人脸识别技术分析
人脸识别技术的优缺点分析
人脸识别技术的优缺点分析随着人工智能和大数据技术的不断发展，人脸识别技术越来越普及，不仅广泛应用于公安领域，也逐渐进入到商业、教育、医疗、家庭等各个领域。
人脸识别技术的应用，一方面方便了人们的生活，提升了社会治理效率，但也带来了一些不容忽视的问题。
本文从优缺点两个方面来分析人脸识别技术的应用。
一、优点1. 提高安全性人脸识别技术作为一种高度有效的身份认证方式，解决了其他制卡等传统身份认证方式不同程度的漏洞问题。
在公安领域应用得最为广泛，通过数据库中的人脸信息匹配找到嫌疑人。
在教育、金融、医疗等领域的应用也能更为准确地辨认真实身份信息，提高安全性。
2. 提高效率人脸识别技术可以迅速识别出大量的人脸图像，减少了人力资源的浪费和时间。
比如在商业场景中，通过人脸识别技术可以自助完成打卡、支付等工作，大大提高工作效率。
3. 个性化体验人脸识别技术可以根据人脸信息识别用户身份，进行智能推荐、精准投放广告等定制化服务，提供更加个性化的服务，造福于用户。
二、缺点1. 隐私泄露人脸识别技术需要大量的人脸数据支持，而这些数据涉及用户的隐私信息，一旦被泄露可能会被不正当使用，对用户造成损失。
特别是对于在公共场合采集的人脸数据，由于暴露的可能性较高，导致个人隐私面临风险。
2. 差错率高人脸识别技术并不是百分之百准确，误判也是常有的事情。
可能因为聚焦、角度、照明、环境等原因导致误判，引发悔误，降低人性化的管理体验。
3. 歧视风险由于人脸识别技术的算法是基于种族、肤色、性别等个人信息构建的，因此在应用时可能会出现同一群体在人脸识别中的准确率差异，特别是对于少数族裔、跨性别人士等人群，容易被判定错误，带来歧视风险。
综上所述，人脸识别技术在提高效率，提高安全性等方面具有不容忽视的优点，但其隐私泄露、差错率高、歧视风险等缺点也需要引起重视。
因此，在大力推广人脸识别技术的同时，各领域相关部门应该特别注意用户隐私保护，及时修正错误，切实降低歧视风险，实现科技与人文的和谐共存。
人脸识别技术的实现原理与应用案例分析
人脸识别技术的实现原理与应用案例分析人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和识别的技术，它在近年来得到了快速的发展，并被广泛应用于各个领域。
本文将首先介绍人脸识别技术的实现原理，然后分析其在实际应用中的一些典型案例。
一、人脸识别技术的实现原理人脸识别技术的实现原理可以分为三个主要步骤：采集人脸图像、特征提取和匹配比对。
首先，在采集人脸图像时，可以利用摄像头或者其他可视图像设备对人脸进行拍摄。
由于人脸特征的复杂性和多样性，采集过程中需要考虑光线条件、角度、面部表情等因素，以获得清晰而准确的人脸图像。
接下来，在特征提取阶段，将从采集到的人脸图像中提取关键的特征信息。
这些特征信息可以包括人脸的位置、轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和位置等。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
最后，在匹配比对阶段，将提取到的特征信息与事先建立的数据库进行比对。
数据库中存储了已知身份的人脸特征信息，匹配算法将输入图像与数据库中的特征进行比较并确定最匹配的人脸。
常用的匹配算法有欧氏距离算法、余弦相似度算法和支持向量机（SVM）算法等。
通过以上三个步骤，人脸识别技术能够实现对人脸图像的准确识别和匹配。
二、人脸识别技术的应用案例分析1. 安防领域人脸识别技术在安防领域的应用非常广泛。
例如，在公共场所、机场、车站、银行等地方安装的监控摄像头，可以通过识别人脸信息实现对人员身份的确认和追踪。
当出现可疑人员或犯罪行为时，系统能够立即发出报警并通知相关部门。
这种应用可以在一定程度上提高公共安全和犯罪防控水平。
2. 移动支付随着移动支付的普及，人脸识别技术也被应用于移动支付领域。
例如，通过用户绑定自己的人脸信息和银行卡等支付工具，用户可以通过人脸识别技术快速完成支付过程，无需输入密码或扫描二维码等操作，提高了支付的便捷性和安全性。
