人脸识别技术应用总体介绍
人脸识别技术的应用场景及使用方法详解
人脸识别技术的应用场景及使用方法详解人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的技术。
它具有快速、准确、非接触等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。
本文将详细介绍人脸识别技术的应用场景以及使用方法。
一、应用场景1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域的应用是最为广泛的。
它可以用于身份识别与验证，例如在边境安全控制、机场安检、银行系统中，通过人脸识别来确认身份，提高安全性。
此外，人脸识别还可以用于犯罪侦查，通过与数据库中的犯罪嫌疑人照片比对，协助警方追踪犯罪嫌疑人。
2. 出入管理：人脸识别技术在出入管理方面也有重要的应用。
传统的刷卡或密码方式容易被冒用，而人脸识别技术通过与注册的人脸图像比对，可以实现更加安全的出入管理。
这在企业、学校、公共场所等都有广泛的应用，可以提高出入安全性、减少人力成本。
3. 金融领域：人脸识别技术也在金融领域得到了广泛应用。
例如，可以用于人脸支付，用户无需携带银行卡或手机，通过人脸识别技术即可完成付款。
此外，人脸识别还可以用于ATM机的安全认证，提高提款的安全性。
4. 教育领域：人脸识别技术在教育领域也逐渐得到应用。
例如，可以用于学生考勤系统，通过人脸识别技术可以准确记录学生的出勤情况，提高教学管理效率。
另外，人脸识别还可用于学生监控系统，通过人脸识别来确保学生的安全，避免校园欺凌等问题。
5. 智能家居：人脸识别技术还可以应用于智能家居，例如通过人脸识别来实现智能门锁的自动开关。
家庭成员只需通过人脸识别即可进出门，提高家庭安全性，免去了使用钥匙、刷卡等的麻烦。
二、使用方法1. 数据采集与预处理：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为训练样本。
采集时应充分考虑不同人的不同面部表情、角度和光照等因素。
采集的图像需要进行预处理，包括去除噪声、对齐姿态、人脸检测等操作。
2. 特征提取与建模：接下来，需要提取人脸图像中的特征信息。
常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)和局部二值模式(LBP)等。
人脸识别技术及应用
人脸识别技术及应用第一章介绍随着计算机技术的不断发展，人工智能技术的逐渐成熟，以及国家安全和公共安全的需求，人脸识别技术成为了当前热门的研究领域之一。
人脸识别技术和应用可广泛应用于安防识别、金融识别、社交网络等多个领域，并成为了很多创新性产品的基础。
人脸识别技术是指通过计算机对人脸的特征进行分析和识别，判断目标人脸是否为特定人群中的一员，从而实现自动识别和辨认的技术。
该技术与传统的识别技术相比，具有更高的准确率和可靠性。
第二章技术原理人脸识别技术的核心是通过计算机对人脸进行图像处理和特征提取，然后通过特定的算法进行匹配和识别。
通常人脸识别技术分成两个阶段，静态人脸图像采集和动态人脸图像识别。
2.1 静态人脸图像采集静态人脸图像采集是指通过相机、摄像头等设备采集人脸的图像信息。
人脸采集过程中，需要对被识别的人脸进行检测、对齐、剪裁等处理，以便于后续的图像处理和特征提取。
2.2 动态人脸图像识别动态人脸图像识别是指对已经采集到的人脸进行识别和匹配。
在动态人脸图像识别中，主要包括图像预处理、特征提取、特征匹配等过程。
2.2.1 图像预处理图像预处理是指对采集到的人脸图像进行噪声去除、灰度化、归一化等处理，以便于后续的特征提取和匹配。
2.2.2 特征提取特征提取是指对人脸图像中最具有区别性的特征进行提取。
通常采用的特征包括人脸的几何特征、纹理特征和深度特征等。
