人脸识别系统
简述人脸识别系统的构成
简述人脸识别系统的构成
人脸识别系统主要由以下几个组成部分构成：
1. 人脸采集模块：通过摄像头等设备，实时采集人脸图像，并对图像进行预处理，如去噪、裁剪等，以提高后续处理的准确性。
2. 人脸检测与定位模块：对采集的图像进行处理，使用相关算法检测出图像中的人脸，并确定其位置和边界框。
常用的算法有Haar特征检测、Viola-Jones算法、深度学习算法等。
3. 人脸特征提取模块：根据检测到的人脸位置，从图像中提取出人脸的特征信息。
常用的特征提取算法有局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、深度学习算法等。
4. 特征匹配与识别模块：将提取到的人脸特征与事先建立的人脸库中的特征进行比对和匹配，确定输入图像中的人脸对应的身份信息。
常用的匹配算法有欧氏距离、余弦距离、支持向量机（SVM）、深度学习算法等。
5. 决策判定模块：根据匹配结果，进行决策判定，确定输入图像中的人脸是否匹配成功。
可以设置阈值，根据匹配得分或相似度来确定是否接受或拒绝识别。
6. 数据库管理模块：存储和管理人脸库中的人脸特征信息，包括新增、修改、删除和查询等功能。
7. 用户界面模块：提供一个用户友好的界面，用于人脸录入、人脸识别和相关配置等操作。
可以是一个软件应用程序、网页或嵌入式系统等形式。
需要注意的是，不同的人脸识别系统可能在实现细节、算法选择和设计原则上有所不同，但以上提到的组成部分是构建一个基本人脸识别系统所必要的要素。
人脸识别系统原理
人脸识别系统原理
人脸识别系统是一种通过计算机技术对人脸图像进行识别和验证的技术。
它可以应用于安防监控、门禁系统、手机解锁等领域，具有很高的实用价值。
那么，人脸识别系统的原理是什么呢？
首先，人脸识别系统的原理是基于人脸特征的提取和匹配。
在人脸识别系统中，首先需要对人脸图像进行采集和处理，提取出人脸的特征信息。
这些特征信息可以包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状特征。
然后，通过对提取出的人脸特征进行匹配比对，来实现对人脸的识别和验证。
其次，人脸识别系统的原理是基于模式识别和机器学习算法。
在人脸识别系统中，需要使用模式识别和机器学习算法对提取出的人脸特征进行分析和处理，以实现对人脸图像的识别和验证。
这些算法可以包括人工神经网络、支持向量机、主成分分析等，通过对大量的人脸图像数据进行训练和学习，使得人脸识别系统能够不断提高对人脸图像的识别准确率和鲁棒性。
另外，人脸识别系统的原理还涉及到图像处理和计算机视觉技术。
在人脸识别系统中，需要对人脸图像进行预处理，包括去除噪
声、对图像进行归一化处理等，以提高人脸识别系统对人脸图像的
鲁棒性和可靠性。
同时，还需要借助计算机视觉技术对人脸图像进
行特征提取和分析，以实现对人脸的识别和验证。
总的来说，人脸识别系统的原理是基于人脸特征的提取和匹配，结合模式识别和机器学习算法，借助图像处理和计算机视觉技术，
实现对人脸图像的识别和验证。
随着人工智能和计算机技术的不断
发展，人脸识别系统的原理也在不断完善和提升，将为我们的生活
带来更多的便利和安全保障。
人脸识别系统主要包括哪些部分
⼈脸识别系统主要包括哪些部分⼈脸识别系统主要包括⼈脸图像采集及检测、⼈脸图像预处理、⼈脸图像特征提取以及匹配与识别四个组成部分。
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。
⼈脸识别的优势是采集的⾮强制性以及不需要和设备直接接触。
Face recognition ⼈脸识别1.⼈脸图像采集及检测⼈脸图像采集：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 算法挑选出⼀些最能代表⼈脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票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。
2.⼈脸图像预处理对于⼈脸的图像预处理是基于⼈脸检测结果，对图像进⾏处理并最终服务于特征提取的过程。
系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机⼲扰，往往不能直接使⽤，必须在图像处理的早期阶段对它进⾏灰度校正、噪声过滤等图像预处理。
对于⼈脸图像⽽⾔，其预处理过程主要包括⼈脸图像的光线补偿、灰度变换、直⽅图均衡化、归⼀化、⼏何校正、滤波以及锐化等。