3. 人脸门禁在企事业单位、学校和住宅小区等场所广泛使用的门禁系统也纷纷应用了人脸识别技术。
人脸识别技术的利弊分析
人脸识别技术的利弊分析随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术的应用越来越普遍。
人脸识别技术可以通过摄像头、阅读器、虹膜、指纹等设备识别身份信息，可以应用于公共场所的安全监控、门禁管理、支付结算等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景、隐私保护等角度，探讨人脸识别技术的利弊。
一、技术原理人脸识别技术是基于图像处理和模式识别技术发展起来的一种新兴技术。
它主要包括人脸检测、人脸跟踪、人脸特征提取和人脸匹配等模块。
其中，人脸检测旨在从图像或视频中自动检测人脸区域，通常采用Haar级联分类器检测器等算法。
人脸跟踪旨在实时跟踪视频序列中的人脸对象。
人脸特征提取则是将人脸图像转换成一组数字特征向量或特征码，通常采用局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等技术。
最后，人脸匹配则是将提取到的人脸特征码和已有数据库中的特征码进行比对，以达到识别身份的目的。
二、应用场景人脸识别技术的应用场景非常广泛，它可以应用于政府安防、金融支付、智能家居、门禁管理、公共安全等多个领域。
例如，在公安领域中，人脸识别技术可以通过视频监控识别出可疑人员或者犯罪嫌疑人，提高犯罪侦查的效率。
在商业领域中，人脸识别技术可以提升支付安全，防范诈骗和盗刷行为。
另外，在智能家居中，人脸识别技术可以实现自动门禁管理、智能家庭控制等功能。
三、隐私保护问题虽然人脸识别技术带来了许多便利，但是隐私保护问题也成为了人们关注的焦点。
建立人脸识别数据库涉及到个人隐私信息的收集、储存和使用问题，如果这些信息管理不当，可能会导致隐私泄露的风险。
同时，对于一些公共场所的人脸识别，如果缺乏合理的审批和保障措施，可能会对个人隐私造成侵害。
此外，人脸识别技术还存在着识别率不高、误判率高等问题。
四、利弊分析人脸识别技术的应用既有利处，也有弊端。
在利润方面，它可以提高识别准确率，提升安全保障，方便人们的生活，提高效率。
在弊端方面，它可能会导致隐私泄露、侵犯人权等问题。
总体来说，人脸识别技术是一种高风险、高收益的技术，我们需要优化其技术、建立完善的隐私保护标准，以最大限度地减少其负面影响，促进其健康稳定的发展。
人脸识别技术原理解析
人脸识别技术原理解析人脸识别技术是一种基于人脸生物特征进行身份识别的技术。
通过对人脸图像进行采集、处理和分析，可以实现个人身份的自动识别。
本文将对人脸识别技术的原理进行解析，从图像采集、特征提取和特征匹配三个方面进行论述。
一、图像采集人脸识别技术的第一步是图像的采集。
通常，这一过程需要使用摄像机或者其他图像采集设备对目标人脸进行拍摄，获得人脸图像。
为了保证识别的准确性，图像采集需要满足以下几个条件：1. 光照条件：良好的光线条件有助于获得清晰明亮的人脸图像，提高识别的准确率。
同时，应考虑不同环境下的光线变化对采集结果的影响，确保系统的鲁棒性。
2. 距离和角度：采集设备与目标人脸的距离、角度应适当，保证人脸图像的清晰度和完整性。
过远或过近、过倾斜的角度都会影响人脸特征的提取和匹配。
3. 遮挡情况：采集过程中，需要尽量避免目标人脸被物体或其他人脸部位所遮挡，确保采集到完整的人脸图像。
二、特征提取在获得人脸图像后，接下来的步骤是对图像进行处理，提取关键的人脸特征。
主要的特征提取方法有以下两种：1. 几何特征：基于人脸的几何结构和比例关系，提取人脸的特定区域和点的位置。
例如，眼睛间距、嘴巴宽度等几何特征可以用来描述一个人脸的独特特征。
2. 纹理特征：基于人脸图像的纹理信息，提取人脸的纹理特征。
例如，皮肤颜色、皱纹纹理等可以用来区分不同个体的人脸。
特征提取的目的是将原始图像转换为能够有效区分人脸的特征向量，为后续的比对和匹配提供支持。
三、特征匹配特征匹配是人脸识别技术最关键的一步，通过对提取到的特征进行对比，判断目标人脸与数据库中的人脸是否相匹配。
