济宁梁山县人脸识别,扫码刷脸门禁考勤一体机

人脸识别系统的真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。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。

人脸识别系统的图像质量检测
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。

2012年11月，武汉公安正构建一套高人脸识别系统，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。

人脸识别支付系统

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。

截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列，能够从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行优的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上，中心研发出了人脸识别移动支付系统，已能够实现支付只需"刷脸卡"。

人脸识别的易变性

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。

人脸识别技术的核心实际为"局部人体特征分析"和"图形/神经识别算法。"这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。