3.⼈脸图像特征提取⼈脸识别系统可使⽤的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、⼈脸图像变换系数特征、⼈脸图像代数特征等。
人脸识别门禁系统操作指南
人脸识别门禁系统操作指南（文章以指南的形式呈现，依次介绍人脸识别门禁系统的操作步骤）人脸识别门禁系统操作指南一、系统概述人脸识别门禁系统是一种高级智能安全系统，利用先进的人工智能技术，通过识别人脸特征来实现门禁控制。
本指南将详细介绍人脸识别门禁系统的操作步骤，以及相关注意事项，帮助用户顺利使用该系统。
二、登录系统1. 打开人脸识别门禁系统的应用程序。
2. 输入用户名和密码，点击登录按钮。
3. 若账号密码输入正确，系统将自动登录，进入系统主界面。
三、录入人脸信息1. 在系统主界面，点击“人脸录入”选项。
2. 在打开的界面中，选择“添加新人员”。
3. 输入人员的姓名和工号等基本信息。
4. 提示进行人脸录入后，让被录入者站在指定位置，将摄像头对准脸部，点击“开始录入”按钮。
5. 等待系统自动识别并录入人脸信息。
6. 保存录入信息后，返回系统主界面。
四、编辑人脸信息1. 在系统主界面，点击“人脸管理”选项。
2. 在打开的界面中，选择要编辑的人员。
3. 点击“编辑”按钮，可以修改该人员的基本信息。
4. 如需更新人脸信息，点击“重新录入”按钮，按照录入人脸信息的步骤重新录入。
5. 修改完成后，保存信息并返回系统主界面。
五、设置门禁权限1. 在系统主界面，点击“门禁设置”选项。
2. 在打开的界面中，选择要设置权限的人员。
3. 点击“编辑”按钮，选择该人员的门禁权限。
4. 设置完毕后，保存权限信息并返回系统主界面。
六、使用门禁系统1. 成功录入人脸信息并设置门禁权限后，可进行刷脸开门操作。
2. 在门禁设备前站立，将脸部对准门禁摄像头。
3. 系统将自动识别人脸特征，判断是否有开门权限。
4. 若有权限，门禁将自动开启，可以进入门禁区域。
5. 若无权限，门禁将保持关闭状态，请与管理员联系。
七、注意事项1. 使用人脸识别门禁系统时，请注意保持面部清洁，避免遮挡面部，确保识别的准确性。
2. 在录入人脸信息时，尽量保持自然表情，正对摄像头，以提高识别成功率。
人脸识别系统文档
人脸识别系统文档概述：人脸识别系统是一种基于人脸特征进行身份认证的技术。
本文档将详细阐述人脸识别系统的原理、应用场景、系统组成以及其相关技术。
一、原理人脸识别系统的原理是通过对人脸图像进行匹配和比对来实现身份认证的过程。
它基于人脸图像中的特征点和特征向量，通过算法将人脸图像转换为数字化的人脸模板，然后将得到的人脸模板与事先建立的人脸数据库进行对比，最终确定人脸的身份。
二、应用场景人脸识别系统广泛应用于各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 安全领域在安全领域，人脸识别系统可以应用于门禁系统、边境口岸、机场安检等场所，通过判断识别的人脸与已知人脸的匹配度来实现身份认证，提高安全性和便利性。
2. 社交网络人脸识别系统在社交网络中可以用于人脸标识和人脸识别功能，帮助用户实现自动标记照片中的人物，并进行自动关联，提供更好的用户体验。
3. 金融行业在金融行业，人脸识别系统可以用于身份验证和反欺诈检测。
通过识别客户的人脸信息，可以确保操作的真实性，并降低欺诈风险，增强金融安全性。
4. 教育领域在教育领域，人脸识别系统可以应用于学生考勤管理、图书馆借阅管理等场景，提高工作效率和准确性。
三、系统组成人脸识别系统主要包括以下几个组成部分：1. 人脸采集模块人脸采集模块负责获取用户的人脸图像，可以通过摄像头、监控摄像头等设备进行采集。
采集的图像将作为后续处理的输入。
2. 人脸检测与标定模块人脸检测与标定模块通过算法自动检测输入图像中的人脸，并标定出人脸的关键特征点位置，如眼睛、嘴巴等。
3. 特征提取与建模模块特征提取与建模模块将标定后的人脸图像转换成数字化的人脸特征向量，通常使用主成分分析（PCA）等算法进行特征提取和降维处理，最终得到人脸模板。
4. 数据库管理模块数据库管理模块用于存储和管理已注册的人脸模板，以供后续的人脸比对和认证。
5. 人脸比对与识别模块人脸比对与识别模块通过将待认证的人脸模板与数据库中的人脸模板进行比对，判断其相似度，从而实现人脸的识别和认证。
人脸识别系统
人脸识别系统人脸识别技术是一种基于人脸图像特征进行身份识别的技术。
