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；
③样品学习法
这种方法即采用模式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**视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸识别系统组成分析：系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。
一文读懂人脸识别技术，没那么神秘
01前端人脸抓拍采集子系统
前端人脸抓拍采集子系统负责完成人脸信息的采集，包括人脸小照片、过人场景照片、视频流等。主要由人脸图像采集设备（视频监控摄像机或带人像识别功能的人像抓拍机）、补光灯、外场工业交换机、开关电源、防雷器等设备及杆件组成。
02网络传输子系统
负责系统组网，完成数据、图片、视频流的传输与交换。一般通过租用运营商光纤链路组建专网，可通过EPON方式组网（单点上传带宽≥20Mbps，可根据需求增加），包括光纤收发器或EPON设备。
03后端解析管理子系统
负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。二、人脸识别系统架构分析人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。
系统运作
2012年4月，铁路部门公布招标公告，对京沪高铁安检区域人脸识别系统工程进行公开招标，上海虹桥站、天津西站和济南西站三个车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统。
业内人士透露，现在有的人脸识别技术在抓取出人脸后，会把焦点对准眉骨到下颚这一倒三角区域，找出该区域的数千个点位，这些点位组成一套数学模型，通过复杂的数学方式计算人脸的相似度，因此准确度很高。
2012年11月，武汉公安正构建一套高精准人脸识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在明年3月投入实战应用。
目前，武汉警方已建成以信息采集、分析研判、信息指导行动三项机制以及视频监控系统和**地理信息系统为支撑的动态信息化警务系统。
三峡秭归县于2011年8月启动“人脸识别系统”，建立了退休人员动态信息库。每年9月至次年3月进行退休人员资格认证。截止到2012年12月10日完成离退休人员认证8135人，其中，网上视频认证194人。
2012年11月底，全市所有机关事业经办机构都启用人脸识别系统进行领取养老金资格建模认证工作，2013年5月底完成初次建模工作。若超过期限没有进行身份验证的离退休人员，社保管理系统将会自动停发其养老金。**建模成功后，退休人员可以就近通过互联网和摄像头自行完成身份认证。
维修便捷
模块化设计，极大方便设备维修、保养，减少维护费用。
技术参数
电气参数：AC220V
工作环境温度：-30℃-60℃
整机功耗：20W
工作湿度：小于95%（25℃）
报警音量：大于40DB
工作方式：连续工作
误差：小于0.5%
震动： 加速度≤5G
报警方式：蜂鸣器报警
问：人脸识别技术小知识？
答：人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。这一系列相关技术，通常也称为肖像识别技术，采用摄像机采集包含人脸的图像，并自动检测和跟踪图像中的人脸，从而对检测到的人脸进行人脸检测比较。传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，这也是一种常见的识别方法。简单说，这是一个让电脑认出你的过程。
人脸识别技术主要是基于人脸图像特征的提取和比较。面部识别系统搜索提取的面部图像的特征数据并将其与存储在数据库中的特征模板进行匹配，并且当人脸与输入的信息吻合时输出匹配结果。
将待识别的人脸特征与获取的人脸特征模板进行比较，根据人脸识别技术判断人脸的身份信息。该过程分为两种类型:一种是确认，即一对一的图像比较过程，另一种是识别，即一对多的图像匹配和比较过程。
理论的面部识别具体包含搭建人脸识别技术的一连串有关技术性，包含面部图象收集、面部精准定位、面部识别归一化处理、真实身份确定及其真实身份搜索等；而范畴的面部识别专指根据面部开展真实身份确定或是真实身份搜索的技术性或系统软件。
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