第一篇：人臉識別小結

人臉識別總結

一、概述

生物特征識別技術包括人臉識別、指紋識別、語音識別、表情分析及理解、虹膜識別等 人臉識別的實質就是借助計算機工具來分析人臉面部圖像，采用不同的特征表示方法提取有效地人臉特征，是可用來辨識身份的一門自動處理技術，常見重要應用案例包括銀行和軍事重地的自動門禁系統(tǒng)、智能人臉監(jiān)控系統(tǒng)、用于公共交通體系中安檢系統(tǒng)的嫌疑人自動識別系統(tǒng)、網(wǎng)絡服務中的在線驗證系統(tǒng)等。產生不同個體較大差異性的內在因素主要有種族、性別、年齡、心理等。外在因素主要有光照變化、角度偏轉、姿態(tài)、噪聲千擾、遮擋、以及化妝遮擋物等。18世紀,就有一篇依據(jù)人臉特征信息進行身份鑒別的文章發(fā)表在《Nature》上,開啟了近代最早的人臉識別研宄，最早的自動人臉識別系統(tǒng)是由Chan和Bledsoe創(chuàng)于1965年 人臉識別包括四個主要步驟：圖像預處理、人臉檢測、面部特征提取和分類識別。

二、研究領域

1、身份驗證領域：通過人臉識別技術來判斷和鑒別當前用戶是否合法或者具備相應的功能權限，例如2008年北京奧運所采用的人臉識別系統(tǒng)。

2、智能視頻監(jiān)控領域，例如車站安裝智能監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)中加入了人臉識別技術以捕捉人群中的可疑罪犯。

3、人機交互領，例如人臉面部為視覺系統(tǒng)提供了最為主要的特征信息。

三、人臉識別方法及其算法

（一）方法分類

可以分為：基于幾何特征的人臉識別、基于彈性圖匹配的人臉識別、基于子空間分析的人臉識別、基于神經網(wǎng)絡的人臉識別、基于隱馬爾可夫模型等。? 經典的特征臉“Eigenface”就是該時期由麻省理工學院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的，采用PCA變換對原始圖像進行降維處理,然后再進行分類識別。? ? P.Belhumeur等提出的Fisherfaces人臉也被廣泛應用在人臉識別中。

90年代中后期,出現(xiàn)了一種基于動態(tài)連接結構(Dynamic Link Architecture)的彈性圖匹配(Elastic GraphMatching)識別方法。? 90年代末支持向量機被應用到人臉識別技術中。

（二）流行算法

主要分為：等距離映射_(Isometrical Mapping,簡稱 ISOMAP)、局部線性嵌入(Locally LinearEmbedding,簡稱LLE、拉普拉斯算子特征映射(Laplacian Eigenmaps)、拉普拉斯臉(Laplacianface)方法?；诶绽笲elkin M等提出局部投影(LPP)方法。近期算法包括： ? 基于稀疏表示的人臉識別方法(Sparserepresentation recognition, SRC)針對此識別方法還出現(xiàn)了較多的改進模型,典型的有

? 基于Gabor的稀疏表示 ? 基于Metaface的稀疏表示等

（三）難點

1、人臉圖像的成像條件包括較大的隨機性：光照變化、姿態(tài)變換、表情變化、發(fā) 型改變、化妝、以及遮擋等復雜條件

2、人臉面部圖像的復雜的三維結構屬性：包括線性結構和非線性結構

3、人臉圖像數(shù)據(jù)的維數(shù)問題

4、不同個體間的面部特征的差異性

四、人臉特征提取研究

（一）人臉特征提取和識別算法分類

? ? 基于統(tǒng)計方法 基于幾何方法

（二）具體實現(xiàn)

? 主成分分析(principal component analysis, PCA)是一種典型的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)降維方法

? Sirovich和Kirby首先研究人臉降維過程，采用基于鏡像臉的技術 ? M.Turk_提出了基于PCA表示的特征臉的概念

? Fisher線性判別方法也是人工智能和模式識別領域中的重要方法之一

? Foley和Sammon提出了基于Sammon最佳鑒別平面的技術

? Duchene和Leclercq提 出了針對多類問題的Foley-Sammon最佳鑒別矢量集的求解公式

? Turk和Pentland提出了基于特征臉的特征提取方法 ? Kittler又提出了基于Fisher鑒別準則的提取面部特征方法 ? Hong和Yang提出了采用SVD進行特征提取方法 ? Cheng等改進并提出了一種新的相似性鑒別準則

? Liu等提出了基于最佳鑒別廣義平面和最佳鑒別廣義矢量集的一系列特征提取方法 ? 郭等在此基礎上提出了改進的最佳鑒別矢量方法 ? 吳等又改進了廣義最佳鑒別矢量方法 ? 基于模型的特征提取方法

? Kass等首次提出了主動輪廊線模型(Active Contour Model,ACM), ACM也被稱為Snake模型

? Lee等提出了一種改進Snake模型的方法,改進方法是由正面和側面結構化特征來對面部進行特征點定位

? 基于統(tǒng)計參數(shù)化模型的主動形狀模型(Active Shape Model, ASM)? 優(yōu)勢在于它不僅能有效地定位和提取目標物體的外部輪廓信息,而且能提取目標物體的內部輪廓和形狀特征

? Cootes等在ASM基礎上提出了主動表觀模型(Active AppearanceModel,AAM)

