人脸识别出入口

　　【优势困难】

　　优势人脸识别的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*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较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。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化(inter-class difference)，而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

　　【应用场景】

　　人脸识别解决方案广受市场追捧，在诸多行业应用广泛，例如金融、安防、电子商务、智能手机、娱乐图片等行业。随着技术发展市场扩大，人脸识别技术在现实生活中的应用场景越来越多，价值及作用越来越大。以下是人脸识别方向的部分使用场景举例：

　　【应用前景】

　　生物识别技术已广泛用于**、*、银行、社会福利**、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后*而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国**的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

　　当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁;然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高(开发周期长)，经济门槛高(价格高)。

　　人脸识别产品已广泛应用于金融、**、*、公安、边检、**、**、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。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。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、**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。

　　【人脸识别监控报警，人脸识别预警系统】

　　校园安全问题一直以来都是大家关注的问题，由于校园是一个人员流动性较大的场所，主要涉及到学生和教职工。大部分校园都采用了视频监控的方式，来预防**校园安全。但是一般情况下，传统的视频监控系统，主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。存在的问题是，因为监控点较多时，监控人员无法顾及到所有的监控点，同时无法**获取24小时内监控点的所有信息。通常情况下，只能事后进行回放，以此来确认事发点的具体情况。但是由于时间原因，往往已经造成了相关的损失，而且也需要消耗大量的人力通过回放、检查等方式对其进行调查，从而获取所需的信息。

　　人脸识别系统利用摄像机采集含有人脸的图像，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的一系列相关技术处理，从而达到识别不同人的身份的目的，主要过程包括：人脸检测。

　　系统根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸，即在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸，若有，则返回人脸的大小、位置等信息;人脸图像预处理。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;人脸图像特征提取。之后再针对人脸的某些特征进行提取、建模;人脸图像匹配与识别。较后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。

　　这套检测系统的适应性当然不仅仅局限于校园，在办公楼、教堂、**大楼乃至居民区内，都可以尝试布局。

　　人脸识别校园安防系统能更好的打造安全、高效、便捷的智能安全校园。