其中深度特征是目前最为先进的特征提取方法。
2.2.3 特征匹配特征匹配是指将提取到的人脸特征与数据库中保存的人脸特征进行匹配，找到与输入人脸最接近的人脸特征，确定被识别人的身份。
第三章应用场景人脸识别技术的应用场景主要包括以下三个领域：安防识别、金融识别、社交网络等。
3.1 安防识别安防识别是人脸识别技术的主要应用领域之一，主要包括门禁识别、车牌识别、人证合一等。
人脸识别技术可以用于对人员进出区域的认证，还可以用于寻找嫌疑犯等重点目标。
3.2 金融识别金融识别是人脸识别技术的另一个重要应用领域。
人工智能人脸识别技术应用
人工智能人脸识别技术应用人工智能（AI）的快速发展日益渗透到了我们的生活各个方面，其中一项备受关注的技术就是人脸识别。
人脸识别技术作为一种将图像处理、机器学习和模式识别相结合的技术，正在广泛应用于安全监控、金融、通信、医疗等领域。
本文将探讨人工智能人脸识别技术在各个领域的应用。
一、安全监控领域人脸识别在安全监控领域发挥着重要作用。
传统的安全监控系统通常使用摄像头来获取监控画面，然而通过这种方式，监控人员需要耗费大量时间和精力去寻找目标人物。
而采用人脸识别技术后，系统可以自动识别并跟踪特定人物的行踪，让监控工作更加高效、准确。
此外，人脸识别技术还可以与数据库进行对比，实时提醒相关人员有目标人物的出现，从而提高安全服务水平。
二、金融领域在金融领域，人脸识别技术也发挥着重要的作用。
传统的身份验证方式往往需要用户提供密码、指纹等信息，然而这些方式存在着密码泄露和冒用等风险。
而采用人脸识别技术后，用户只需通过摄像头进行人脸扫描即可完成身份验证，大大提高了安全性和便捷性。
同时，人脸识别技术还可以应用于支付系统，实现刷脸支付，提供更快捷、安全的支付方式。
三、通信领域人脸识别技术也在通信领域发挥着重要的作用。
以手机解锁为例，传统的解锁方式往往是通过输入密码、划图案等方式，这些方式在使用过程中存在繁琐和安全性不高的问题。
而采用人脸识别技术后，用户只需对准摄像头即可自动解锁手机，无需额外操作，提高了手机的便捷性和安全性。
此外，人脸识别技术还可以应用于短信识别、语音识别等领域，为用户提供更加智能、便捷的通信体验。
四、医疗领域在医疗领域，人脸识别技术的应用也日益广泛。
医院中经常需要进行病人和医生的身份验证，在传统的方式中，这需要耗费大量时间和人力。
而采用人脸识别技术后，可以实时识别病人和医生的身份，提高了医疗服务的效率和质量。
此外，人脸识别技术还可以应用于疾病诊断、病人跟踪等方面，为医疗工作提供更多支持。
总结起来，人工智能人脸识别技术在安全监控、金融、通信和医疗等领域的应用前景广阔。
人脸识别技术及其应用
人脸识别技术及其应用一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是由人工智能领域发展而来的一种计算机视觉技术，主要应用于人物身份识别、安防监控、生物特征识别等领域。
其基本原理是使用摄像机或红外热像仪等器材采集人脸图像，然后结合计算机视觉技术对图像进行分析、提取关键特征，最终通过比对已知的人脸图像库，以实现对人物身份的识别。
人脸识别技术的主要分类有几何方法、统计方法和人工神经网络方法等。
二、人脸识别技术的应用1. 安防监控人脸识别技术被广泛应用于安防监控领域，例如公共场所的进出口管理、机场、车站等重要场所的安全检查等。
通过对人脸图像进行识别，可以有效防止潜在的安全隐患，提高安全管理效率。
2. 身份识别随着生物特征识别技术的不断发展，人脸识别技术已经成为一种成熟的身份识别手段，可以用于银行、政务机关等需要身份认证的场合，有效避免身份误认，提升办事效率。
3. 人脸支付人脸支付是人脸识别技术的一种新型应用。
通过扫描用户的人脸图像，识别用户身份并进行支付交易，实现了安全、快捷、无感知的付款体验。
目前已经有许多商家开始推广这项技术。