（三）需要解決的問題

1、根據(jù)奇異值分解原理可以得到人臉圖像的奇異值向量所在的基空間(矩陣)是由 人臉圖像本身決定的。

2、當光照、姿態(tài)、表情變化以及遮擋等復雜條件下,人臉的表象會產生較大變化, 從而造成人臉識別系統(tǒng)的性能下降。

3、需要構造一種能有效描述目標紋理特性的局部紋理輪廓模型,進一步提高模型的 特征點定位精度。

第二篇：人臉識別技術是什么原理

人臉識別技術是什么原理

1面像識別原理2、1、1面像識別技術概述

面像識別是近年來隨著計算機技術、圖象處理技術、模式識別技術等技術的快速進步而出現(xiàn)的一種嶄新的生物特征識別技術。生物識別技術是依靠人體的身體特征來進行身份驗證的一種高科技識別技術，如同人的指紋、掌紋、眼虹膜、DNA以及相貌等人體特征具有人體所固有的不可復制的唯一性、穩(wěn)定性、無法復制一樣，不易失竊或被遺忘。由于每個人的這些特征都不相同，因此利用人體的這些獨特的生理特征可以準確地識別每個人的身份。

隨著計算機技術的迅速發(fā)展，人們開發(fā)了指紋識別、聲音識別、掌形識別、簽名識別、眼紋（視網(wǎng)膜）識別等多種生物識別技術，目前許多技術都己經成熟并得以應用。而面像識別技術則是生物識別技術的新秀，與其他識別技術相比較，面像識別具有簡便、準確、經濟及可擴展性良好等眾多優(yōu)勢，可廣泛應用于安全驗證、監(jiān)控、出入口控制等多個方面。

面像識別技術包含面像檢測、面像跟蹤與面像比對等課題。面像檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像并分離出面像，面像跟蹤指對被檢測到的面像進行動態(tài)目標跟蹤，面像比對則是對被檢測到的面像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。

面像檢測分為參考模板、人臉規(guī)則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設計一個或數(shù)個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分布特征，人臉規(guī)則即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經網(wǎng)絡方法，通過對面像樣本集和非面像樣本集的學習產生分類器；膚色模型依據(jù)面像膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測；特征子臉將所有面像集合視為一個面像子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

上述方法在實際系統(tǒng)中也可綜合采用。

面像跟蹤一般采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法，另外，膚色模型跟

蹤也不失為一種簡單有效的手段。

面像比對從本質上講是采樣面像與庫存面像的依次比對并找出最佳匹配對象。因此，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要有特征向量與面紋模板兩種描述方

法，特征向量法先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離、角度等等

屬性，然后計算出它們的幾何特征量，這些特征量形成一描述該面像的特征向量；面紋模板

法則在庫中存儲若干標準面像模板或面像器官模板，在比對時，采樣面像所有象素與庫中所

有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。另外，還有模式識別的自相關網(wǎng)絡或特征與模板結

合的方法。

面像識別技術的最新進展是可以通過攝象機來搜索捕捉識別活動的人像，而不僅僅

識別照片。例如，最近由美國新澤西州Visionics公司開發(fā)的面像局部特征分析法識別

系統(tǒng)，僅用一部攝象機和一臺計算機，即可在人群中識別出某個人來。

該系統(tǒng)利用攝象機掃描拍攝的某一區(qū)域，搜索有可能是人臉的形狀。然后在存儲器

中搜索已事先存入的與之類似的面部特征。為了確認掃描到的眼睛、鼻子和嘴等特征就是一

個活人而不是人體模型或圖片，系統(tǒng)還對眨眼或其他可以提供信息的面部動作進行搜索。

然后系統(tǒng)對組成面部圖像的像素進行分析。它將每個像素點的明暗度與相鄰點進行比較，查找明暗度向周圍呈放射突變的區(qū)域。在眉骨、眼睛、或者其他突起的特征，比如顴骨和鼻子等處，都會出現(xiàn)這種突變。系統(tǒng)將勾勒出每一個這種像素點的位置，這些點稱為“參照點”然后在點之間連線，形成一個由三角形構成的網(wǎng)絡。

系統(tǒng)將測量每個三角形的角度，生成由672個1和0組成的數(shù)來描述一張面孔。之后程

序嘗試從它的數(shù)據(jù)庫中找出與該數(shù)據(jù)相匹配的類似記錄。這種匹配不可能絕對理想，因此軟

件會將相似程度分為不同的等級。軟件是根據(jù)骨絡結構描繪參考點的，因此胡須、化妝和眼

睛等偽裝都不可能騙過它。

用于撲捉面部圖像的除了為標準視頻外，近來的發(fā)展趨勢是熱成像技術。熱成像技術通

過分析由面部的毛細血管的血液產生的熱線來形成面部圖像，與視頻攝像頭不同，熱成像技

術并不需要在較好的光源條件下，因此即使在黑暗情況下也可以使用。并可更好地排除胡須、頭發(fā)以及化妝引起的面部變化的干擾。2、1、2面像識別過程

1．建立面像檔案:可以從攝像頭采集面像文件或取照片文件，生成面紋(Faceprint)編碼；

2．獲取當前面像，可以從攝像頭捕捉面像或取照片輸入，生成其面紋；

3．將當前面像的面紋編碼與檔案中的面紋編碼進行檢索比對。

“面紋”編碼方式是根據(jù)臉部的本質特征和開頭來工作的，它可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強大的可靠性，使得它可以從百萬人中精確地辨認出一個人。

