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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。人脸面部识别技术

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虹膜识别

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人脸识别管理系统，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是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人脸识别系统，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，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :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、结构特征及哈尔特征等，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。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。     智慧教育产业正处于高速发展期，在不久前举行的第79届教育装备展上，我们不仅感受到学校、政府对于教育信息化的重视和投入，同时也看到了如火如荼的教育装备升级，这其中智慧电子班牌正是现场受关注、出现频次高的产品之一。新型智慧班牌在选课、考勤等基础上，新增了快速体温筛查、家校刷脸视频通话等丰富功能，从单纯工具升级成了家校共用的信息交流平台。

考前14天，考生需认真做好每日体温测量和健康监测，并如实向报名单位报告健康及行程情况。考试期间，将严格落实入场体温排查、考场消毒通风等防疫措施。

据报道，北京今年的考场与往年有些不同，不再是监考员对进行现场核对，而是采取了考生“刷脸”进考场的措施。

今年北京所有考场门口增添了，提前录入的新设备，所有考生进场时都要通过这台考试终端系统“刷脸”进场。