它通过图像采集、人脸检测、特征提取和匹配等步骤，对人脸进行自动识别和验证。
随着科技的进步，人脸识别系统在各个领域得到了广泛的应用，例如安防、金融、社交媒体等。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要基于人脸的独特性。
每个人的面部特征都是独一无二的，包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置、形状和轮廓等特征。
人脸识别系统通过采集人脸图像，提取出这些特征并进行模式匹配，从而辨识出人脸的身份信息。
二、人脸识别技术的应用1. 安防领域人脸识别系统广泛应用于安防领域，通过将人脸识别技术与监控摄像头相结合，可以实现自动识别进入区域的人员身份，提高安全性和效率。
例如，一些高安全性的场所如银行、机场等常常采用人脸识别技术，对出入人员进行身份核验，以防止非法入侵和犯罪活动。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域的应用也越来越广泛。
通过将人脸识别系统与银行的自助服务设备相结合，可以实现用户身份的自动认证，提高交易的便利性和安全性。
此外，人脸识别技术还可以用于金融机构的反欺诈工作，及时发现和阻止各类金融欺诈行为。
3. 社交媒体随着社交媒体的普及，人脸识别技术在社交媒体中的应用也逐渐增多。
一些社交媒体平台利用人脸识别技术，提供自动人脸标注、人脸搜索和人脸表情分析等功能，丰富了用户的社交体验。
用户可以通过人脸识别技术将自己的面孔与朋友进行关联，并实现自动识别和标注。
三、人脸识别技术面临的挑战虽然人脸识别技术在各个领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
其中包括以下几个方面：1. 环境因素的影响光照、角度、遮挡等环境因素对人脸图像的采集和识别造成了很大的影响。
例如，在低光环境下或者人脸部分被遮挡时，人脸识别系统可能无法准确地提取人脸特征，从而影响系统的准确性和鲁棒性。
2. 隐私问题随着人脸识别技术的普及，一些隐私问题也逐渐浮出水面。
人们担心个人的面部特征可能被滥用或泄露，从而带来安全风险。
人脸识别系统面对的问题和解决方案
人脸识别系统在应用过程中可能会面临一些问题，以下是常见的问题和对应的解决方案：问题：1. 准确性问题：人脸识别系统可能受到光线、角度、遮挡等因素影响，导致识别准确率下降。
2. 隐私安全问题：人脸数据的泄露和滥用可能导致个人隐私泄露和安全风险。
3. 欺骗攻击问题：例如使用照片、视频等方式进行人脸欺骗，误导系统进行错误认证。
4. 速度和效率问题：高效率要求下，人脸识别系统需要在短时间内完成大量的识别任务。
5. 跨平台兼容问题：不同设备、系统之间的兼容性以及跨平台使用的问题。
解决方案：1. 多模态融合：结合人脸、声纹、指纹等多种生物特征进行识别，提高整体识别准确性。
2. 数据加密和安全传输：对人脸数据进行加密存储和传输，建立安全的数据管理机制。
3. 活体检测技术：引入活体检测技术，判断人脸是否为真实的活体，有效防止欺骗攻击。
4. 硬件优化和算法优化：优化人脸识别算法，提高识别速度和效率；同时结合硬件优化，提升系统整体性能。
5. 标准接口和协议：遵循标准的人脸识别接口和协议，确保系统在不同平台上的兼容性和稳定性。
进一步措施：1. 持续学习和优化：不断更新训练数据，优化算法，提高人脸识别系统的准确性和稳定性。
2. 强化隐私保护：设立严格的数据权限管理机制，保护用户人脸数据隐私，遵守相关法律法规。
3. 定期安全审查：定期对人脸识别系统进行安全审查和评估，发现潜在风险并及时解决。
4. 用户教育和意识提升：加强用户对人脸识别系统的正确使用和安全意识培训，防范安全风险。
通过以上解决方案和进一步措施，可以帮助解决人脸识别系统在实际应用中可能遇到的问题，提升系统的准确性、安全性和效率性。
人脸识别 考勤系统 工作原理
人脸识别考勤系统工作原理人脸识别考勤系统是一种利用人脸识别技术进行员工考勤管理的系统。
其工作原理可以从多个角度来解释。
首先，人脸识别考勤系统通过摄像头或者红外传感器等设备采集员工的面部图像。
这些图像会经过预处理，包括去除噪声、调整光照等步骤，以提高识别的准确性。
其次，系统会使用计算机视觉和人工智能算法来分析提取面部特征。
这些特征包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置、形状和相对关系。
系统会将这些特征转化为数字化的数据表示，形成一个人脸特征向量或者人脸模板。