上述整個過程都自動、連續(xù)、實時地完成，而且系統(tǒng)只需要普通的處理設備。幾乎所有的生物測量過程對人們來說都是一種干擾。指紋和掌紋的測定需要人們將手放在玻璃表面。虹膜掃描需要用激光照射你的眼睛。面部識別最大的優(yōu)越性在于它的方便性, 快速性，而且是非侵擾的。面部識別無需干擾人們行為而達到識別效果，無需為是否愿意將手放在指紋采集設備上，或對著麥克風講話，或是將他們的眼睛對準激光掃描裝置而進行爭辯。你只要很快從一架攝像機前走過，你就已經被快速的檢驗。2、1、3面像識別技術應用范圍

面像識別技術作為生物識別技術體系的后起之秀，將有著十分廣泛的應用前景?？蓱糜谥T多領域，如出入口控制、銀行金融系統(tǒng)、公安追輯嫌疑犯、反恐怖斗爭以及互聯(lián)網(wǎng)中等等。在我國開展的“追逃”斗爭，如果能利用面像識別技術，則可大大提高工作效率，并能對犯罪分子產生極大的威懾力量。使用面像識別系統(tǒng)只要在重要的車站、碼頭、機場、海關出入口附近架設攝像機，系統(tǒng)即可在無人職守的狀態(tài)下，自動捕捉進、出上述場所的人員的頭像，并通過計算機網(wǎng)絡將面像特征數(shù)據(jù)傳送到計算機中心數(shù)據(jù)庫，自動與面像數(shù)據(jù)庫中的逃犯面像比較，迅速準確地作出身份判斷。一旦發(fā)現(xiàn)吻合的頭像，可以自動報警并記錄。

我國銀行金融系統(tǒng)對安全控制有著極高的要求，如電子商務信息系統(tǒng)、金庫的安全設施、保險柜、自動柜員機的使用等。由于近年來金融詐騙、搶劫發(fā)生率有所增高，對傳統(tǒng)安全措施提出了新的挑戰(zhàn)。面像識別技術不需要攜帶任何電子、機械“鑰匙”，可以杜絕丟失鑰匙、密碼的現(xiàn)象，如果配合IC卡、指紋識別等技術可以使安全系數(shù)成倍增長。同時，在ATM自動取款機上應用面像識別技術，可以免除用戶忘記密碼的苦惱，還可以有效防止冒領、盜取的事件發(fā)生。

目前，在我國，面部識別技術的研究和應用還剛剛開始，但在歐美等發(fā)達國家這一技術已被應用在許多場所。特別是“9.11”恐怖事件之后，美國警方率先在冰島國際機場、美國波士頓機場、美國奧克蘭機場、美國亞特蘭大機場、美國休斯敦機場等開始應用這一先進技術，借助閉路監(jiān)視系統(tǒng)監(jiān)控掃描人群自動搜尋警方所需要的恐怖分子目標。

蔣遂平:人臉識別技術及應用簡介人臉識別的分類

1.1 鑒別、驗證和監(jiān)控

(1)鑒別(identification)：鑒別回答“這是誰？” 將給定的人臉圖象與計算機中存儲的N個人的圖象逐個比較，輸出M幅圖象，這些按與給定圖象的相似度從大到小排列，再由人來確定這是誰。通常，一個人在計算機中只存儲一幅正面圖象。

(2)驗證(verification)：驗證回答“這是否為某人？” 將給定的人臉圖象與與計算機中存儲的某人的圖象比較，回答給定的圖象是否為某人的圖象。通常，一個人在計算機中存儲多幅不同角度的圖象。

(3)監(jiān)控(watch list)：監(jiān)控同時具有鑒別和驗證，回?quot;這是否為要找的人？"(Are you looking for me?)。將未知身份的人的圖象輸入計算機，計算機決定這個人是否在監(jiān)控名單中，如果在，還必須確定這個人的身份。

1.2 人臉識別和人頭識別

(1)人臉識別：輸入給計算機識別的人臉圖象，只包括人的臉部部分，沒有背景、頭發(fā)、衣服等。這時，計算機在進行真正的人臉識別。

(2)人頭識別：輸入給計算機識別的人臉圖象，除了包括人的臉部有皮膚的部分外，還有部分背景、頭發(fā)、衣服。這時，人臉的五官特征是次要的，頭發(fā)、背景、人臉輪廓等是主要特征，一旦頭發(fā)、背景等變化，識別率下降。

1.3 自動與半自動人臉識別

(1)自動人臉識別：輸入到計算機的圖象可以是包含人臉的圖象，由計算機自動檢測人臉部分進行分割后，進行識別。最初人們認為人臉檢測是件容易的事，后來發(fā)現(xiàn)人臉檢測可能比人臉識別更困難（特別是在灰度圖象情況下，這時沒有運動信息和膚色信息可利用），人臉檢測已經是一個獨立的研究課題。

(2)半自動人臉識別：采用人工確定人臉圖象中兩眼各自的中心位置，計算機根據(jù)這兩個位置分割人臉圖象，進行識別。常用于人臉鑒別。人臉識別的性能

2.1主要性能指標

測量人臉識別的主要性能指標有：（1）誤識率(False Accept Rate, FAR)：這是將其他人誤作指定人員的概率；（2）拒識率(False Reject Rate, FRR)：這是將指定人員誤作其它人員的概率。