主要的特征匹配方法有以下两种：1. 模板匹配：将目标人脸的特征与已知的人脸模板进行比对，通过计算相似度来判断是否匹配。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
2. 统计模型匹配：利用统计学习的方法，构建人脸模型，并利用该模型对目标人脸的特征进行匹配。
例如，主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等都可以应用于人脸识别中。
人脸识别技术的发展现状与未来趋势分析
人脸识别技术的发展现状与未来趋势分析引言：随着科技的迅猛发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
从最早的依靠2D图像进行的简单识别，到如今采用3D人脸重建技术结合深度学习的精确识别，人脸识别技术的发展给我们的生活带来了极大的便利。
本文将从人脸识别技术的发展现状与应用、当前存在的问题以及未来的发展趋势等方面进行分析。
第一部分：人脸识别技术的发展现状与应用人脸识别技术是一种通过图像或视频来识别和验证人脸的自动化技术。
目前，人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
无论是人脸登录认证还是人脸门禁，都能够提供高速、准确以及便利的身份认证方式。
此外，一些国家和地区还将人脸识别技术应用于公共安全监控中，能够在繁忙的公共场所实现快速追踪查找。
除了安防领域，人脸识别技术还广泛应用于金融、零售、教育、医疗等领域。
在金融领域，人脸识别技术在银行身份验证、支付安全等方面发挥重要作用。
在零售领域，人脸识别技术可以帮助商家更好地了解顾客，提供个性化推荐服务。
在教育领域，人脸识别技术可以应用于学生考勤、校园安全等方面。
在医疗领域，人脸识别技术能够辅助医生诊断，提高医疗服务效率。
第二部分：当前存在的问题虽然人脸识别技术在许多方面取得了重要的进展，但仍然存在一些问题。
首先，人脸识别技术对光线、角度、表情等因素非常敏感，不同的环境会对识别结果产生影响，降低了其准确性。
其次，个人隐私和数据安全问题也是人脸识别技术亟待解决的难题。
由于个人面部信息可以被用于追踪和监控，一些人对于其隐私受到侵犯的担忧也越来越大。
此外，黑客攻击和冒用他人身份也是人脸识别技术需要解决的难题。
第三部分：未来的发展趋势为了解决当前人脸识别技术存在的问题，未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 深度学习与人脸识别的结合：深度学习作为当前最前沿的技术之一，在人脸识别领域发挥着重要作用。
以神经网络为基础的深度学习算法能够通过大量数据的训练提高准确度。
2. 3D人脸重建技术的发展：当前的人脸识别技术主要依靠2D图像进行识别，但是2D图像受到光照、角度等因素的限制。
人脸识别技术的优势与劣势分析
人脸识别技术的优势与劣势分析随着科技的发展，人脸识别技术在生活中越来越广泛地应用。
从安保领域到金融领域，从交通领域到教育领域，都出现了人脸识别技术的身影。
本文主要分析人脸识别技术的优势和劣势，并就这些优劣势提出相应的解决方案。
一、优势分析1. 高度的准确率人脸识别技术有着高度的准确率。
在对比传统的身份认证方式，如密码手势等，人脸识别技术能够减少因密码泄露等原因带来的风险。
此外，其便捷性也使得人脸识别技术逐渐成为许多领域的首选。
2. 单向可靠性强人脸识别技术具有单向可靠性强的特点，其不仅可以实现正向人脸识别，还可以进行反向检索，找出具体人脸背后的身份，从而保持身份信息的可见性和透明性。
这种单向可靠性强在安全领域有着重要的作用。
3. 可以适应多变环境人脸识别技术可以适应多变的环境，不论是强光或者低光环境，或者是佩戴罩具或者化妆，都能进行较为准确的人脸识别。
这种适应性强的特点在生活中有着广泛的应用。
二、劣势分析1. 数据集存在偏差人脸识别技术的训练数据集存在一定的偏差。
由于数据集是由人工标注生成的，因此在一些特殊情况下，人脸识别技术可能会出现误判。
这种数据集偏差会影响人脸识别技术的准确率和稳定性。