4. 智能家居人脸识别技术还可以应用于智能家居领域，例如智能门锁、智能家电等的身份认证和自动化管理。
通过人脸识别技术，可以实现更加智能化的家庭生活体验。
三、人脸识别技术的优势与不足1. 优势人脸识别技术具有独特的优势，其安全性高、识别速度快、使用方便等特点已经得到广泛认可。
同时，随着相关技术的不断发展，人脸识别技术的识别精度和鲁棒性也越来越高。
2. 不足当前，人脸识别技术仍存在一些不足之处。
例如，受设备和环境条件的影响，人脸识别技术的准确性和稳定性可能存在一定的误判率。
此外，人脸识别技术也存在一定的安全隐患，因此需要进一步加强安全管理。
四、未来趋势和展望随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术将得到更广泛的应用和推广，未来人脸识别技术在人物身份识别、安防监控、智能家居、智能交通等领域的应用将更加广泛。
人脸识别技术应用
人脸识别技术应用随着科技的不断发展，人脸识别技术被广泛运用于各个领域。
人脸识别技术是通过对人脸图像或视频进行检测和识别，确认或验证个人身份的一种技术手段。
它在安全防护、个人隐私保护、社会管理、商业服务等方面都有着广泛的应用。
一、安全防护领域1. 边境安全：人脸识别技术被应用于各国的边境检查，可以实现对进出境人员的身份验证。
通过与数据库中的个人信息比对，能够及时发现潜在威胁。
2. 治安监控：各地的监控摄像头中普遍配备了人脸识别系统，可以通过识别陌生人、嫌疑犯等快速响应和迅速处置危险情况，提高治安管理效率，确保公众安全。
3. 智能门禁：人脸识别技术被广泛应用于企事业单位的门禁系统，取代了传统的刷卡或密码验证方式，提高了安全性和便利性。
只有通过授权的人员才能进入特定区域，有效避免了非法进入的风险。
二、个人隐私保护1. 私人数据保护：人脸识别技术能够实现对个人信息的安全存储和隐私保护。
通过采用加密算法和安全存储手段，确保个人数据不被泄露和滥用，保护个人隐私权益。
2. 身份验证服务：人脸识别技术可以应用于手机解锁、银行密码验证等个人身份验证场景，取代了传统的密码输入方式。
这种方式不仅更加安全可靠，还提高了用户体验。
三、社会管理领域1. 智慧城市建设：人脸识别技术在智慧城市建设中起到了重要作用。
它可以用于交通管理、人员监控、社会保障等方面，提高了城市治理水平和社会服务质量。
2. 失踪人口寻找：人脸识别系统可以通过比对失踪人口的照片和公共场所监控摄像头中的人脸数据，帮助警方和亲属尽快找到失踪者，保护公众安全。
四、商业服务领域1. 个性化推荐：人脸识别技术可以实时识别消费者，根据其个人特征和偏好进行个性化推荐。
这一技术在商场、酒店、广告等领域被广泛应用，提高了用户的购物体验和企业的市场竞争力。
2. 金融支付安全：人脸识别技术可以用于金融支付中的身份验证和安全认证。
用户只需通过面部扫描等方式完成支付，提高了支付的便捷性和安全性。
人脸识别技术的应用及未来发展趋势
人脸识别技术的应用及未来发展趋势一、人脸识别技术的概述人脸识别是一种计算机视觉技术，旨在识别人类面部的特定生物学特征。
其基本原理是采用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术，将输入的人脸图像通过一系列图像处理步骤，提取出人脸区域和人脸特征，然后将其与已知的人脸图像数据库进行比对识别。
近年来，这种人脸识别技术已被广泛应用于安防、金融、教育、医疗等领域。
二、人脸识别技术的应用领域1、安防领域。
人脸识别技术可用于身份认证、进出门禁控制、监控等多个场景。
例如，在机场、地铁站等公共场所中可以使用人脸识别技术进行安检，识别异常行为或者可疑的人员。
同时，在一些商业场所也可以使用人脸识别技术进行消费记录查询、客户分析等应用。
2、金融领域。
人脸识别技术在金融机构中有着丰富的应用场景，如银行等金融机构中可用于开户、划款、交易等场景，可以减少不法分子的欺诈行为。
