人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板(template)。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
人脸识别：技术挑战
1、可见光
不同的光线环境是影响人脸识别准确率的一个主要因素
2、姿态
绝大多数人脸识别算法只能 15 度的人脸姿态变化
3、遮挡
帽子、眼睛、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素
4、年龄
针对同一个人不同年龄时期的照片进行人脸识别，在技术上亦是一个挑战。
5、海量人脸库
当人脸库规模达到 100 万以上，对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考研，而且人脸库规模越大，考研越大。
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
的检索性能
在任意的多检索条件组合情况下，再现系统的响应时间均小于 0.1 秒，检索准确率高于 92%，漏检率低于 10%。
脸识别监控系统的几个常用功能模块：
一、人脸登记
人脸登记是指通过前端摄像头或者图像导入的方式，建立人脸库。比如常见的各类政务大厅中摄像头的采集，以及公安系统的身份证照片库等。
二、人脸抓拍
人脸抓拍是指对移动中的人脸部进行识别检索提取，然后上传到系统的人脸对比服务器，与人脸库的黑名单白名单进行比。
三、人脸智能曝光
摄像机安装在室内与摄像机安装在室外光线不稳定环境时，当人走到相机有效采集距离时，摄像头会智能曝光，图像自动增强，脸部不会出现阴阳面(半脸暗，半脸亮)，看不到脸等，所采集的照片可以更好的识别和比对，同时黑夜细节也会更清晰。
四、人脸识别与报警
系统可以对每个通道进行人脸布防预警，人脸抓拍识别的照片，通过建模与数据库中的人脸进行比对，如果阈值到达预设的范围，系统会通过声音、光源等方式发出报警信号。
五、人脸检索
人脸检索是指系统输入带人脸照片，自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸照片，用户选取需要检索的人脸，设置人脸相似度阈值、时间等信息，并显示相似的人脸结果。
六、查询功能
查询功能包括报警查询和人脸抓拍查询。报警查询是指，查询某通道设定时间段内所有的报警事件；人脸抓拍查询是指，查询通道内设定时间范围内所有的人脸抓拍事件。
建筑施工工地电缆被盗是一个令人头疼的老问题，公司利用生产楼层呼叫器的无线技术优势，成功解决了该技术难题，令窃贼无从下手。
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。
人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
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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