2. 面临隐私保护的挑战人脸识别技术虽然在安保领域有着广泛的应用，但也面临着隐私保护的挑战。
由于在对人员进行安检、考勤监控等环节中，人脸识别技术可能会获取到个人隐私信息。
因此，需要采取一定的隐私保护措施，保护用户的个人信息。
3. 误判率高虽然人脸识别技术有着高度的准确率，但在一些特殊情况下，如光线强度、人体姿势等方面的变化可能会导致一定的误判率。
这种误判率高会影响人脸识别技术的使用体验。
三、解决方案1. 数据集偏差问题针对数据集偏差问题，可以采用增加样本，进行数据集的迭代和优化，提高人脸识别技术的准确率和稳定性。
此外，使用新的数据集，利用深度学习等技术进行训练，可以改善数据集偏差问题。
2. 隐私保护措施为了保护用户的个人隐私，可以采用隐私保护技术。
人脸识别技术的安全性分析
人脸识别技术的安全性分析一、引言人脸识别技术是目前比较热门的安全技术之一，它可以实现快速的身份确认。
但是，出于信息安全的考虑，人脸识别技术同样面临着一定的安全风险。
因此，本文将介绍人脸识别技术的安全性分析，以及如何应对这些安全风险。
二、人脸识别技术的安全风险1. 假脸攻击假脸攻击又称为对抗样本攻击，是指攻击者通过使用各种工具和材料制造伪造面孔，从而误导人脸识别系统。
假脸攻击能够让攻击者成功突破人脸识别的防线，骗取系统的认证授权。
2. 对撞攻击对撞攻击是指攻击者在不同的图像之间添加特定的噪音或者扰动，从而能够欺骗人脸识别系统。
在对撞攻击状态下，人脸识别系统会将攻击者的面孔识别成真实用户，或者拒绝真实用户的认证请求。
3. 面部信息泄露随着各种传感器的应用，包括脸部生物特征数据的手机生物识别技术已经在通信、物流和支付等领域得到了广泛的应用。
但如果这些信息被不法团伙窃取，就会给个人带来巨大的损失，比如身份盗窃、银行卡欺诈等。
三、如何防范人脸识别技术的安全风险1. 引入数据分析数据分析是一种可以帮助人们在海量数据中发现隐藏信息的技术，这样可以对不同的攻击进行分类，有效地防止人脸识别技术被各种攻击所破坏，从而保障安全。
2. 使用高质量数据人脸识别技术对于数据质量的要求非常高。
因此，如果使用的数据质量低劣，无法满足人脸识别技术的标准，那么就会面临着安全风险。
使用高质量的数据，可以大幅提高人脸识别的识别准确率和安全性。
3. 加强用户访问控制用户访问控制是保障人脸识别技术安全最有效的手段。
可以通过设置安全登录、安全密码、用户组权限等多种方式，对用户进行访问控制，以避免不法分子利用人脸识别技术进行盗窃犯罪及其他非法行为。
四、结论本文简单介绍了人脸识别技术的安全性分析，分析了人脸识别技术中存在的安全风险，同时提出了对策来防范这些安全风险。
在今后的人脸识别技术的开发和应用过程中，我们需要不断改善和完善技术的安全性，以实现更好的信息安全保障和更高的用户满意度。
人脸识别可行性分析
人脸识别可行性分析随着科技的不断发展和社会的进步，人脸识别技术在安防、金融、教育等领域越来越被广泛应用。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有高精度、高效性和便利性等优点。
本文将从技术、法律、隐私和成本等角度对人脸识别的可行性进行分析。
一、技术可行性人脸识别技术的核心是对人脸图像进行检测、提取和匹配。
近年来，随着深度学习算法的快速发展，人脸识别技术取得了显著的进展。
通过深度学习算法，可以对复杂的人脸图像进行准确的特征提取，有效地解决了传统算法在光照、角度和表情变化等方面的缺陷。
同时，相关硬件设备也得到了不断改进，为人脸识别技术的应用提供了强有力的支撑。
综上所述，从技术角度来看，人脸识别具有可行性。
二、法律可行性在人脸识别技术的应用中，法律法规的合规性是必不可少的考虑因素。
各国都有相关的法律法规来保护个人隐私权，限制人脸识别技术的滥用。
因此，在应用人脸识别技术时，需要遵守相关的法律法规，明确合法合规的使用范围，保护个人隐私和信息安全。
同时，加强与相关监管机构的沟通和合作，确保人脸识别技术在法律框架下的可行性。
三、隐私可行性人脸识别技术的广泛应用也引发了对隐私保护的担忧。
个人的生物特征信息涉及到隐私权的保护，需要采取一系列措施来防止信息的泄露和滥用。
