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人脸识别系统的捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

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。

三峡秭归县于2011年8月启动"人脸识别系统",建立了退休人员动态信息库。每年9月至次年3月进行退休人员资格认证。截止到2012年12月10日完成离退休人员认证8135人,其中,网上视频认证194人。

2012年11月底,全市所有机关事业经办机构都启用人脸识别系统进行领取养老金资格建模认证工作,2013年5月底完成初次建模工作。若超过期限没有进行身份验证的离退休人员,社保管理系统将会自动停发其养老金。建模成功后,退休人员可以就近通过互联网和摄像头自行完成身份认证。

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能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。

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。

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