面部認證技術

『壹』 人臉識別系統的介紹

人臉識別系統以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國版際科技領域攻關的高精權尖技術。它廣泛採用區域特徵分析演算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，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。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區域將安裝用於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。

『貳』 人臉識別技術的核心演算法是什麼

人臉識別核心演算法包括檢測定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統計訓練、識別匹配等專關鍵步驟，其屬中最關鍵的技術包括兩部分：人臉檢測（Face Detect）和人臉識別（Face Identification）。

檢測技術核心稱為：迭代動態局部特徵分析(SDLFA)，它是以國際通用的局域特徵分析（LFA）和動態局域特徵分析（DLFA）為基礎，並且針對現實業務場景進行了全面的演算法增強及結果優化，識別技術核心稱為：實時面部特徵匹配（RFFM），其識別特徵數據緊湊，特徵演算法准確高效，是國際國內獨創性的識別技術。

『叄』 人臉識別認證系統

雲脈人臉識別認證系統，通過人臉檢測、特徵庫建立和人臉比對來判專定是否為本人特徵屬。
其中人臉檢測技術：
可對人臉三維朝向，做精準到「度」的判斷
對人臉特徵點進行「像素級」定位，輕松判斷眼睛開合狀態
通過技術對現有人臉識別做技術上的補充和完善，進而達到識別的創新性和嚴謹性
人臉特徵庫建立：
採集到的最優人臉照片經過灰度歸一化、二值化處理後，通過人臉特徵值演算法提取特徵值，然後建模入庫。
人臉比對：
現場或線上採集照片與其本人證件照進行特徵值比對，從而判定是否為本人持證。

『肆』 什麼是人臉識別技術

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。首個人臉識別演算法誕生於七十年代初 [1,2]。自那以後，它們的准確度已經大幅提升，現在相比於指紋或虹膜識別 [3] 等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。

讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在感測器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。

相對而言，現代人臉識別系統僅需要用戶處於相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶最友好的生物識別方法。

這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中，比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。

(4)面部認證技術擴展閱讀

最新的人臉識別技術，不僅能夠指示性別與估計年齡，還能夠辨別個人的面部表情。由於它屬於人工智慧與深度學習的范疇，隨著技術的進一步發展，經解讀與分析而得出關涉隱私的信息，可想而知會越來越多。多到足以為任何個人勾勒准確的用戶畫像。

人們對人臉識別技術的普遍接受，要麼是基於一廂情願的盲目樂觀，要麼是選擇性地無視或低估風險的結果。總而言之，就是在信息匱乏的情況下，做出了有失偏頗的判斷。這也正是人臉識別技術一直未成為公共話題的重要原因。

『伍』 人臉識別技術是靠什麼驗證人臉的，成功率高不高

人臉識別也是機復器學習，人工智慧的制一個領域。我們把人臉圖像的每個像素作為一個特徵，便可以用機器學習的方法特徵提取與分類。人臉識別遇到的主要問題是小樣本問題。所謂的小樣本問題就是人臉圖像的維度太高了，一般的照片動則百萬像素，而人臉圖像的樣本一般情況下，也就幾十，上百張，相比於百萬是很少的。根據經驗風險結構風險，以及VC維的知識，對於一般的特徵與分類方法都不適用。於是，人臉識別的相比於其他機器學習不同，其主要研究是如何降維。相應的方法有子空間方法。所謂的子空間方法，簡單的說就是把人臉映射到一個低維的子空間上面，得到維度少的多的特徵。簡單的子空間方法有PCA，LDA等等。還有基於紋理的LBP，SIFT等等方法。最近幾年，基於sparse編碼以及deep learning的方法在人臉上的運用非常廣泛，效果也非常高。sparse也稱為稀疏編碼。它是模擬人眼視覺細胞的方法，用很少的樣本線性組合為圖像。deep learing則是模擬人類的神經網路的方法來實現的。

『陸』 人臉識別技術有什麼弊端嗎

人臉識別技術的弊端——人臉識別率

人臉識別技術屬於生物特徵識別技術，是內對生物體（一容般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。人臉識別 技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。

「現有的人臉識別系統在用戶配合、採集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、採集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。人臉識別技術遠未達到實用水平，還存在著諸多的挑戰性問題需要解決。」在接受北京青年報采訪時，譚曉陽這樣介紹。

比如，人臉比對時，與系統中存儲的人臉有出入，例如剃了鬍子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說，人如果發生微小變化，系統可能就會認證失敗。如今，保守估計，人臉識別技術准確率能達到95%，但沒有達到100%。同時，對於雙胞胎，由於相似特徵太多，人臉識別基本不可能完成。

中國科學院自動化研究所博士張小博也認為，光照、姿態、裝飾等，對機器識別人臉都有影響。目前在美國有全世界最先進的人臉識別系統，其在做測試的時候，識別誤讀率也有1%。

