技術原理：
人臉識別內容
人臉識別技術包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像**視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出*佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

系統應用：
普遍應用
人臉識別系統其實是臺特殊的攝像機，判斷速度相當快，只需要0.01秒左右，由于利用的是人體骨骼的識別技術，所以即使易容改裝，也難以蒙過它的眼睛。而且“人臉識別系統”具有存儲功能，只要把一些具有潛在危險性的“重點人物”的“臉部特寫”輸入存儲系統，重點人物如擅自闖關，就會在0.01秒之內被揪出來，同時向其他安保中心“報警”。另外，某些重要區域如控制中心只允許特定身份的工作人員進出，這時候面部檔案信息未被系統存儲的所有人全都會被拒之門外。
與此前的指紋識別系統相比，人臉識別系統有很多的改進。指紋技術的使用壽命不如人臉識別系統，使用成本也高于人臉識別系統。由于沾水、沾汗、沾灰，還有傳感器只能在室內使用等原因，指紋識別系統在露天戶外使用的可能性很小。而用于人臉識別的攝像機一天24小時都可工作，**它不侵犯**，第二它是很安全的，無論室內還是戶外均可使用。人臉識別系統意味著每個人的臉上都貼著名字，外人看不見，但監控系統能看得見。包括外國人，從踏入中國的一瞬間，他的圖像和個人資料就會進入電腦的控制中心，不管在什么地方出現，都可認出此人。而且被觀察的人不知道有設備在監視他，起到了科技**、文明**的功能。
系統運作
2012年4月，鐵路部門公布招標公告，對京滬高鐵安檢區域人臉識別系統工程進行公開招標，上海虹橋站、天津西站和濟南西站三個車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統。
業內人士透露，現在有的人臉識別技術在抓取出人臉后，會把焦點對準眉骨到下顎這一倒三角區域，找出該區域的數千個點位，這些點位組成一套數學模型，通過復雜的數學方式計算人臉的相似度，因此準確度很高。
2012年11月，武漢公安正構建一套高精準人臉識別系統，建成后能在1秒鐘內比對1億次圖像，瞬間可辨認嫌疑人。這套系統主要通過安裝在城市道路路口、兩側以及公交車上的25萬個視頻探頭進行圖像采集。視頻監控將捕捉到的人像，與后臺數據中犯罪嫌疑人面部特征進行精確比對，可在幾秒內鎖定犯罪嫌疑人。這套系統將在明年3月投入實戰應用。
目前，武漢警方已建成以信息采集、分析研判、信息指導行動三項機制以及視頻監控系統和**地理信息系統為支撐的動態信息化警務系統。
三峽秭歸縣于2011年8月啟動“人臉識別系統”，建立了退休人員動態信息庫。每年9月至次年3月進行退休人員資格認證。截止到2012年12月10日完成離退休人員認證8135人，其中，網上視頻認證194人。
2012年11月底，全市所有機關事業經辦機構都啟用人臉識別系統進行領取養老金資格建模認證工作，2013年5月底完成初次建模工作。若超過期限沒有進行身份驗證的離退休人員，社保管理系統將會自動停發其養老金。**建模成功后，退休人員可以就近通過互聯網和攝像頭自行完成身份認證。

豐富的智能檢索特征
涵蓋了幾乎所有以人和車為主體的關鍵可檢索特征，是目前業界檢索特征*為豐富的視頻智能檢索系統。

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。**人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶*友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中，比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。
臉識別監控系統的幾個常用功能模塊：
一、人臉登記
人臉登記是指通過前端攝像頭或者圖像導入的方式，建立人臉庫。比如常見的各類政務大廳中攝像頭的采集，以及公安系統的身份證照片庫等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對移動中的人臉部進行識別檢索提取，然后上傳到系統的人臉對比服務器，與人臉庫的黑名單白名單進行比。
三、人臉智能曝光
攝像機安裝在室內與攝像機安裝在室外光線不穩定環境時，當人走到相機有效采集距離時，攝像頭會智能曝光，圖像自動增強，臉部不會出現陰陽面(半臉暗，半臉亮)，看不到臉等，所采集的照片可以更好的識別和比對，同時黑夜細節也會更清晰。
四、人臉識別與報警
系統可以對每個通道進行人臉布防預警，人臉抓拍識別的照片，通過建模與數據庫中的人臉進行比對，如果閾值到達預設的范圍，系統會通過聲音、光源等方式發出報警信號。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統輸入帶人臉照片，自動檢測出照片中的人臉信息并截取人臉照片，用戶選取需要檢索的人臉，設置人臉相似度閾值、時間等信息，并顯示相似的人臉結果。
六、查詢功能
查詢功能包括報警查詢和人臉抓拍查詢。報警查詢是指，查詢某通道設定時間段內所有的報警事件；人臉抓拍查詢是指，查詢通道內設定時間范圍內所有的人臉抓拍事件。

應用領域：
1.銀行
ATM 機、銀行柜臺、網上銀行等；
2.保險
生存情況調查、在線身份認證、上門營銷等；
3.駕校
考生身份認證、路考過程監督等；
4.運營商
SIM 卡實名認證、移動支付等；

問：人臉識別技術小知識？
答：人臉識別技術是一種基于人臉特征信息的生物識別技術。這一系列相關技術，通常也稱為肖像識別技術，采用攝像機采集包含人臉的圖像，并自動檢測和跟蹤圖像中的人臉，從而對檢測到的人臉進行人臉檢測比較。傳統的人臉識別技術主要基于可見光圖像，這也是一種常見的識別方法。簡單說，這是一個讓電腦認出你的過程。
人臉識別技術主要是基于人臉圖像特征的提取和比較。面部識別系統搜索提取的面部圖像的特征數據并將其與存儲在數據庫中的特征模板進行匹配，并且當人臉與輸入的信息吻合時輸出匹配結果。
將待識別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進行比較，根據人臉識別技術判斷人臉的身份信息。該過程分為兩種類型:一種是確認，即一對一的圖像比較過程，另一種是識別，即一對多的圖像匹配和比較過程。
理論的面部識別具體包含搭建人臉識別技術的一連串有關技術性，包含面部圖象收集、面部精準定位、面部識別歸一化處理、真實身份確定及其真實身份搜索等；而范疇的面部識別專指根據面部開展真實身份確定或是真實身份搜索的技術性或系統軟件。
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