計算機在判別時采用的閾值不同，這兩個指標也不同。一般情況下，誤識率FAR 隨閾值的增大（放寬條件）而增大，拒識率FRR 隨閾值的增大而減小。因此，可以采用錯誤率（Equal Error Rate, ERR）作為性能指標，這是調節(jié)閾值，使這FAR和FRR兩個指標相等時的FAR 或 FRR。

2.2 影響人臉識別性能的因素及解決方法

(1)背景和頭發(fā)：消除背景和頭發(fā)，只識別臉部圖象部分。

(2)人臉在圖象平面內的平移、縮放、旋轉：采用幾何規(guī)范化，人臉圖象經過旋轉、平移、縮放后，最后得到的臉部圖象為指定大小，兩眼水平，兩眼距離一定。

(3)人臉在圖象平面外的偏轉和俯仰：可以建立人臉的三維模型，或進行三維融合(morphing)，將人臉圖象恢復為正面圖象。

(4)光源位置和強度的變化：采用直方圖規(guī)范化，可以消除部分光照的影響。采用對稱的從陰影恢復形狀(symmteric shape from shading)技術，可以得到一個與光源位置無關的圖象。

(5)年齡的變化：建立人臉圖象的老化模型。

(6)表情的變化：提取對表情變化不敏感的特征，或者將人臉圖象分割為各個器官的圖象，分別識別后再綜合判斷。

(7)附著物（眼鏡、胡須）的影響。

(8)照相機的變化：同一人使用不同的照相機拍攝的圖象是不同的。應用情況

在無數(shù)影視或新聞中出現(xiàn)過這樣的場景：警方利用人臉識別技術抓住了罪犯。然而，在現(xiàn)實生活中，人臉識別技術的效果并不令人滿意。

美國陸軍實驗室在13周時間內，用270人的圖象測試一個人臉識別系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)識別率只有 51%。這套系統(tǒng)在機場中進行測試時，存儲了250人的圖象，其中的15人在1個月內通過攝影機958次，只有455次被正確辨認，識別率只有47%。在美國一個機場開展的一項為期8周的公開測試中，使用一家公司的人臉識別系統(tǒng)，在4個星期出錯率為53%。在另一個機場開展的一項為期90天的測試中，人臉識別系統(tǒng)發(fā)出的錯誤警報也太多。

人臉識別技術效果不盡如人意的原因：真人的電視圖像與存儲在數(shù)據(jù)庫中的照片在布光和角度方面有差別。目前的人臉識別技術在人處于靜止狀態(tài)或一小群人通過檢測點時有效，因此不適合在交通流量大的機場和街道拐角處使用。人臉識別要得到廣泛采用，還很有待時日。

第三篇：銀行用人臉識別

銀行人臉識別運用

銀行是國家貨幣流通的主要場所，業(yè)務中涉及大量現(xiàn)金、有價證券及貴重物品，因而銀行的安全一直以來都是國家安全防范的重點。近年來，金融行業(yè)市場發(fā)展迅猛，隨著營業(yè)網(wǎng)點、ATM機、銀行資金流動等的增多，銀行安防系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)越來越大。為加強對銀行、儲蓄所、金庫、貴重物品集中場所的安全防范，銀行越來越重視技防的作用，作為防止犯罪發(fā)生的有效途徑，雙門互鎖門禁系統(tǒng)也應運而生。目前市場上的雙門互鎖門禁系統(tǒng)大都采用讀卡或者指紋的身份驗證方式，由于這兩種方式都存在一定的安全隱患或不足，因而人臉識別技術的應用受到用戶關注。

雙門互鎖系統(tǒng)是指兩道門具有互鎖聯(lián)動的功能，即當一道門被打開時，另一道門則打不開，只有當兩道門都關上時，才能打開其中的任一道門。根據(jù)《銀行營業(yè)場所風險等級和防護級別的規(guī)定》等相關銀行安全管理規(guī)范，儲蓄網(wǎng)點等現(xiàn)金柜臺的進出口必需設置兩道門，而且員工在進入第一道門后必需要按照規(guī)范鎖好第一道門才能進入第二道門，如進入第一道門后沒有按要求關好此道門，員工將不能進入第二道門，從而更好地防止犯罪分子尾隨作案。目前，市場上的雙門互鎖門禁系統(tǒng)大都采用讀卡或者指紋的身份驗證方式，但是這兩種身份驗證方式均存在一定的安全隱患。例如：磁卡和智能IC卡均容易被復制，竊取，丟失，它們作為驗證模式已經不能滿足日益增長的安全需要。而指紋門禁雖然成本低，但是對某類人群的適應性很差，例如指紋不清晰，有磨損等，同時在指紋上有油漬，水漬，蛻皮等情況下，指紋識別的誤差也是很大的。另外，由于多年來指紋一直被當成辨識犯罪的工具，部分人會因為指紋被采集而在心理上產生抵觸情緒。而人臉識別利用人的面部特征進行身份辨識，友好，直觀，不需要人的刻意配合，是目前所有生物識別技術中對使用者影響最小的，準確性也高。更為可貴的是，有人臉識別門禁攝像頭采集的人臉圖像，也可為事后調查提供最直觀的證據(jù)，因此，用人臉識別技術取代雙門互鎖系統(tǒng)中的讀卡或者指紋的驗證方式，是實現(xiàn)銀行營業(yè)廳出入控制的一種最佳的選擇。

