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人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:

非强制性:用户不需要配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;

非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是,在用户不配合、采集条件不理想的情况下,现有系统的识别率将陡然下降。比如,人脸比对时,与系统中存储的人脸有出入,例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。

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。

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、、公安、边检、、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。

2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。

4、自助服务。

5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法安全。但是使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

人脸识别问题中x是图像,当然图像在计算机中的存储方式是数字矩阵对应图像的像素点阵,比如1024×768等等,而每个像素点是用数值来表示RGB或者黑白灰,不同的图像所对应的数字矩阵是不同的,但在数值分布上会呈现出一定的特征,比如人脸和五官,不管出现在图像中的哪个位置,对应的数值都会有一定的规律。

人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准,该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率(FAR,又称误识率,把某人误识为其他人)”和“拒真率(FRR拒真率,本人注册在底库中,但比对相似度达到不预定的值)”,来作为评判依据。

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