然后，系统会将员工的人脸特征与已存储在数据库中的人脸特征进行比对。
数据库中的人脸特征可以是事先采集到的员工照片或者人脸模板。
比对过程可以使用各种算法，如支持向量机、人工神经网络或者深度学习模型。
系统会计算两个人脸特征之间的相似度或距离，并根据设定的阈值来判断是否匹配。
最后，系统会根据匹配结果进行考勤记录的生成。
如果员工的人脸特征与数据库中的特征匹配成功，系统会记录员工的考勤时间、日期等信息。
这些记录可以用于计算工时、统计考勤情况等用途。
如果匹配失败，系统可能会拒绝考勤或者触发异常处理机制。
需要注意的是，为了确保人脸识别考勤系统的准确性和安全性，系统设计需要考虑多种因素，如光照条件、姿态变化、表情变化、年龄变化等。
此外，保护员工的隐私也是一个重要的问题，系统应该采取相应的措施来保护员工的个人信息安全。
综上所述，人脸识别考勤系统通过采集、预处理、特征提取、比对和记录等步骤来实现员工考勤管理。
通过这种系统，可以提高考勤效率、减少人为错误，并且具有较高的准确性和安全性。
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人脸识别
河南大学生“刷脸上课”出勤率达百分之百
4月10日，河南工业大学新闻与传播学院播音专业的大学生们 上课前用“人脸识别器”签到。用高科技的“刷脸”设备进行上 课签到，代替了传统的签到制度，有效避免了学生逃课行为，被 老师称为“防逃课神器”。
人脸识别技术
人脸识别技术是基于人的脸部特征， 对输入的人脸图象或者视频流，首先判断 其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进 一步的给出每个脸的位置、大小和各个主 要面部器官的位置信息。并依据这些信息， 进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征， 并将其与已知的人脸进行对比，从而识别 每个人脸的身份。
中控iFace102
产品类型：指纹面部识别考勤机 认证方式：人脸识别，指纹 存 储 量：面部识别容量：200张脸 指纹容量：2000枚 记录容量：100000条 接 口：TCP/IP，RS485，支持高速U盘上传下载 其他特性：处理器：Multi-Bio600 摄 像 头：高分辨率红外和彩色双摄像头 处 理 器：Multi-Bio CPU，主频630MHz 识别算法：ZKFinger10.0指纹面部混合识别算法 考勤功能：外接定时响铃、夏令时、T9输入法、 记录查询、定时状态转换
高超的化妆术、极度相似的人脸，能够造成人脸识别机器的误判吗？
汉王科技，早在2003年，就瞄准人脸 识别技术的国际前沿，2008年拥有完全自 主知识产权的“双目立体”人脸识别算法 （Dual Sensor ™ ）, 采用专用双摄像头， 属于双目立体人脸识别技术，既保留了二 维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人 脸识别的部分三维信息，识别性能大大超 过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维 人脸识别，为人脸识别的大规模应用奠定 了坚实基础 。
人脸识别技术功能模块
4.真人鉴别功能 系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照
片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表 情的配合动作。
人脸识别技术功能模块
5.图像质量检测 图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功
能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建 议值来辅助识别。
人脸识别技术功能模块
1.人脸捕获与跟踪功能 人脸捕获是指在一幅
图像或视频流的一帧中检 测出人像并将人像从背景 中分离出来，并自动地将 其保存。人像跟踪是指利 用人像捕获技术，当指定 的人像在摄像头拍摄的范 围内移动时自动地对其进 行跟踪。
人脸识别技术功能模块
2.人脸识别比对 人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。 核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中
Face++团队