3、教育领域。
随着教育互联网行业的发展，人脸识别技术可以在在线教育平台、班级管理系统、学校考勤系统等方面得到应用，提高学生的学习效率、保障校园安全。
4、医疗领域。
人脸识别技术在医疗领域可以用于医学影像诊断、患者身份识别、医疗设备的访问权限管理等场景。
在医学影像诊断中，人脸识别技术可以帮助医生更加准确地分析和诊断病情。
三、人脸识别技术的未来发展趋势1、深度学习将成为人脸识别技术发展的关键因素。
深度学习模型对于特征的提取非常优秀，这对于人脸识别技术发展具有重要意义。
近年来，也出现了许多新的深度学习模型，在未来的发展中，深度学习模型将会发挥更大的作用。
2、生物识别技术与人脸识别技术的结合。
人脸识别技术作为一种生物识别技术，在未来的发展中，将与DNA识别、生物特征等前沿技术进行结合，达到更加准确的识别效果。
3、场景化和个性化的人脸识别技术。
不同的场景会有不同的应用需求，未来的人脸识别技术需要逐步实现个性化、场景化的应用，实现更加智能化的人脸识别。
4、更加合理的数据使用及隐私保护。
人脸识别的应用
人脸识别的应用人脸识别作为现代计算机视觉技术中的重要组成部分，其应用范围越来越广泛。
本文将探讨人脸识别在社会生活、安全防控、金融行业和医疗健康领域的应用，以及相关技术的发展和未来趋势。
一、社会生活领域的应用在社会生活中，人脸识别技术被广泛应用于人脸解锁、人脸支付和人脸签到等场景。
通过人脸解锁，用户可以方便、快捷地解锁手机、电脑或门禁系统，提高了生活的便利性和安全性。
人脸支付则通过扫描用户的面部特征进行身份验证，实现了无感支付，为用户提供了更加便捷的支付方式。
此外，许多公司和学校也使用人脸签到系统来确保员工或学生的准时到勤，提高考勤的准确性和便利性。
二、安全防控领域的应用人脸识别技术在安全防控领域有着重要的应用。
例如，警方可以通过监控摄像头中的人脸识别系统，及时发现犯罪嫌疑人，并加强对公共场所的安全监控。
人脸识别还可以应用于边境检查、机场安检和银行身份验证等环境，确保安全排查和身份认证的准确性和高效性。
三、金融行业的应用在金融行业，人脸识别技术可以用于身份验证、风险控制和反欺诈等方面。
通过人脸识别系统，银行和其他金融机构可以对客户身份进行快速验证，并保护用户的账户安全。
此外，人脸识别还可以用于风险控制，通过分析客户的面部表情和情绪状态，识别潜在的风险因素。
在反欺诈领域，人脸识别可以用于识别和防止身份盗用和欺诈行为，提高金融交易的安全性。
四、医疗健康领域的应用人脸识别技术在医疗健康领域也有广泛的应用。
例如，通过人脸识别系统可以快速、准确地识别医院的病人和访客身份，加强安全管理和控制。
此外，人脸识别还可以用于医疗数据的管理和隐私保护。
通过面部特征识别技术，医疗机构可以更好地管理患者信息，并采取相应的隐私保护措施，提高医疗数据的安全性和机密性。
技术发展和未来趋势人脸识别技术目前已经取得了长足的进步，但仍存在一些挑战和问题。
例如，对于光线较暗或者遮挡较多的情况，人脸识别技术的准确性有待提高。
此外，隐私保护也是人脸识别技术发展中需要解决的问题之一。
人脸识别技术及应用概览全在这里
人脸识别技术及应用概览全在这里然而，你想过没有？未来其中一天，我们上街连手机都不用带了，只要“带脸”就行。
因为，我们正在迈向“刷脸时代”。
到时，把你的所有信息、财产都跟你的脸绑定了，出门“刷脸”就行。
今天，我们就来详细了解一下人脸识别技术：一、人脸识别概述人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等。
相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
二、三大关键技术1、基于特征的人脸检测技术通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。