人臉識別安全性更高

人臉識別技術上劃分為1：1比對和1：N比對，對于銀行可采用智能卡與人臉識別1：1比對方式相結合，其優(yōu)勢是雙重的驗證機制。首先需要智能IC卡或者ID卡驗證，驗證通過之后，進行人臉識別驗證，人臉識別驗證通過之后，才能開門。與單純的采用智能卡的門禁系統(tǒng)相比，安全性更高，適合銀行這樣的高安全性場所使用。根據(jù)目前銀行營業(yè)廳等重要場所的實際情況，可以設計安全通道門，由兩道帶人臉識別裝備的防盜門、一臺兩門聯(lián)動控制器等組成。

其工作原理是：首先在管理系統(tǒng)中注冊人員，注冊時每人分配一張IC卡或者ID卡，將人員的注冊信息和人員圖像注冊到聯(lián)動控制器中。以從公共區(qū)進入安全區(qū)為例，正常使用時，當人臉在門1的人臉識別上驗證時，首先聯(lián)動控制器查詢門2是否閉合，如果門2處于開啟狀態(tài)，則拒絕在門1處進行驗證，只有當門2閉合，才允許啟動驗證。

驗證時，先刷卡，同時人臉識別攝像頭會捕獲一張圖像，將卡號信息和圖像傳輸至聯(lián)動控制器中，控制器根據(jù)卡號信息找到注冊時的圖像，與捕獲的圖像進行比對識別，比對通過則控制器控制電鎖開啟，關上門1，在門2處重復上述的驗證步驟。

在一些特殊情況下，比如卡丟失，員工需要進行掛失，重新補卡才能使用該系統(tǒng)；如果是有入侵者脅迫開門的情況，員工會使用脅迫開門功能，同時向后臺管理系統(tǒng)報警，監(jiān)控中心的人員在管理系統(tǒng)的實時監(jiān)控中獲取警情，可以采取相關報警動作;如果是多人臉識別，系統(tǒng)允許一定時間內，多人相繼驗證通過，系統(tǒng)才會開門。智能化管理

通過管理電腦對進出人員的權限，進出時間以及進入方式進行管理。并同時存儲相應數(shù)據(jù)，以備事后查詢。多人臉識別開門功能

在重要的區(qū)域，系統(tǒng)可以設置同時多個人臉識別（兩人以上）才能開門的方式，即打開一道門要有多人同時在規(guī)定時間內通過人臉識別驗證后，門才能打開。優(yōu)勢

綜上所述，使用本方案有以下幾個方面的優(yōu)點。第一，使安全防范級別得到有效提升。

在原有智能卡門禁系統(tǒng)上融入人臉識別技術，可有效防止盜取他人智能卡或者監(jiān)守自盜現(xiàn)象的發(fā)生，是原有出入控制系統(tǒng)安全防范級別的有效提升。第二，能與CCTV系統(tǒng)無縫結合。隨著人們安防要求的逐漸提高，CCTV系統(tǒng)早已成為銀行安防系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)。本系統(tǒng)無須另添加任何其它設備即可與銀行原有的CCTV系統(tǒng)無縫結合。本方案所述的人臉識別門禁系統(tǒng)還設計有一些通訊接口，可以和視頻監(jiān)控系統(tǒng)進行通訊。比如，在發(fā)生脅迫報警時，可以通知視頻監(jiān)控系統(tǒng)，使其調整監(jiān)控畫面，更方便觀看現(xiàn)場的情況等。第三，靈活的事件處理和報警聯(lián)動。

本系統(tǒng)可以與其它報警系統(tǒng)聯(lián)動，對各種異常事件，如非法讀卡，開門超時，門鎖損壞，強行進入等，可根據(jù)用戶實際需求設定相應的報警處理和提示，以確保安全防范區(qū)域的安全可靠，并對犯罪分子具有極大的威懾作用。結語

近些年來，人臉識別技術雖然取得了很大的發(fā)展，但是用戶擔心識別精度還是會受到光照、姿態(tài)、表情、偽裝等因素的影響，正緣于此，他們在選用人臉識別產品上會有一些擔心與顧慮，可喜的是，人臉識別技術的算法已越來越具魯棒性（魯棒性，在此指人臉識別算法的健壯性，減弱外界的光照，姿態(tài)，表情等因素對人臉識別的影響），再采用紅外成像等手段，可以提升識別精度，使得人臉識別產品真正應用起來。

出入口控制作為安全防范系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)，直接影響著整個系統(tǒng)內部的安全。目前，較為成熟的門禁解決方案是卡片或者卡片加密碼的模式，但一旦卡片丟失或者密碼遺失，對整個系統(tǒng)的安全就構成很大威脅或者對用戶的使用造成不便。而人臉識別門禁系統(tǒng)用人臉作為“鑰匙”來開門明顯安全性更高，并且具有受場地環(huán)境影響小、識別準確率高、識別速度快、結果直觀等優(yōu)點，已經越來越受到廣大客戶的重視。

第四篇：看守所人臉識別應用解決方案

看守所人臉識別應用解決方案

近幾年，我國 發(fā)生的越獄事件頻發(fā)，有些犯人越獄手段極其惡劣，不僅將獄警殺害，甚至砍下手指進行指紋識別開鎖，看守所的安全防范刻不容緩。傳統(tǒng)的鑰匙控制出入也存在遺失、盜用的風險，相關專家認為，更安全可靠防范的還是使用智能的看守所人臉識別更加可行。利用看守所人臉識別，精確分析每個人的面貌特征進行識別，從而得到有效的管理制度。