Face++是由三个“85后”清华学子 创办的。一直在做人脸识别，将人脸识 别技术应用到互联网及移动应用场景中， 为人脸识别支付提供技术支撑。
近两年Face++发展迅速，已在人脸 检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W 评测和人脸识别LFW评测上，接连拿下 三项世界第一。其中，在最重要的互联 网图片人脸识别LFW中，Face++团队力 压Facebook，获得了97.27%的准确率。
目前，人脸识别准确率已到达99%，刷脸支付即将走进我们 的生活。
3月17日，马云在德国汉诺 威电子通信展上刷了刷脸，就从 淘宝上购买了1948年汉诺威纪念 邮票，这背后是蚂蚁金服的 Smile to Pay扫脸技术。
据介绍，Smile to Pay这项 崭新的支付认证技术由蚂蚁金服 与北京旷视科技旗下的Face++平 台合作研发，在购物后的支付认 证阶段通过扫脸取代传统密码。 支付宝2014年愚人节展示的“空 付”，看来并非仅是愚人节玩笑， 摆脱密码，依靠对人脸等生物特 征识别就完成身份认证和支付的 生活，已渐行渐近。
腾讯推进人脸识别技术
腾讯方面认为，目前自身拥有的黄种人人脸模型训练样 本库，适用于国内环境。而通过该项技术将用户的视频照、 身份证照片与公民身份证查询中心的权威数据三者做交叉验 证，同时也通过算法和技术进行匹配后，可杜绝假冒身份的 情况出现。
另外，腾讯与微众银行正将人脸识别技术尝试用于金融、 证券等业务并有望运在更多场景应用。
+视觉服务平台Face++
Face++普遍适用于图片与实 时视频流，能够应对复杂的光照 并支持多种人脸姿态，可检出不 小于16×16像素的人脸，并可在 移动设备上实时跟踪人脸（20帧 /秒）。Face++人脸关键点检测 可以精确定位面部的关键区域位 置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴 巴、脸部轮廓等；支持一定程度 遮挡以及多角度人脸；使用关键 点检测技术，可以精确定位人脸 美化局部，还可以实现表情交互。
②面纹模板法 该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行 比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量 度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与 模板相结合的方法。
人脸识别技术原理
人脸的识别过程一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸 的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生 成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面 像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面 纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。
人脸识别技术原理
人脸的识别过程一般分三步：
第三步比对中的“面纹编码”方式，是根据人脸脸部的本质特征 和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部 毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从 而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程， 利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
人脸识别技术原理
人脸识别技术包含：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对
(1)人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像， 并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法 首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品 与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸； ②人脸规则法 由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取 这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
