在出入口系统的控制管理中，人脸识别技术因其安全智能的操作方式而受到关注，因此许多安防企业研发生产出了人脸识别智能终端，让出入口的管理更加安全智能。那么，人脸识别（AI）技术的智能应用场景有哪些呢？在机场、海关、火车站、汽车站等人流量、密集度很大的公共场所，应用人脸识别闸机能够更好的提高通行效率，并有效识别可疑人物，提早发出预警，保卫市民安全。体育馆都引入人脸识别技术，利用监控和人脸识别设备实现工作人员准入和阻挡可疑人物的功能。南京动态人脸识别产品

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