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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特征等人脸识别翼闸。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算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权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。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测人脸识别系统，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，对图像进行处理人脸识别管理系统，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。

【2】“家校互通”刷脸通话电子班牌      在星马电子的展台上，我们还可以看到主打刷脸视频通话的新型智慧班牌，在校园等半封闭式环境下可有效满足家校互通的刚需。学生提前录入人脸并与家长号码绑定后，只需刷脸即可与家长进行视频通话。对于限制携带手机的小、初、高而言，支持视频通话的智慧班牌可以满足学生联系家长的即时需求，也能避免学生对通讯设备的滥用。

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。

“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。