Face++团队
有了支付宝第一个吃螃蟹，传统的 银行也开始行动。
据Face++的行政总裁印奇介绍，包 括浙江网商银行、民生银行在内的10多 家银行已经在和Face++谈合作。
“跑去线下银行网点，出示身份证， 拍一张照片，存储个人身份和照片信息。 再在银行手机客户端直接刷脸，进行实 名认证，今后就可以刷脸支付了。”印 奇解释道。
已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。 搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查
找是否有指定的人像存在。
人脸识别技术功能模块
3.人脸的建模与检索 可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将
其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸 搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中 的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最 相似的人员列表。
阿里内部有个“柒车间”
在蚂蚁金服内部，有一支专 职研究生物识别技术的神秘团队， 名叫“柒车间”。
该团队高级技术专家张洁介 绍，人脸识别的技术基于神经网 络，让计算机学习人的大脑，并 通过“深度学习算法”的大量训 练，让它变得能够“认人”。而 其之所以能够准确率高于人眼， 主要在于计算机可以关注更多的 关键细节，并通过算法，剔除一 些干扰因素。
整容前后判若两人电脑也会成“脸盲”
不过，任何一种技术都不是万能的。 虽然有将近100%的识别精准度，但如果整容，计算机 能识别出来吗？ 蚂蚁金服相关技术负责人告诉记者，目前的技术可做 到一个人发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化、老 化，都可被识别出来，但如果整容前后，判若两人，那计 算机也无能为力。 因此刷脸技术要结合其他的生物识别技术才能保证用 识别中人工神经网络的方法，即通过对面像 样品集和非面像样品集的学习产生分类器； ④肤色模型法 这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进 行检测； ⑤特征子脸法 这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样 品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
中控iFace102
高分辨率红外和彩色双摄像头 红外摄像头是在光线较暗或者晚上的时候用的， 画面是黑白画面，彩色摄像头一般都是白天用， 晚上的话只能用红外的才能看到人脸，彩色的 在晚上没有光线的情况下是看不到人脸的。
1.符合人体工程学外观设计 2.胡须、眼镜、刘海等覆盖物， 自然表情、夸张表情均可比对
2013年6月，“斯诺登”事件将大家忽略的隐私、信息安 全问题摆在了世人面前，也引起了国家高度重视。
随着银行对安全性能方面的重视，人脸识别技术受到了银 行等金融机构越来越多的重视。
人脸识别支付
2013年，中国科学院重庆绿色智能技术研究院智能多媒体 技术研究中心启动了以人脸识别为核心技术的人脸识别支付方 式的研究。
人脸识别 VS 指纹识别
VS
与此前的指纹识别系统相比，人脸识别系统有很多的改进。 指纹技术的使用寿命不如人脸识别系统，使用成本也高于人脸 识别系统。由于沾水、沾汗、沾灰，还有传感器只能在室内使 用等原因，指纹识别系统在露天户外使用的可能性很小。而用 于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作，第一它不侵犯人权， 第二它是很安全的，无论室内还是户外均可使用。
腾讯推进人脸识别技术
继阿里在德国展示人脸识别支付后，13日，腾讯财付通 表示已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中 心（以下简称“公民身份证查询中心”）达成人像比对服务 的战略合作。