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人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别

是的选择人脸识别闸机系统，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像人脸识别管理系统，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别系统包括三个一部分： (1)人脸检验 外貌检验就是指在动态性的情景与繁杂的背景图中判断是不是存有面像，并分离出来出这类面像。一般有以下几类方法： ①参照模板法 设计方案一个或多个规范人脸的模板，随后测算检测收集的样品与规范模板中间的配对水平，并根据阀值来判断是不是存有人脸； ②人脸标准法 因为人脸具备一定的构造遍布特点，说白了人脸标准的方法即获取这种特点转化成相对的标准以判断检测样品是不是包括人脸； ③样品学习方法 这类方法即选用系统识别中神经网络算法的方法，即根据对面像样品集和非面像样品集的学习培训造成分类器； ④皮肤颜色模型法 这类方法是根据外貌皮肤颜色在色彩空间中遍布相对性集中化的规律性来开展检验。 ⑤特点子脸法 这类方法是将全部面像结合视作一个面像子空间，并根据检验样品两者之间在子孔间的投射中间的间距判断是不是存有面像。 该明确提出的是，所述5种方法在具体监测系统中也可综合性选用。

人脸识别系统主要包括四个组成部分：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。折叠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。

人脸识别在安防行业的应用

随着人工智能时代的到来，当前计算机视觉识别技术甚至已在一定程度上超过人类，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。作为人工智能的典型应用，人脸识别技术成为人工智能的接口。

伴随着智能识别术的突破，安防企业在人脸识别通道闸这块土地上正打得热火，也将技术重点聚焦于动态人脸识别、行为分析等图像智能领域，而当前传统安防厂商和算法型厂商同时存在着明显的竞争和合作关系，整个安防行业在动态人脸识别技术的浪潮推动下，态势。

一个完整的人脸识别通道闸安防系统主要包括人行通道闸机、门禁系统、报警和监控三大部分。动态人脸识别布控系统、人脸识别门禁、人脸识别访客系统、人证合一闸机等产品也就应运而生，迅速占领了智能安防市场的大部分市场份额。整个安防市场已经进入到了泛智能化时代，交通、能源、园区、学校、楼宇、银行包括中小企业、民用等都有人脸识别的应用需求。

值得注意的是，在智慧班牌日益丰富的信息化功能中，人脸识别始终扮演重要角色，而且上述企业所开发的智慧班牌，都采用了虹软视觉开放平台的ArcFace 人脸识别算法。

     作为一款业内的免费人脸识别算法，ArcFace SDK拥有人脸检测、人脸比对、人脸属性、检测、遮挡下的人脸识别等全栈能力，大特点在于可以免费商用，而且算法集成简单。同时，该算法支持离线使用，不受网络环境影响，可在安全性更高的局域网络内流畅运行。数据完全储存在本地，更受用户信任，适配教育相关场景。