眾所周知，人臉識別系統(tǒng)是一款通過人臉的特征進行認證的生物識別認證系統(tǒng)。其主要原理為：利用計算機圖像處理技術從圖片中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型，即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據(jù)分析的結果來給出一個相似值，通過這個值即可確定是否為同一人。系統(tǒng)具有如下特點：

(1)安裝簡單，可以直接在現(xiàn)有高清系統(tǒng)改造完成(2)非接觸性，人與設備無需接觸

(3)認證速度快，一般情況在1秒內完成認證

(4)具有并發(fā)認證能力，能同時對多個人物進行識別。

正因為以上特性，其在哈爾濱延壽縣看守所兩個技防漏洞方面具有天然的優(yōu)勢解決方案。筆者通過北京眾智益華公司的人臉識別-“陌生人”防范系統(tǒng)，人臉識別門禁系統(tǒng)兩個熱銷產品來詳細的講解如何自動實現(xiàn)防范彌補以上兩個漏洞的出現(xiàn)。

一，從曝光的視頻可以看出案犯是尾隨獄警到了值班室內，并殺害了民警，化妝成民警出現(xiàn)到了出入口，大門口等不該出現(xiàn)的地方。北京眾智益華的人臉識別-“陌生人”防范系統(tǒng)可以有效的解決此問題。其具體實現(xiàn)原理為：通過把可以在本地方(通道，大門口，值班室等)出現(xiàn)的人照片加入到白名單圖庫里，人臉識別系統(tǒng)會自動識別出現(xiàn)在攝像機鏡頭里的是白名單里的人，還是非白名單里的人，一旦發(fā)現(xiàn)非白名單的人系統(tǒng)會自動進行報警提示。報警內容主要通過：(1)聲音提示，比如在發(fā)現(xiàn)非白名單人出現(xiàn)的現(xiàn)場(通道，大門口，值班室等)，或其他有武警值班的室內進行語音報警提示，一方面對違規(guī)人員進行威懾警告，另一方面提示有關人員進行人工干預。(2)手機報警，一旦發(fā)現(xiàn)非白名單人員出現(xiàn)在敏感區(qū)域(出入口，大門口，某些門禁口)，系統(tǒng)會自動通知安裝手機客戶端的用戶(看守所領導等)，讓不在現(xiàn)場的人員也可以第一時間知道，并及時做出預案。通過以上布防，即使出現(xiàn)人為違規(guī)也同樣能起到防范的作用，杜絕哈爾濱看守所的重大事故發(fā)生。

二，關于門禁，央視曝光視頻可以看到，其實一般看守所里是有AB門的，但是案犯照樣可以進出，從曝光視頻看到案犯翻屜子和柜子可以聯(lián)想看出，也許案犯是通過殺害民警后找到了鑰匙進行了出入。北京眾智益華的人臉識別門禁系統(tǒng)可以很好的解決這個問題。北京眾智益華人臉識別門禁是通過2.4G無線卡+人臉的認證方式進行開門認證的，即使找到了無線卡而非本人(本系統(tǒng)同時具有活體驗證功能)也不可能打開門禁。同時通過和稱重系統(tǒng)相結合，即使案犯夾持民警尾隨出入也照樣無法打開門禁，反而會引發(fā)報警，及時讓其他民警進行預案處理。通過哈爾濱延壽縣看守所事件以及一些國內外其他越獄事件可以看出，凡是越獄分子都是危害極大的犯罪分子，他們在犯罪后不自我反省以及自我改造，而是窮兇極惡的進行越獄，這樣的人一旦逃脫對社會的危害極大。而傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)以及安防系統(tǒng)有極大的缺陷需要人防補充，但人畢竟不是機器，有所疏漏不可避免。自動化智能的識別系統(tǒng)能很好的防范這些人防漏洞的存在，特別是以人臉識別系統(tǒng)為代表的生物智能識別更應該早日應用在這些敏感單位，杜絕為社會造成極大傷害的事件發(fā)生，同時也保障民警，武警等個人的生命財產安全。

看守所推出了一套全新人臉識別比對訪客管理系統(tǒng)，其主要功能為通過人臉辨識系統(tǒng)，可以自動捕捉訪客人的人臉，并對人臉進行分析，自動辨識陌生到訪客人或是內部員工，系統(tǒng)連接到看守所內網(wǎng)，與會客系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)，可聯(lián)動控制人臉識別和門禁出入系統(tǒng)。

系統(tǒng)組成方式

本監(jiān)獄訪客管理系統(tǒng)主要由ca2身份信息安全管理系統(tǒng)和動態(tài)人臉抓拍比對系統(tǒng)組成。ca2身份信息安全管理系統(tǒng)，內置身份證驗核系統(tǒng)，由以下4個子系統(tǒng)組成 ①身份登記驗核系統(tǒng)：該系統(tǒng)可以連接到全國公民身份證號碼查詢服務中心，對探訪人的身份信息進行核查。

②證件掃描錄入系統(tǒng)：支持身份證等不同證件的掃描及信息的錄入。

③身份信息管理系統(tǒng)：存儲，管理探訪者的身份信息，對訪客探訪時間點，探訪時間長度等重要信息的查詢。

④電腦通訊模塊組成：可以連接到對接的網(wǎng)絡，實時網(wǎng)絡數(shù)據(jù)查詢。人臉識別身份驗證系統(tǒng)是監(jiān)獄探訪管理系統(tǒng)重要組成部分，主要由動態(tài)人臉抓拍系統(tǒng)，人臉比對系統(tǒng)，比對服務器，人等其他輔助設備組成。人臉識別訪客管理系統(tǒng)主要由3部分組成，如下：

