人脸抓拍对比区别

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，以美国、德国和日本的技术实现为主。- F/ h% X, z7 _, z: \5 X1 w

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 。 首先判断其是否存在人脸 ，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
4 d7 i& z5 ~3 Z" i+ w8 |% Y( v
一、聊聊什么是人脸识别) l* v, l% d) p% M
5 f! e' K9 G. y8 v# n! }
1．人脸识别技术原理分析

人脸识别主要分为人脸检测（face detection）、特征提取（feature extraction）和人脸识别（face recognition）三个过程。! s8 u" e9 W7 G- V: A! m
0 a- o9 R2 d- H& [
人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。# ]2 C# }$ Z5 L) |: i" ~+ y' _

特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。

常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何 特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。( e$ x/ Y; X/ ?

不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。
: F; O. d& ]. D4 L' Q
人脸识别技术原理及解决方案6 ]9 a( V# e% D$ W, ^+ B
表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将 图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。7 ~( J: B: `& j) Z: A; D

图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调 灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。' ?2 ?7 R6 ?: P# ~5 }
9 p8 b0 E  N5 a$ b+ ?
人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;, P* w  c/ b- G2 p1 ], X8 g. d
7 y1 b& y; d& O: Q
另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹 配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。- Q# Q$ y$ l- y) q5 [
. F* K; D% y: e
与指纹应用方式类似，人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中，用户是主动配合的，可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸 识别提供了良好的输入源，往往可以得到满意的结果。  K6 [- [6 n8 i# ]* B

但是在一些公共场所安装的视频监控探头，由于光线、角度问题，得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来 人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。2 P& H% |# \* E. ^( K
% S( g" x& e9 D+ D1 }
2.人脸识别技术特点
$ @4 g+ y6 s3 h
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：/ U8 `0 F! v; i$ M
# B" @3 r0 o4 e$ J# q7 `" x: s
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”;7 S! T( J' x1 u

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

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;6 m: |7 y" a; K' I, }5 V
5 g/ C+ F. g; V$ A7 p6 e  {9 L
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。

3、人脸识别技术应用前景. l" w) v1 O$ ^8 R1 J
8 A9 H0 k  \. v. @# X. Z  |6 E
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。+ I3 B5 \% e2 a, k, q6 `

2）电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用，国际民航组织（ICAO）已确定，从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。
' [: r( x- T$ l/ U3 S$ S5 ]: U
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。
$ |% `9 J2 ?' ?! a7 a5 b, j" p
4）自助服务。如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

5）信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。6 v7 p) r. \/ W5 L/ S6 d6 x; D

二、解决方案——智慧银行人脸识别解决方案& |8 F2 N% `% S/ Y8 s* D: {: t$ T

智慧银行人脸识别解决方案，以用户体验为中心，依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑，打造更安全、更便捷的智慧金融服务体系。
( n: `. X2 M; Q
智慧银行人脸识别解决方案以用户体验为中心，依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑，打造更安全、更便捷的智慧金融服务体系。

实现柜台实名开户、远程实名开户、实名支付等人证核实，智能门禁，智能考勤，访客记录，贵宾识别，理财信息广告精准推送等系列尊享服务，确保资金交易安全、管理优化，业务便捷、服务周到，是银行拓宽业务领域，重塑服务流程，提升服务品质，增强市场竞争力的重要手段。
: b5 B! l5 ]6 r$ U
方案架构0 Y) u8 x1 d. J+ E4 X5 e

人脸识别技术原理及解决方案
方案特点8 }! E2 g* [/ b* c1 @5 w6 o1 d5 O
6 h, s/ Q, R& V% I3 f, c; _$ K
高准确度，离线工作：世界领先的算法，彻底解决跨年龄问题、小图片识别问题，无需连接公安访问证件大图，也可以100%识别证件真伪、是否本人。: z" {3 h) Q- M* ?( P

黑名单预警，门禁控制：首创黑名单预警、白名单自动识别开门，有效保障客户人身财产安全。6 R) |+ k; \; r5 @: S
* D) t, a! _9 y! \$ g; ?' a
分级管理，人脸查询：由于采集数据小，存储没有压力，采用前端、终端、平台三级存储，方便事后快速查询、数据备份。二次业务办理时，可快速识别。
- i6 ?/ ^6 B! {/ b& c/ o
快速识别，语音提示：独创的人脸识别算法，最快0.2秒判定是否本人，组合多种识别模式满足不同场景使用需求。可配合额外的语音播报，让识别者易操作、快速通过。

可见光线，多人识别：基于深度学习的可见光人脸识别技术，对环境要求不高，满足各种有光线条件使用，符合人眼习惯，同时可以识别10人以上。
( @: \2 i6 L; ^
系统组网，数据分析：成熟产品系统级应用解决方案，让每一个识别设备都是数据采集终端，为大数据分析、事件预警、事故预防提供有效数据。
7 W" Z* K2 o- Y: x0 m
万拓CS1000系列融合存储产品是万拓推出的新一代24/36/48盘位云节点产品，凭借12G高性能背板、支持硬盘防震、大风量散热、嵌入式BBU、支持通用主板这些优点，很好地满足了中大型超融合系统和云存储系统的需求，广泛应用于校园、医院、园区、景区、森林、人脸识别、人脸监控等领域。