一、人脸识别技术
人脸识别是基于人的面部特征，输入人脸图像或视频流 . 首先，判断是否有人脸 , 若有人脸，则进一步给出每张脸的位置、大小和主要面部器官的位置信息。并根据这些信息，进一步提取每张脸的身份特征，并将其与已知的人脸进行比较，以识别每张脸的身份。
二、人脸识别算法
区域特征分析算法广泛应用于人脸识别技术，集计算机图像处理技术和生物统计原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计原理分析建立数学模型，即人脸特征模板。根据分析结果，利用已建成的人脸特征模板和被测人脸像进行特征分析，给出相似值。可以通过这个值来确定是否是同一个人。
人脸识别的主要功能模块
1.人脸捕捉和跟踪功能:
人脸捕获是指在图像或视频流的帧中检测肖像，将肖像与背景分离，并自动保存。肖像跟踪是指当指定的肖像在相机拍摄范围内移动时，使用肖像捕获技术自动跟踪。
2.人脸识别比较:
人脸识别分为两种比较模式：验证模式和搜索模式。验证捕获的肖像或指定肖像与数据库中注册的一对肖像进行比较，以确定它是否为同一人。搜索类型的比较是指从数据库中注册的所有肖像中搜索是否有指定的肖像。
3.人脸的建模和检索:
注册的肖像数据可以建模和提取人脸特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在人脸搜索（搜索类型）中，建模指定的肖像，然后与数据库中的所有模板进行比较和识别，最终根据比较的相似值列出最相似的人员列表。
4.真人鉴别功能:
该系统可以识别摄像头前的人是真人还是照片。为了防止用户使用照片欺诈。该技术需要用户配合面部表情。
5.图像质量检测:
图像质量直接影响识别效果。图像质量的检测功能评估即将比较的照片的图像质量，并给出相应的建议值来辅助识别。
四、人脸识别优势
人脸识别的优点在于其自然性和个体检测不到的特点。
所谓自然，是指人类（甚至其他生物）在个体识别中使用的生物特征相同的识别方法。例如，人脸识别，人类也通过观察比较人脸识别和确认身份，除了自然识别和语音识别、身体识别等，指纹识别、虹膜识别等不是自然的，因为人类或其他生物不通过这些生物特征来区分个体。
对于一种识别方法来说，不被察觉的特征也很重要，这会使这种识别方法不令人反感，而且因为不容易引起人们的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它充分利用可见光获取人脸图像信息，不同于指纹识别或虹膜识别，需要使用电子压力传感器收集指纹，或使用红外收集虹膜图像，这些特殊的收集方法容易被发现，因此更有可能被伪装欺骗。
5.人脸识别应用于门禁和考勤系统
随着中国自主知识产权人脸识别比较系统在北京2008年奥运会开幕式上的正式使用，人脸识别技术在中国引起了广泛关注。并在门禁、考勤等应用领域得到推广。以下是国内一家公司推出的人脸识别考勤和人脸识别门禁产品。
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