例如，合理设置数据存储和传输的安全机制，加密敏感信息，限制权限访问等。
同时，加强用户教育，增强个人对隐私保护的意识，提高对人脸识别技术的可接受度。
在合理合规的前提下，人脸识别技术的隐私可行性可以得到保障。
四、成本可行性人脸识别技术的应用需要投入一定的成本，包括设备采购、系统维护和数据存储等。
然而，随着技术的进步和市场的竞争，人脸识别设备的价格逐渐下降，使得成本可行性逐渐提高。
同时，人脸识别技术可以提高工作效率，减少人力资源的浪费，从长远来看，其实际效益远大于投入成本。
因此，从成本角度来看，人脸识别技术具有可行性。
综上所述，人脸识别技术从技术、法律、隐私和成本等角度来看，具备可行性。
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人脸识别技术分析近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。
在安防行业中，生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一，近年来保持着较高的增长率，其中人脸识别是一个活跃的研究领域，也是人类视觉最杰出的能力之一。
虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。
目前人脸识别技术不断得到发展，该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中，对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。
当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加，前景普遍被看好。
对于人脸识别的应用，依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别（普遍必要用户合作）、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统（FaceRecognitionataDistance（FRAD）），其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别，这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。
目前，在很多商业、安防和国防应用中都需要在开阔区域内进行远距离（10～20米或更远）非合作的人员识别。
比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测，以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。
人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度，并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。
在近距离人脸识别中，摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。
而可在FRAD应用中，人脸图像质量却是个大难题，可以说，远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。
近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多，从目前的发展情况来看，对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解决办法，如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD，即系统通过广视场摄像机（<Aname=OLE_LINK1>WFOV</A>）检测和追踪人脸，通过自动控制的近视场（NFOV）全方向旋转及变焦（PTZ）摄像机采集高分辨率人脸图像。