（1）攝像機：在探訪區(qū)的各個樓層入口處安裝專用人臉抓拍攝像機，正對著門口，拍攝每個進入該區(qū)域的訪客的人臉。專用攝像機采用雙鏡頭，一個鏡頭用來抓拍彩色照片，用于顯示畫面交互使用；另外一個鏡頭用于抓拍黑白照片，可以屏蔽照片背景，用于人臉照片比對過程中使用，從而達到提高比對的準確性。

（2）人臉抓拍主機：攝像機連接到人臉識別主機，人臉識別主機將處理攝像機拍攝到的人臉圖像，并將人臉數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡，傳輸?shù)胶蠖说南到y(tǒng)服務器。

（3）人臉比對服務器：接收前端的人臉抓拍主機獲取的人臉照片，并對人臉照片進行特征分析，獲取人臉特征值，并通過人臉比對系統(tǒng)，進行比對，從中抽取近似值最高的若干張照片，并輸出比對結果，聯(lián)動看守所門禁控制器，控制探訪區(qū)門禁出入系統(tǒng)。

方案概述

監(jiān)獄大門及AB門是看守所與外界交接的重要部位。為嚴格控制監(jiān)舍區(qū)，生產區(qū)人員出入，防范罪犯逃脫，實現(xiàn)有效的統(tǒng)一指揮，確?？词厮陌踩?，在監(jiān)獄大門及AB門安裝智能人臉識別管理系統(tǒng)。

監(jiān)獄人臉識別門禁管理系統(tǒng)由6個子系統(tǒng)組成：看守所外大門門禁管理系統(tǒng);干警信道門禁管理系統(tǒng);會見家屬信道門禁管理系統(tǒng);考勤系統(tǒng);在押罪犯面像管理系統(tǒng)。

人臉產品、電鎖、出門開關、報警裝置等，全部鏈接至控制器上，由控制器進行出門權限控制。人臉產品、控制器、監(jiān)控視頻等都通過網(wǎng)絡和控制計算機鏈接在一個網(wǎng)絡中。

人臉識別型智能看守所門禁及訪客綜合管理系統(tǒng)解決方案將介紹一個全新的看守所安防系統(tǒng)，在安全防尾隨系統(tǒng)的基礎上結合先進的技術，對探監(jiān)人員及監(jiān)獄中的人員及干警進行權限設定和驗證通過，確?？词厮踩?/p>

第五篇：人臉識別技術解讀

人臉識別，特指利用分析比較的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度；它屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。

中文名 人臉識別技術 實 質

輸入的人臉圖象或者視頻流 研究領域

熱門的計算機技術研究領域 技 術

生物特征識別技術

目錄

1基本介紹

2技術原理 ? 人臉識別內容 ? 人臉的識別過程 3分析算法

4功能模塊

? 人臉捕獲與跟蹤功能 ? 人臉識別比對 ? 人臉的建模與檢索 ? 真人鑒別功能 ? 圖像質量檢測 5基本方法

6技術細節(jié) 7優(yōu)缺點

? 人臉識別優(yōu)點 ? 人臉識別的弱點 8技術應用

9應用前景

1基本介紹編輯

人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流.首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。

廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統(tǒng)。

生物特征識別技術所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語音）、體形、個人習慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網(wǎng)膜識別、語音識別（用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術）、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。2技術原理編輯

人臉識別內容

人臉識別技術包含三個部分：(1)人臉檢測 面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法： ①參考模板法

首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。(2)人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

(3)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

①特征向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網(wǎng)絡或特征與模板相結合的方法。

人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。人臉的識別過程

一般分三步：

(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。

(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。

(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續(xù)、實時地完成。3分析算法編輯

人臉識別技術中被廣泛采用的區(qū)域特征分析算法，它融合了計算機圖

人臉識別

像處理技術與生物統(tǒng)計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型,即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據(jù)分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。4功能模塊編輯

人臉捕獲與跟蹤功能

人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當指定的人像在攝像頭拍攝的范圍內移動時自動地對其進行跟蹤。人臉識別比對

人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是指定的人像與數(shù)據(jù)庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數(shù)據(jù)庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

人臉的建模與檢索

可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數(shù)據(jù)庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將指定的人像進行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對識別，最終將根據(jù)所比對的相似值列出最相似的人員列表。

真人鑒別功能

系統(tǒng)可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一幅照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術需要使用者作臉部表情的配合動作。

圖像質量檢測

圖像質量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質量評估，并給出相應的建議值來輔助識別。5基本方法編輯

人臉識別的方法很多，主要的人臉識別方法有：

（1）幾何特征的人臉識別方法：幾何特征可以是眼、慧眼人臉識別考勤機 鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系（如相互之間的距離）。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

（2）基于特征臉（PCA）的人臉識別方法：特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經過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別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。

（3）神經網(wǎng)絡的人臉識別方法：神經網(wǎng)絡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行訓練，而在許多應用中，樣本數(shù)量是很有限的。

（4）彈性圖匹配的人臉識別方法：彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

（5）線段Hausdorff 距離(LHD)的人臉識別方法：心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖（比如漫畫）的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD并不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態(tài)情況下都有非常出色的表現(xiàn)，但是它在大表情的情況下識別效果不好。