2、基于模板匹配人脸检测技术从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。
3、基于统计的人脸检测技术通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统计方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。
三、四大特征1、几何特征从面部点之间的距离和比率作为特征，识别速度快，内存要求比较小，对于光照敏感度降低。
2、基于模型特征根据不同特征状态所具有概率不同而提取人脸图像特征。
3、基于统计特征将人脸图像视为随机向量，并用统计方法辨别不同人脸特征模式，比较典型的有特征脸、独立成分分析、奇异值分解等。
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治安（派出所）
人员身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用人像识 别技术自动识别出他的身份。 视频监控实时比对：利用现有公安治安视频监控系统、治安卡口视频监控系统等中的监控视频， 获取每个进入公共场所通道、机场海关安检口、车站、旅店等的人员的面貌信息，并利用人像识 别技术进行实时比对和识别，一旦发现特征符合的人员后即可发出警报信号通知安保人员，实现 自动预警、报警以及迅速布控和出警，提高治安监控管理的效率和智能化水平。 警用PDA实时比对（移动警务）：当公安民警、便衣在值勤时，凭职业敏锐的感觉发现可疑人 员，使用警用PDA让该人员协助拍相，通过内网传输到中心人库做比对，在把此人的比对结果快 捷返回，从而知道此人是否为犯罪嫌疑人，提高打击犯罪力度，震慑不法人员。
一般
3秒
可能被磁带欺骗
•
生物识别技术比较
•
人脸识别技术特点
在当今众多的人体生物特征识别技术中， 人脸识别技术以其实用性强、速度快、 使用简单和识别精度高等特点，与其他人体生物特征识别技术相比较时占有明显的 技术优势。
1 快速、非侵扰
人脸识别技术有快速、简便、非侵扰和不
需要人的被动配合的特点
2 准确、直观
•
侦查办案
嫌疑人身份核实：在当一个案犯或者嫌疑人被抓获而不承认自己真实身份的时候，可以用 人像识别技术自动识别出他的身份；侦查人员发现正在办理的几个案件的嫌疑人（有几张图 片，图片上的人外观有差异）看上去有像同一个人，但不确定，通过人像应用平台得到鉴别 的结果。 录像回放调查取证：在侦查办案时，利用人像识别技术对视频的监控系统中的视频录像资 料进行比对回放，检索并自动发现犯罪嫌疑人，减轻人工负担，提高调查取证的工作效率。
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布。 这些分布特征因人而异，与生俱来。相对于其他生物识 别技术，人脸识别具有非侵扰性，无需干扰人们的正常 行为就能较好地达到识别效果。由于采用人脸识别技术 的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远 距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术 被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。
• 现时的技术，光线仍有颇大程度的影响 • 一般而言，无须特殊的照片及背景 • 入库照片与识别照片的光线环境越接近，识
别越准确 • 包括：色温、光线强度、光源的角度 • 曝光不足比过度曝光好 • 阳光的直射容易引致过度曝光 • 头顶的照明容易引致面部出现阴影 • 平均而分散的照明最佳
•
目录
第一部分 第二部分
人脸识别技术有良好的防伪、防欺
诈、准确、直观、方便的特点
