人臉生物識(shí)別技術(shù)已普遍用于jun隊(duì)、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。例如，一位儲(chǔ)戶走進(jìn)了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當(dāng)他在提款機(jī)上提款時(shí)，一臺(tái)攝像機(jī)對(duì)該用戶的眼睛掃描，廣東人臉識(shí)別小區(qū)門禁，然后迅速而準(zhǔn)確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業(yè)務(wù)。這是美國(guó)德克薩斯州聯(lián)合銀行的一個(gè)營(yíng)業(yè)部中發(fā)生的一個(gè)真實(shí)的鏡頭。而該營(yíng)業(yè)部所使用的正是現(xiàn)代的生物識(shí)別技術(shù)中的“虹膜識(shí)別系統(tǒng)”。此外，廣東人臉識(shí)別小區(qū)門禁，美國(guó)“9.11”事件后，廣東人臉識(shí)別小區(qū)門禁，反恐活動(dòng)已成為各國(guó)的共識(shí)，加強(qiáng)機(jī)場(chǎng)的安全防務(wù)十分重要?？梢栽跓o意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像。廣東人臉識(shí)別小區(qū)門禁

人臉識(shí)別基于彈性模型的方法：彈性匹配方法的思想是將人臉上的一些特征點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)構(gòu)成彈性圖，每個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)存儲(chǔ)一串具有表示性的特征矢量采用分級(jí)結(jié)構(gòu)的彈性圖，丟除一些冗余節(jié)點(diǎn)形成稀疏的人臉描述結(jié)構(gòu)。通過測(cè)試樣本和特征樣本的彈性匹配來完成識(shí)別。但是{基于彈性圖匹配的識(shí)別系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)是對(duì)每個(gè)存儲(chǔ)的人臉需要許算其稹型圖，因此計(jì)算復(fù)雜，存儲(chǔ)量大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法是把模式的統(tǒng)計(jì)特性隱含在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)之中。東莞人臉識(shí)別一套系統(tǒng)要多少錢對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明支持向量機(jī)有較好的識(shí)別率，SIT算法是一種圖像特征提取與匹配算法。SIFT算法可以處理兩幅圖像之間發(fā)生平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變化、光照變化情況下的特征匹配問題i并能在一定程度上對(duì)視角變化、仿射變化也具備較為穩(wěn)定的特征匹配能力，，SIF工算法首先在尺度空間進(jìn)行特征檢測(cè)”，并確定芙鍵點(diǎn)的位置和關(guān)鍵點(diǎn)所處的尺度，然后使用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域梯度的主方向作為該點(diǎn)的方向特征，以實(shí)現(xiàn)算子對(duì)尺度和方向的無關(guān)性。SIRT算法提取的SIFT特征向量具有如下特性：SIFT特征是圖像的局部特征，其對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對(duì)視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而在許多應(yīng)用中，樣本數(shù)量是很有限的?；谔卣髂?PCA)的人臉識(shí)別方法，特征臉方法是基于KL變換的人臉識(shí)別方法，KL變換是圖像壓縮的一種較優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識(shí)別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像。

人臉識(shí)別是基于人的面部特征進(jìn)行身份識(shí)別的一項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)通過采集人像、關(guān)鍵點(diǎn)提取，對(duì)人像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取、人臉識(shí)別對(duì)比，實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份識(shí)別驗(yàn)證的目的。即將實(shí)施的《民法典》詳細(xì)明確個(gè)人信息包括自然人的姓名、出生日期、身份證件號(hào)碼、生物識(shí)別信息、住址、電話號(hào)碼、電子郵箱、健康信息、行蹤信息等。因此，將“人臉”界定為個(gè)人敏感信息是合理的。人臉識(shí)別是基于人的臉部信息，進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別時(shí)首先判斷是否存在人臉，若存在，則進(jìn)一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個(gè)的信息，依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取出人的特征、身份，并與已存在的人臉，進(jìn)行匹配與識(shí)別。主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法。動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別供貨公司

可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了優(yōu)越的識(shí)別性能。廣東人臉識(shí)別小區(qū)門禁

在人臉跟上和識(shí)別中利用時(shí)間信息是視頻人臉識(shí)別算法和基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法的較大區(qū)別。目前這類算法大致可分為兩類：跟上-然后-識(shí)別，這類方法首先檢測(cè)出人臉，然后跟上人臉特征隨時(shí)間的變化。當(dāng)捕捉到一幀符合一定標(biāo)準(zhǔn)(大小，姿勢(shì))的圖像時(shí)，用基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別。這類方法中跟上和識(shí)別是單獨(dú)進(jìn)行的，時(shí)間信息只在跟上階段用到。識(shí)別還是采用基于靜態(tài)圖像的方法，沒用到時(shí)間信息。跟上且識(shí)別，這類方法中，人臉跟上和識(shí)別是同時(shí)進(jìn)行的，時(shí)間信息在跟上階段和識(shí)別階段都用到。廣東人臉識(shí)別小區(qū)門禁

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