本文对国外远距离人脸识别系统的研究情况以及美国通用电气公司新研发的远距离人脸识别系统——生物特征监控系统进行介绍。
国外远距离人脸识别的研发情况近年来，国际上对人脸及人脸面部表情识别的研究逐渐成为科研热点，很多机构都在进行这方面的研究，吸引了大量的研究人员和基金支持，其中走在前边的主要是美国、欧洲、英国和日本等国家。
在远距离人脸研究方面，主要是采用主动视觉的方法进行设计和开发，集中用于人脸图像采集和识别目的的自动目标选择和摄像机控制系统，以下介绍一些主要的实现方式。
第一，美国乔治亚理工学院在较早前的工作中，研发了一套由一对WFOV摄像机和一对NFOV摄像机构成的主动视觉系统。
该系统用于人机互动，应用范围仅为几米远，但可检测皮肤颜色，并采用三角测量法进行3D定位，并自动控制NFOV摄像机采集人脸图像、第二，西门子公司推出了一套实时双摄像机人脸图像采集系统，该系统采用了安装于头顶的全景摄像机进行目标定位，PTZ摄像机采集人脸图像。
第三，卡内基梅隆大学机器人学院研发的远距离人体识别系统（DHID），通过远距离拍摄视频进行人脸和步态双重识别。
该系统采用了一个具有60°视场的WFOV摄像机，从50米外对目标进行追踪，采集放大的视频序列和人脸图像分别进行步态识别和人脸识别。
第四，意大利热那亚大学的Marchesotti等人采用双摄像机系统远距离采集人脸图像，在WFOV视频中采用了-blob检测器进行人体检测，并通过一台NFOV摄像机采集目标人脸图像。
第五，IBM公司研发了一套人脸分类器，采用了双几何刻度的WFOV摄像机进行人体检测，重叠覆盖了6米×6米的图像采集区域，在每个WFOV摄像机视场中应用了多-blob2D 追踪器，并通过一个3D多-blob追踪器在真实世界坐标系统中确认头部位置。
第六，伦敦大学计算机科学学院开发了一种远距离人脸图像采集方法，该方法的目标是对人体姿势和部分遮挡具有稳健性，该系统由一套具有135°视场的静止WFOV摄像机和具有13°视场的NFOV摄像机组成。
为了提高对部分遮挡的稳健性，系统在WFOV视场中直接检测人脸的位置而不是整个身体的位置，人脸检测结合了运动检测、背景建模和皮肤检测，然后由NFOVPTZ摄像机采集高分辨率人脸图像。
第七，牛津大学主动视觉实验室提出了用于人脸图像采集的多摄像机主动监控系统的架构。
在该架构中，人体追踪器与每一个WFOV摄像机相连，采用了高级推理算法并通过SOL 数据库共享数据。
WFOV追踪器的人体检测结果自动指示NFOV摄像机瞄准目标。
此外，采用NFOV摄像机追踪人脸时，在追踪过程中采用了速度控制系统。
第八，通用电气全球研发中心设计了一套基于多摄像机追踪架构的远距离监控的人脸图像采集原型系统，该系统采用了4台视场相互叠加的WFOV摄像机进行人体追踪，追踪面积达到300平方米，人体追踪在现实坐标下进行，并控制4台NFOVPTZ摄像机进行人脸图像采集。
该系统进行人群的长期监控，通过人脸识别建立追踪目标的身份，之后系统评估个体间关系的紧密程度以掌握其社交网络。
基于主动视觉的FRAD系统美国洛克西德马丁公司资助通用电气全球研发中心完成了对远距离人脸识别开发的一个原型系统，其称之为“生物特征监控系统”，该系统是一套基于多摄像机追踪架构的远距离监控的人脸图像采集原型系统，系统应用固定的WFOV摄像机进行可靠的人体检测和追踪，并采用卡尔曼滤波器对人体位置进行追踪，确保预测出PTZ摄像机能够采集到人脸图像的位置。
人体追踪系统可同时处理视场内的多个目标，优先选择系统会选择一个目标进行图像采集，这时摄像机将逐一快速对准目标，确保能够采集到视场内所有目标的人脸图像，最后采用商业人脸识别器进行人脸图像处理。
实践表明，该系统的人体定位距离可达25～50米，人脸图像采集距离可达15～20米。
该系统的一个重要创新是将生物特征识别与可靠的地面人体追踪器结合起来，在使用时人一旦进入WFOV摄像机视场内，追踪器就能够锁定该目标直到目标走出摄像机视场。
在应用中，摄像机采集到的人脸图像和识别结果会与存储于内部数据结构的追踪目标ID进行关联，这样可以在长时间内累积识别信息，允许目标选择系统选择还未识别的追踪目标。
