人臉識別

人證識別是把人臉識別技術(shù)與識別技術(shù)相結(jié)合的創(chuàng)新應用。人臉識別技術(shù)，是指通過計算機將人證信息（指人的臉型、面像等固有的身理特征）收集、處理、對比等，來鑒定個人身份的一項技術(shù)。人臉識別系統(tǒng)一般用于、監(jiān)考（今年東北大學就用了天誠盛業(yè)的人臉識別技術(shù)監(jiān)考，防止考生）、安防、抓捕，等等。系統(tǒng)采用新人臉識別算法，結(jié)合新第二代閱讀器應用技術(shù)，通過現(xiàn)場采集的照片比對上的照片。

主要功能特色包括：

1.靈活的系統(tǒng)擴展性

基于先進的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，支持動態(tài)擴充人臉匹配服務器，實現(xiàn)甚至億級海量人臉庫的支持。

2.的人臉比對性能

單臺人臉匹配服務器每秒可完成 2000 萬人次實時比對，從人臉檢測到人臉識別耗時不足 200ms。在百萬人臉庫規(guī)模下，人臉比對結(jié)果前 10 位的命中率在95%以上

3.對人臉的寬容度高，具備人臉姿態(tài)矯正功能，當人臉左右上下傾斜在 25 度以內(nèi)時不會影響識別結(jié)果。

支持基于可見光環(huán)境下的人臉識別，人臉識別結(jié)果受光線變化影響小。

對于人臉的變化，包括表情、胡須、眼鏡、發(fā)型、年齡等，算法均具有良好的適應性，不影響識別準確度。

4.支持移動終端

系統(tǒng)客戶端可運行在基于 Android 或 iOS 的移動終端上，可通過移動終端進行實時人臉采集與人臉比對。

人臉識別技術(shù)檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

人的這種抽象、變換及補全能力卻是計算機所缺少的，我們可以模仿人眼的這種識別手段，讓計算機將注意力轉(zhuǎn)移到鼻子、嘴巴等重要特征上，從而擁有部分程度的智能。

在計算機存儲的時候，不再是整個臉部的信息，而是眼睛、鼻子、嘴巴等臉部部件，通過這些部件間的比對來判斷是否為同一對象。這種方法叫做基于人臉關(guān)鍵特征的識別技術(shù)，通常是通過邊緣、輪廓檢測來實現(xiàn)的。