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。
主要功能特色包括：
1.灵活的系统扩展性
基于先进的分布式系统架构，支持动态扩充人脸匹配服务器，实现千万级甚至亿级海量人脸库的支持。
2.的人脸比对性能
单台人脸匹配服务器每秒可完成 2000 万人次实时比对，从人脸检测到人脸识别耗时不足 200ms。在百万人脸库规模下，人脸比对结果前 10 位的命中率在95%以上
3.对人脸的宽容度高，具备人脸姿态矫正功能，当人脸左右上下倾斜在 25 度以内时不会影响识别结果。
支持基于可见光环境下的人脸识别，人脸识别结果受光线变化影响小。
对于人脸的变化，包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等，算法均具有良好的适应性，不影响识别准确度。
4.支持移动终端
系统客户端可运行在基于 Android 或 iOS 的移动终端上，可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。
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