该系统具有多个可配置运行模式，包括自动注册和基于网络的自动注册数据共享（当目标从一个摄像机区域移动到另一个摄像机区域后，允许重复目标识别）。
1.系统的应用设计（1）硬件该系统可由多个节点组成，每个节点由一对WFOV和NFOV摄像机构成，摄像机置于标准的架高工作台上，两台摄像机均为索尼的EV1-HD1，摄像机通过串口VISCATM接口连接，其中WFOV摄像机分辨率为640×480，30Hz（NTSC），固定角度；NFOV摄像机分辨率为1280×720，30Hz，其角度、转向和放大倍数由计算机控制。
（2）人体检测和追踪在WFOV静态摄像机视场中检测并追踪移动的人体，由于摄像机是静止的，所以该系统采用了背景差分法检测移动目标。
系统对每一个像素的每一个颜色分量分布采用了自适应的参数模型，任何与建模不符的像素都将被认定为前景像素。
在追踪的过程中，焦距、WFOV 摄像机的方向和位置等内外参数都通过一个计算过程得出，这些参数通过真实坐标与WFOV 摄像机视频帧映射得到。
假定一个人在行走，计算视频中包含整个人体的可行区域，那些能够匹配可行区域的前景像素簇即为检测到的人体。
人体检测过程在WFOV视频中以10Hz的频率进行，其中采用了卡尔曼滤波器，这使得系统对于瞬时干扰更加稳定，并且卡尔曼滤波器提供了追踪目标的速度，这样就可以预测目标的前行位置。
（3）PTZ控制器PTZ控制器主要是对PTZ摄像机的平移、旋转、放大倍数的控制。
在具体操作时，根据WFOV摄像机画面对NFOV摄像机画面进行计算，首先NFOV摄像机处于原始位置，即平移和倾斜角度0°，放大倍数为1，采用点对应估算WFOV和NFOV摄像机画面中同一点的位置关系。
NFOV摄像机经过进一步计算，以确定平移、倾斜和放大设置对其画面的影响。
在这个计算的过程中，十分精确和重要的部分是摄像机的放大点，放大点就是当放大倍数改变时真实世界坐标不变的点，通常是一幅图像的中心。
实践表明确切的放大点根据设备的不同而不同，当对远距离物体采用高放大倍数时，即使很小的放大点偏移也会影响抓拍目标的准确性。
在该计算过程中，一旦在WFOV视频中确定了目标位置和区域尺寸，就直接确定了NFOV平移、倾斜和放大倍数的设置，这会使得目标图像填满整个NFOV的画面。
（4）目标选择对于目标的选择，一般在低分辨率的WFOV视频中可能会检测和追踪到多个目标，因此该系统采取了优先选择机制选择目标，自动控制NFOVPTZ摄像机采集目标的高分辨率人脸图像。
目标优先选择基于目标的历史记录和当前状态，对于每一个被追踪的目标都有一个用于优先选择的目标记录。
该记录包括过去目标被检测的次数、人脸图像采集的次数和人脸识别的成功次数。
通过人体追踪器中的卡尔曼滤波器可以确定以下几个参数：目标到摄像机节点间的距离、方向余弦和目标的速度。
（方向余弦是指目标行走方向与摄像机方向夹角的余弦，表明了目标正脸与摄像机节点间的角度。
）表1用于计算目标得分的参数使用以上信息对被追踪目标进行评分，评分最高的将被选为人脸图像采集对象。
评分的得出主要是将每一参数乘以一个系数，并对结果进行省略处理再相加，最后得到最终的评分，如表1所示为一组参数和系数。
例如，目标的方向余弦乘以系数10，然后限定于[-8,8]内，再与其它分数相加就得到评分。
类似地，目标的速度（米/秒）乘以10，限定于[0,20]的范围内，目标移动得快意味着会更快离开覆盖区域，所以增加了优先选择的分数。
而采集次数、成功采集人脸图像的次数和成功识别人脸的次数的系数都为负数，这将对优先选择减分，减少系统重复采集。
系统为各个参数限定了范围，可避免任何一个单独的参数过大而影响优先选择分数。
总之，优先选择过程是在挑选行进速度快、面向摄像机的目标。
在实际中，目标选择机制使得系统能够从一个目标向另一个目标移动，去选择未出现过的、有用的人脸图像。
一旦选定了目标，人体追踪器中的卡尔曼滤波将预测出目标在下0.5～1.0秒的人脸位置，然后NFOV摄像机将调解放大倍数等参数指向该位置，直到目标经过。
这个做法为系统留有完成平移、倾斜和放大设置的时间，当目标经过NFOV摄像机画面时，目标的人脸和上身将通过NFOV摄像机视频画面的中心，然后由基于NFOV视频图像的人脸检测模块进行人脸检测和采集。