真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。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。
人脸的识别过程
一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码储存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
应用领域：
1.银行
ATM 机、银行柜台、网上银行等；
2.保险
生存情况调查、在线身份认证、上门营销等；
3.驾校
考生身份认证、路考过程监督等；
4.运营商
SIM 卡实名认证、移动支付等；
施工电梯指纹识别系统简介
施工升降机已经成为建筑工程必不可少的设备之一，近年来施工升降机事故时有发生，究其原因，管理不到位、缺乏科学性，是造成施工升降机事故的根本原因。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找*适合参考点的*佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板(template)。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
功能模块：
人脸捕获与跟踪
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*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*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*的人像存在。
人脸建模与检索
系统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*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，*终将根据所比对的相似值列出*相似的人员列表。
真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。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。
问：人脸识别技术小知识？
答：人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。这一系列相关技术，通常也称为肖像识别技术，采用摄像机采集包含人脸的图像，并自动检测和跟踪图像中的人脸，从而对检测到的人脸进行人脸检测比较。传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，这也是一种常见的识别方法。简单说，这是一个让电脑认出你的过程。
人脸识别技术主要是基于人脸图像特征的提取和比较。面部识别系统搜索提取的面部图像的特征数据并将其与存储在数据库中的特征模板进行匹配，并且当人脸与输入的信息吻合时输出匹配结果。
将待识别的人脸特征与获取的人脸特征模板进行比较，根据人脸识别技术判断人脸的身份信息。该过程分为两种类型:一种是确认，即一对一的图像比较过程，另一种是识别，即一对多的图像匹配和比较过程。
理论的面部识别具体包含搭建人脸识别技术的一连串有关技术性，包含面部图象收集、面部精准定位、面部识别归一化处理、真实身份确定及其真实身份搜索等；而范畴的面部识别专指根据面部开展真实身份确定或是真实身份搜索的技术性或系统软件。
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