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发布者：济南冠宇智能科技有限公司时间：2020-8-1

人脸识别系统以人脸识别技术为-，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免---协议的在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子---系统，到 2006年底已经有50多个实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门---车站安检区域将安装用于身份识别的---安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态---补偿，人脸侦测，自动调整影像放大。

人脸识别的普遍应用

人脸识别系统其实是台特殊的---机，判断速度相当快，只需要0.01秒左右，由于利用的是人体骨骼的识别技术，所以即使改装，也难以蒙过它的眼睛。而且“人脸识别系统”具有存储功能，只要把一些具有潜在危险性的“重点人物”的“脸部特写”输入存储系统，重点人物如擅自闯关，就会在0.01秒之内被揪出来，同时向其他安保中心“报警”。另外，某些重要区域如控制中心只允许特定身份的工作人员进出，这时候-档案信息未被系统存储的-全都会被拒之门外。

系统难点人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至-领域困难的研究课题之一。人脸识别系统的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。相似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件例如白天和夜晚，室内和室外等、人脸的很多遮盖物例如口罩、墨镜、头发、胡须等、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化inter-class difference，而称第二类变化为类内变化intra-class difference。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的-算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了-、机器识别、机器学习、模型理论、系统、图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其-的实现，展现了弱-向工智能的转化。

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