一、人脸识别系统包括了什么呢？

　　人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，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，通常也叫做人像识别、面部识别。

　　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，并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

　　人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

　　人脸图像采集及检测

　　人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

　　人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

　　主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

　　人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

　　人脸图像预处理

　　人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。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。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

　　人脸图像特征提取

　　人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

　　基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

　　人脸图像匹配与识别

　　人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，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。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。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

二、视频人脸提取快速方法？

通过抠图，裁剪的制作技术提取人脸。软件建议下载剪映 APP

三、为何人脸识别系统总是认错人？

算法，特征值，3D比2D要好很多，视频流动态比静态要好

四、什么因素会导致人脸识别系统无法识别出真实的人脸？

遮挡，扭曲，光线不佳，模糊，变形，隐身（?）……当然也不排除系统太拉……

总之只要系统不能通过图像输入提取出有效的特征信息，就有可能影响

五、工地人脸识别系统怎么录入人脸？

　　1) 打开指管装APP对劳务工人进行拍照保存工人照片，系统根据照片获取人脸识别特征码（拍照时候注意拍好点哦）

　　2) 对工人身份证、工资卡进行拍照扫描，系统会自动获取姓名、性别、名族、身份证号码、地址、出生年月、签发机关、有效期限、开户银行等信息。

　　3) 选填工人的班组、工种、手机号码、日工资等相关信息并提交。

六、现在人脸识别系统应用到哪些方面？哪些领域应用到了人脸识别技术？

面部识别技术在安全、零售、执法、医疗保健和其他需要身份验证、访问控制和数据分析的领域中具有广泛的应用。市场预计到2025年，面部识别市场价值将达到85亿美元。Facebook、Amazon、Google和Microsoft等大品牌已经通过部署基于AI的面部认证应用程序来优化安全性、用户体验和性能。

让我们来看看面部识别的顶级用例：

1. 安全和监控领域的面部识别
2. 医疗保健中的面部识别
3. 汽车行业中的面部识别
4. 零售行业中的面部识别

面部识别的关键功能：

1.身份验证

面部识别技术可用于身份验证，例如用于安全访问建筑物、设备或在线帐户的认证。这涉及将个人的面部特征与预先存在的已知个体数据库进行匹配。

2.eKYC和欺骗预防

面部识别可以在eKYC（电子了解客户）过程中用于验证个人身份。面部识别技术还可以检测和防止欺骗尝试，例如使用照片或视频绕过安全检查。

3.授权

面部识别可用于授权交易或访问安全系统，例如授权支付、确认参加活动或工作场所，并解锁移动设备。

4.客户分割和分析

面部识别可用于客户分割和分析，其中零售商可以捕捉客户数据以获得有关购物行为和人口统计信息（包括年龄和性别）的洞察。

5.健康措施

面部识别可用于监控和执行健康措施，例如强制使用口罩、识别体温高的个人以及跟踪社交疏远规则的合规性。

结论：

利用计算机视觉服务对企业有多种好处，包括提高安全性、增强客户体验、简化操作、提高效率、找回失踪的人/宠物等。通过上传到数据库中的数据（图片）的帮助，能够准确识别和实时跟踪个人，这对于酒店、医疗保健、零售和执法等各个行业的企业都是有价值的资产。通过实施面部识别技术，企业可以获得竞争优势，并在长期内支持其增长和成功。

七、人脸识别系统应用规定？

(一)为应对突发公共卫生事件，或者紧急情况下为保护自然人的生命健康和财产安全所必需而处理人脸信息的;

(二)为维护公共安全，依据国家有关规定在公共场所使用人脸识别技术的;

(三)为公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为在合理的范围内处理人脸信息的;

(四)在自然人或者其监护人同意的范围内合理处理人脸信息的;

(五)符合法律、行政法规规定的其他情形。

八、人脸识别系统如何导出？

您好，在智能设备上录入的指纹、照片等数据暂不支持导出。若是设备联网后，打卡记录可在考勤管理后台导出哦。

为保护员工隐私，管理员是接触不到打卡记录照片的。只要M2显示刷脸打卡成功且正常联网运行，考勤数据就绝对不会出问题。员工也可以通过手机钉钉实时查看打卡记录。

温馨提示：手机端录入的人脸打卡照片也不支持导出和导入。

九、人脸识别系统怎么查？

一、人脸识别系统组成分析：

系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。

01

前端人脸抓拍采集子系统

前端人脸抓拍采集子系统负责完成人脸信息的采集，包括人脸小照片、过人场景照片、视频流等。主要由人脸图像采集设备（视频监控摄像机或带人像识别功能的人像抓拍机）、补光灯、外场工业交换机、开关电源、防雷器等设备及杆件组成。