『柒』 人臉識別技術都有哪些應用呢

人臉識別的用途現在越來越廣，各行各業都在嘗試用人臉識別提升客戶體驗、優化服務水平，不過歸根結底主要有兩大類：人臉身份識別和人臉身份認證。二者表明看起來比較接近，但其技術原理並不相同：人臉身份識別是從一堆人里識別出你是誰，人臉身份認證是確認你是不是你自己本人，比較典型的應用如下：
1、人臉身份識別
1）VIP人臉識別 顧名思義，可以自動在人群中捕捉VIP客戶，並識別出其身份，同時可以語音歡迎並通過後台通知工作人員；
2）人臉黑名單 可以在重點通道設置人臉黑名單，自動識別重點嫌疑人等，一旦發現即可自動報警；
2、人臉身份認證
1）金融行業 應用比較多，包括刷臉登錄、遠程人臉開戶、自助人臉開卡等等，最早大規模應用人臉的應該是民生銀行，他們在2014年初就開始和天誠盛業聯手布局人臉識別平台，將人臉識別應用於營業廳、自助設備、櫃台系統以及移動營銷等等，其實說白了就是做身份認證的輔助手段，以往無論是在何種應用場景，身份認證只有兩種模式：人工比對身份證和本人，只認證身份證；前者容易出現比對標准不一致的情況，後者容易出現冒用、盜用他人身份證的問題。而人臉識別則可以很好的解決這些問題。
2）社保行業 比較典型的就是遠程資格認證，以往為了證明參保人員的生存狀態，需要參保人員實地進行資格認證，這樣年齡大出行不便、距離遠的異地參保人員都特別不方便，而人臉識別則可以通過遠程進行人臉身份認證，不過為了防止照片作假天誠盛業一般都會加入活體檢測的環節；
3）教育行業 主要是高考、成人考試、人事考試等，2016年高考教育部已經正式發布公告需要藉助於指紋識別、人臉識別等生物識別技術確認高考考生身份，這樣可以確保人證合一，保證考試的公平性；
4）娛樂化應用 比較多也比較常見，比如人臉相似度、明星臉等等。

『捌』 人臉識別是靠什麼技術實現的

人臉識別門禁技術如今已漸趨成熟，曾經很多企業、社區、景區、工地所依賴的指紋識別門禁、門禁卡門禁、密碼鎖門禁如今正被人臉識別門禁所取代，為各行業領域帶來了極大的便捷。但人臉識別技術作為一種新興的人員身份鑒別技術，大部分人對於這項技術還是相對陌生，關於與人臉識別相關的問題也時有發生，為了讓大家快速學會使用人臉識別門禁系統，今天寶比萬像人臉識別就來教大家如何學會人臉識別門禁的人臉信息錄入使用。
啟動設備
1.默認打開寶比萬像人臉識別門禁考勤設備端APP，進入「寶比萬像人臉識別門禁考勤系統設備端APP」啟動頁
2.默認進入人臉認證頁面。
3.在人臉認證界面，點擊「首頁」按鈕，返回人臉設備主菜單。
人臉驗證
1.在人臉識別主界面點擊「人臉認證」菜單進行人臉驗證
2.人臉認證：通過認證，閘門開啟，並顯示人臉ID，姓名。
3.人臉認證：沒有登記的人臉進行驗證，提示「人臉無登記」。
人臉登記
1.在人臉識別主界面點擊「人臉登記＋」，彈出登錄界面。
2.輸入登錄賬號、密碼（xxxxxx），點擊登錄。
3.輸入姓名，點擊下一步，跳轉到人臉登記界面。
4.人臉登記初始化頁面。提示登記這，請面對攝像頭。
5.人臉登記：拍攝成功後「確認注冊」，提升「人臉登記成功」。
6.點解「重新獲取」，即對需要登記的人臉進行重新拍攝登記。
7.已登記成功的用戶，再次進行人臉登記，則提示；已登記。
8.點擊當前頁面的返回剪頭，即返回到人臉識別設備APP首頁。

『玖』 人臉系統識別是使用了什麼技術

人臉識別是一種基於人的臉部特徵信息進行身份認證的生物特徵識別技術。它集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、視頻圖像處理等多種專業技術。人臉識別用攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別。

人臉識別主要分四步完成：人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取、匹配與識別。

隨著智能手機的迅速普及，可以通過手機鏡頭在手機上做基於人臉識別的身份注冊、認證、登錄等，使身份認證過程更安全、方便。由於人臉比指紋等視覺辨識度更高，所以「刷臉」的應用前景更廣闊。人臉識別具有自然性和非接觸性，可以快捷、精準、衛生地進行身份認定，避免個人信息泄露，並能隱蔽使用。人臉識別能夠應對復雜的光照並支持多種人臉姿態，可以精確定位眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、臉部輪廓等面部關鍵區域位置，製成獨一無二的「面具」，以便通過已存「面具」和待識「面具」的快速比對，實現准確識別。
人臉識別也具有不可復制性，能從幾百項臉部特徵中找出識別對象。人臉識別技術已在智能門禁、門鎖、考勤、手機解鎖、電腦登錄遠程認證、人臉支付、特殊人物識別等方面有廣泛應用。

此答案由人臉識別顏鑒科技提供。

『拾』 人臉識別可以作為獨立的認證手段嗎

看你的應用環境抄在哪裡了。襲我們常見的作為獨立認證手段的場景比如課堂簽到，班級里的同學互相認識，人臉識別用來防止其他人代簽到，從而確保課堂考勤的准確性。

而在大多數場景下是不適合作為獨立認證手段的，安全的做法是結合證件驗證，即人證合一。這里的證件不僅僅是身份證，更應該是RFID證卡。後面會詳細說到。會議簽到、演唱會入場驗證、大型比賽、學校出入、廠區、企業簽到、訪客簽到等情況，由於人數較多，彼此並不認識，因此我們更關心的是入場的人確實是合法人員，而不能是任意人都可以進入。

使用了人臉識別+證件驗證就可以保證入場人員是合法的。「證件」採用RFID證卡的原因是，我們可以向晶元中寫入許可權信息，比如人員類別（安保人員、觀眾、媒體、演員、運動員等）、允許通行區域（主辦方可以出入所有區域、觀眾只能進入A區、訪客只能進入B區等）、證卡有效期（僅在本次活動期間有效）、允許出入次數（每天可以出入3次或1次等）等。這樣我們可以最大限度地提高安全性。

人臉識別+證件驗證的場景：火車站進站人證合一，會議簽到，訪客管理，員工考勤，機場控制區通行驗證等。