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人脸识别系统技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸动态识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理企业人脸识别系统，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征，并将其与一直的人脸进行对比，配合人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，身份确认以及身份查找等，确认具体人员的身份。

从门禁到安检，从支付到追凶，人脸识别技术为生活带来了极大的便利，此次北京中人脸识别技术的应用，不仅节省了考生进入考场时所需要的人力与时间，也再次展现了人脸识别技术的广泛发展前景。

，北京教育考试院提示考生和家长，临近，考生应以平和心态面对，树立信心，消除压力人脸识别管理系统，沉着应考，同时注意休息和饮食卫生，以健康的身体和良好的精神状态参加考试。

人脸图像预处理：针对人脸的图像预处理是根据人脸检验結果，对图像开展解决并服务项目于svm算法的过程。系统软件获得的初始图像因为遭受各种各样标准的限定和任意影响，通常不可以立即应用，务必在图像解决的初期环节对它开展灰度级校准、噪音过虑等图像预处理。针对人脸图像来讲，其预备处理过程关键包含人脸图像的光线赔偿、灰度变换、条形图均衡、化、几何校正、过滤及其动态模糊等。

特征获取 人脸图像特征获取：人脸识别技术可应用的特征一般分成视觉效果特征、清晰度统计分析特征、人脸图像转换指数特征、人脸图像解析几何特征等。人脸特征获取便是对于人脸的一些特征开展的。人脸特征获取，也称人脸表征，它是对人脸开展特征模型的全过程。人脸特征获取的方法具体来说分成两类：一种是根据知识的表征方法；此外一种是根据解析几何特征或统计学习的表征方法。 根据知识的表征方法主要是依据人脸的样子叙述及其她们中间的间距特点来得到 有利于人脸归类的特征数据信息，其特征份量一般包含特征点间的欧式距离、折射率和视角等。人脸由双眼、鼻部、嘴、下颌等部分组成，对这种部分和他们中间构造关联的几何图形叙述，可做为鉴别人脸的关键特征，这种特征被称作几何图形特征。根据知识的人脸表征关键包含根据几何图形特征的方法和模板匹配法。

大数据、人工智能兴起的时代，通过人脸识别技术的加持优化进考流程，帮助忘带纸质证件的考生无阻应考，疫情之下还能实现无接触测温，不仅有效保障考生身份的真实性还能为校园防疫助力。

就场景来看，大众对“刷脸”技术应用的接受度普遍升高。纵观整个市场，近年来，大数据、人工智能、信息等新兴技术不断进入校园并参与到校园管理、教学活动中，聚焦于智慧教学、管理与服务平台建设的智慧校园已是时代刚需、大势所趋。

网络远程考试：严防

自疫情爆发以来，不少高校在研招复试中均采用网络远程的方式，“双识别”的人脸+证件核验，严格审查应考的。此外，提升考试也曾提出过在线机考，人脸核验辅助的方式。

一夕之间，人脸识别成了远程招考的刚性需求。学生进入考试前需提前进行人脸识别验证，如若验证不通过，则会出现考试被锁定的情况，不能继续参与考试，有效守护考场公正，加强在线考试信用监管。

校园安全一直是社会关注的焦点，但就近期频发的校园安全事故来看，传统的人员看管、视频监控等方式并不能解决外来人员随意入校、学生擅自离校等安全问题，而人脸识别技术则可较好地解决以上问题。

在通行方面，人脸识别系统可自动识别进出校园、宿舍、图书馆等场景的人员，有效防止陌生人员。当发现系统数据库危险人员、黑名单等可能危及校内师生安全的人员时，系统则自动报警。

在考勤方面，人脸识别技术的加持助力校园考勤实现自动化。通过刷脸，简化考勤流程，有效解决因忘携带感应卡而无法实现考勤等问题。系统自动生成考勤记录，方便管理人员进行考勤工作管理，大大地节约了管理成本。甚至可以做到检测学生的活动路线，对违反规定出入校园的学生生成预警名单，还能与系统实现无缝对接，对校内人员的安全保持高警惕。