其余的人体生物特征识别技术对人们来说 都是一种干扰，都需要人的被动配合。人 脸识别无需干扰人们的行为，你只需要很 快从一架摄像机前走过，你的面貌就已经 被快速地采集和检验，所以非常简便。
因为同其它人体生物特征识别技术 相比较，只有人脸识别是最直观、 最可靠、最准确的，因而它是优良 的防伪、防欺诈的。
查验：主要是针对办理户口或身份证的人员，在办理的同时利用其相关信息对现有数据进行 检索，以确认该人员身份是否唯一，有效发现、解决和防止双重户口和虚假户口等问题。
查询：主要是针对确认身份的人员相片，在人口人像库中进行检索，以确认该人员身份，挖 掘出更换身份的在逃人员或犯罪嫌疑人，为公安机关打击犯罪、行政管理提供有力手段。
• 在对不同角度、不同面部表情、发型及头 饰、
• 胡子的蓄留等变化有比较稳定的表现 • 眼镜 • 一般眼镜的配戴与否，与识别的结果形响
有限
以下除外： -全黑的墨镜 -水银反光墨镜 -极粗框的眼镜，将面部挡着
•Leabharlann 影响人脸识别的因素：姿势 旋转、侧滚、俯仰20度内， 对识别的准确度影响有限
•
影响人脸识别的因素：光线
•
人脸识别工作原理
人脸 识别 比对
人脸 识别 建模
•
人脸识别建模、比对流程
处理影像的流程
– 面部定位 – 双眼定位 – 检查影像质量 – 影像校正
(缩小、纠正角度) – 前期处理 – 抽取特征点 – 合成特征集群和存盘
记录比对
•
人脸识别特征点提取建模流程
•
影响人脸识别的因素
FRS致力开发基于多幅照片的人像模版的生成
•
生物识别技术比较
误认率 拒认率
人脸识别 低
<0.2
易用性 非常好
处理速度/人
评价
<1秒
最好的生物识别技术
指纹识别 很低 掌纹识别 低 瞳孔扫描 很低 声音识别 一般
5%
好
5秒
较好的生物识别技术
5% 10% 一般
使用困难
5-15秒
易传染细菌，采样困难，设备 昂贵
需操培训作后难度使用大，仪手器工对要准5-需253秒-5。秒，仪复者器杂对，准且价不格适昂用贵于隐，形手眼工睛操用作
人脸识别技术介绍
2019年12月
•
生物识别技术 生物特征
生理特征 what you have?
-人像 -DNA -虹膜 -指纹 “与生俱来”
行为特征 what you do?
-笔迹 -步态 -身体气味 -按键节奏 “后天习惯”
•
人脸识别技术
生物识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物 传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用 人体固有的生理特性，（如指纹、声纹、人像、虹膜等） 和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份 的鉴定。
将出入境人员相片与过往历史人员相片进行比对，从而发现重复办证情况。 利用人像识别技术取代传统人工检验通关模式，简化业务办理流程，提高业务办 理效率，实现快速通关。
•
户政
查重：主要是指对大量的人口身份信息进行检索以发现是否存在“同人不同身份”及“同身 份不同人”的情况，以协助人口业务部门进行数据清理整顿。
人脸识别原理 人脸识别的应用场景
•
人脸识别技术应用模式
人脸识别技术有三种应用模式，它们是人像检索模式（DB-SCAN），人像监控模式 （Watchlist）和人像验证模式（Verification）
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
人像验证 输入两张照片，确定它们是否来自于 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设
Verification 同一个人。
备访问控制等。
•
出入境
在出入境业务办理过程中，利用人像识别技术查询和比对出入境人员库和常住人 口库中的人像数据，确认是否有骗取出入境证件行为。