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虽然人脸识别在商用领域已经被接受，但高成本和高功耗一直是限制其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时人脸识别管理系统，不断降低设备成本，同时降低产品功耗，提升产品的全生命周期，从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用。

除成本和功耗因素外，人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户，都需要正视目前存在的困难，不断使产品和技术趋于场景实用。随着，国家和行业标准的建立与实施，以及人脸识别技术不断迭代，人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化，并迎来新一轮的发展热潮。

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），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。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

人脸识别系统的制作方法：人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频上的人脸进行识别判断，从而识别人脸的身份。目前，人脸识别技术广泛应用在安保系统，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机，人脸识别来运行的机器人等。近年来，在人脸识别技术的发展过程中，出现了人脸的欺骗行为，例如打印人脸图像到纸张上，或者使用投影、液晶显示屏(LiquidCrystalDisplay，简称LCD)等播放设备显示在屏幕上，放置于人脸识别系统的采集装置前，会得到各种人脸图像，这些人脸图像跟真实的人脸图像有很大的相似性，容易被系统当成真实的人脸进行识别，成为人脸识别系统中的不安全因素。然而，在人脸识别系统中，特别是无人值守或高安全性场合，防止人使用人脸假体欺骗系统是非常重要的。“人脸识别技术本身也有安全漏洞。”金可可说，除了法律问题外，现阶段部分人脸识别技术本身还不成熟，有时，机器即使没有扫描人脸，也有可能显示取件成功，因此引发快件的风险。为此，金可可建议，政府相关职能部门加强对快递代收服务及相关行业的监管，出台相应办法，禁止快递公司未经收件人同意擅自使用代收服务，以及禁止代收服务企业仅采用人脸识别的取件方式。

网络应用

利用人脸识别辅助网络支付，以防止非的拥有者使用等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

随着改革开放的深入和市场经济的快速发展和提高。因此，对于越来越突出的社会安全问题，中央建议综合管理社会治安，建立安全文明区作为社会综合治安的重要内容。

为了有效提高住宅区出入口的安全和管理效率，住宅区出入口设置了无障碍通道，采用嵌入式自主光源脸部识别技术，配合辅助设置，在标准环境下精度达到99.9%以上。

通过证书扫描仪或书读取头部，取得证书的脸部照片，与现场证书持有者的脸部进行比较，检查证书持有者和现在的证书持有者是同一个人，利用脸部识别技术，实现访问者和访问者的人证一体化验证，确认访问者的身份。

在入口通道或重点仓库入口设置高清相机，相机直接进入高清面部比较分析器，实时动态、识别监视录像中出现的面部，结合设定的名单库，识别出现在相机画面中的面部，自动记录，异常

高清面部对比分析仪内置面部识别算法，自动完成动态面部捕获、面部过滤、面部特征提取、特征值对比、面部识别对比结果输出

支持1080P或720P相机、照片(JPG等)的原始数据输入脸部识别控制系统，与目标脸部库(黑名单/白名单)进行比较，输出比较结果。

可访问后云平台面部比较系统，实现面部模板和数据同步，实现分布式面部抓取和面部比较管理。