02

网络传输子系统

负责系统组网，完成数据、图片、视频流的传输与交换。一般通过租用运营商光纤链路组建专网，可通过EPON方式组网（单点上传带宽≥20Mbps，可根据需求增加），包括光纤收发器或EPON设备。

03

后端解析管理子系统

负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。

二、人脸识别系统架构分析

人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。

三、人脸布控流程分析

省级单位从内网省级人像比对系统下发布控业务指令及布控人员信息，通过安全交互平台，采用数据摆渡的方式到省级专网进行下发布控，布控信息到达市级专网人像比对模块，进行实时布控比对，并将布控信息通过省级专网回传至省级内网人像比对系统，完成布控闭环。

市可针对本市特色人员按需布控，布控指令由市内网人像比对模块发出，在市级专网本级平台进行布控或下发布控指令，布控结果在本级平台反馈，并进行平台弹窗告警，布控信息确认后完成布控闭环。

四、人脸识别系统功能分析

人脸识别系统以“人员轨迹查询、身份确认、人员布控”三大业务需求为主线，结合“事前预警、事中布控、事后侦查”应用模式，从“搜人、判人、控人”三个维度规划人像大数据应用系统功能，形成“人员踪迹查询、人员身份研判、人员布控预警”三大业务功能；同时辅以系统管理、移动应用需求，建立对应的“系统安全管理、人像“APP”两大增值功能，将业务应用与人性化管理机制进行有机结合，创新基于人像大数据的综合实战化应用模式。

01

人脸管理功能

1）名单管理。对名单库及库内名单进行管理。支持用户新增、修改、删除名单库，也可以对库内名单进行新增、修改、删除等动作。

2）资源管理。对布控点及布控点内的人脸采集摄像机/抓拍相机进行管理，可添加，修改，删除抓拍机。

3）布控管理。支持添加、编辑、撤销布控任务。可添加一条含布控名称、布控对象、布控范围（可地图选点）、分时段阈值、布控原因的布控任务，并可通过输入关键字对人脸布控进行检索。

4）任务管理。支持对上传记录进行显示、查询及删除操作。可显示上传图片的记录，并按姓名、证件号和建模状态查询查看建模的黑名单、总数、成功数和失败数。

02

人脸应用功能

可通过多种查询方法，对人员信息、人员抓拍进行数据处理和分析，从而筛选出满足提交的人员信息。

1）实时抓拍。基于前端高清摄像机或人脸抓拍相机，通过系统或抓拍相机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸运动轨迹，截取到最清晰的一帧进行储存。并把抓拍人脸照片、经过时间、相机地点信息等记录在路人库中，抓拍到并储存的人脸信息可作为检索数据库使用。支持按树形目标选择抓拍通道，并同时查看一路或多路实时人脸图片抓拍。支持背景图及小图的下载。

2）实时预警（人脸卡口）。支持抓拍图片与黑名单库的实时比对。支持预警接收的设置，在预警设置里,可选择预警接收的布控任务和布控范围。

3）历史预警。支持按布控任务、布控范围、布控对象、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。支持设置查询结果按时间或相似度排序。

4）人脸查询。支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。人脸图像及相关结构化信息可导出成excel文件。

5）以脸搜脸（1:N比对）。用户可以选择某张人像图片，在抓拍库或者静态名单库中寻找相似度高的人像图片。系统根据相似度高低来排序。待比对的图片可以本地上传，也可以是抓拍图片或者是静态图片。当上传图片过于模糊时，支持用户手动标注加强识别的功能，通过网站界面手动标注特征点或框选范围，帮助系统识别到准确的人脸位置，提高比对准确率，改善模糊照片的比对效果。

6）人脸查重（N:N比对）。系统支持针对单个人员库或两个人员库之间的重复人员查询，并返回查重结果。在查重任务进行过程中，可查看任务状态、相关信息等，并对已完成的查重任务进行查看、删除等操作。

7）人脸APP。支持人脸检索功能，通过拍照上传或者本地图片上传的方式，进行人脸比对，比对成功后，按相似度返回相应的人脸检索结果。

8）人员轨迹分析。可利用已有的人脸图片或者系统检索出的人脸图片，搜索出一定时间段及监控范围内的相似人脸图片，选择目标人员人脸图片，分析目标人员“从哪里来、到哪里去、沿途经过哪里”。

十、人脸识别系统是什么？

　　人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。　　人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。　　主要的功能模块　　人脸捕获与跟踪功能：　　人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。　　人脸识别比对：　　人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。　　人脸的建模与检索：　　可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。　　真人鉴别功能：　　系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。　　图像质量检测：　　图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。　　人脸识别的优势　　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容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。　　人脸识别困难性　　人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最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。希望能够帮助到你。

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