慧眼人臉識別考勤機

（6）支持向量機(SVM)的人臉識別方法：支持向量機是統(tǒng)計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協(xié)，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本（每類300個），這在實際應用中往往是不現(xiàn)實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現(xiàn)復雜，該函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論。6技術細節(jié)編輯

一般來說，人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。

人臉識別的算法可以分類為：

基于人臉特征點的識別算法（Feature-based recognition algorithms）?；谡四槇D像的識別算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的識別算法（Template-based recognition algorithms）。利用神經網(wǎng)絡進行識別的算法（Recognition algorithms using neural network）。7優(yōu)缺點編輯

人臉識別優(yōu)點

相比較其他生物識別技術而言：

非接觸的，用戶不需要和設備直接接觸；

非強制性，被識別的人臉圖像信息可以主動獲取；

并發(fā)性，即實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

人臉識別的弱點

對周圍的光線環(huán)境敏感，可能影響識別的準確性； 人體面部的頭發(fā)、飾物等遮擋物，人臉變老等因素，需要進行人工智能補償；（如可通過識別人臉的部分關鍵特性做修正）。8技術應用編輯

1．企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識別防盜門等。2．電子護照及身份證。這或許是未來規(guī)模最大的應用。在國際民航組織（ICAO）已確定，從 2010年 4月 1日起，其 118個成員國家和地區(qū)，人臉識別技術是首推識別模式，該規(guī)定已經成為國際標準。美國已經要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在2006年10月 26日之前必須使用結合了人臉指紋等生物特征的電子護照系統(tǒng)，到 2006年底已經有 50多個國家實現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。美國運輸安全署（Transportation Security Administration）計劃在全美推廣一項基于生物特征的國內通旅行證件。歐洲很多國家也在計劃或者正在實施類似的計劃，用包含生物特征的證件對旅客進行識別和管理[7]。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實施。

3．公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統(tǒng)和網(wǎng)絡，在全國范圍內搜捕逃犯。

4．自助服務。如銀行的自動提款機，如果同時應用人臉識別就會避免被他人盜取現(xiàn)金現(xiàn)象的發(fā)生。

5．信息安全。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現(xiàn)。如果密碼被盜，就無法保證安全。如果使用生物特征，就可以做到當事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實身份統(tǒng)一。從而大大增加電子商務和電子政務系統(tǒng)的可靠性。9應用前景編輯

生物識別技術被廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一臺攝像機對該用戶的眼睛掃描，然后迅速而準確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業(yè)務。這是美國德克薩斯州聯(lián)合銀行的一個營業(yè)部中發(fā)生的一個真實的鏡頭。而該營業(yè)部所使用的正是現(xiàn)代生物識別技術中的“虹膜識別系統(tǒng)”。此外，美國“9.11”事件后，反恐怖活動已成為各國政府的共識，加強機場的安全防務十分重要。美國維薩格公司的臉像識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。

隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。

1、企業(yè)、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統(tǒng)，人臉識別防盜門等。

2、電子護照及身份證。這或許是未來規(guī)模最大的應用，國際民航組織(ICAO)已確定，從2010年起，其118個成員國家和地區(qū)，必須使用機讀護照，人臉識別技術是首推識別模式，該規(guī)定已經成為國際標準。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規(guī)劃和實施。

3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統(tǒng)和網(wǎng)絡，在全國范圍內搜捕逃犯。

4、自助服務。如銀行的自動提款機，如果用戶卡片和密碼被盜，就會被他人冒取現(xiàn)金。如果同時應用人臉識別就會避免這種情況的發(fā)生。

5、信息安全。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網(wǎng)上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現(xiàn)，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特征，就可以做到當事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實身份統(tǒng)一，從而大大增加電子商務和電子政務系統(tǒng)的可靠性。[1]

2012年無錫采用物聯(lián)網(wǎng)人臉識別技術規(guī)范建筑市場。無錫的建筑工地將從6月1日起每天通過物聯(lián)網(wǎng)技術進行人臉識別，通過考勤管理，確保項目負責人到位，掛靠、層層轉包等現(xiàn)象將有望受到限制。

京滬高鐵三站將建人臉識別系統(tǒng)，整容也能被識別。鐵路部門發(fā)布計劃表示，將在京滬高鐵段的上海虹橋站、天津西站、濟南西站這三個站點，建設人臉識別系統(tǒng)工程，以協(xié)助公安部門抓捕在逃罪犯。利用這個系統(tǒng)，作案后的犯罪分子，即使整容，也將能夠被識別。[2]

讀書的好處

1、行萬里路，讀萬卷書。

2、書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟。

3、讀書破萬卷，下筆如有神。

4、我所學到的任何有價值的知識都是由自學中得來的。——達爾文

5、少壯不努力，老大徒悲傷。

6、黑發(fā)不知勤學早，白首方悔讀書遲?！佌媲?/p>

7、寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來。

8、讀書要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不學、不知義。

10、一日無書，百事荒廢?！悏?/p>

11、書是人類進步的階梯。

12、一日不讀口生，一日不寫手生。

13、我撲在書上，就像饑餓的人撲在面包上。——高爾基

14、書到用時方恨少、事非經過不知難?！懹?/p>

15、讀一本好書，就如同和一個高尚的人在交談——歌德

16、讀一切好書，就是和許多高尚的人談話。——笛卡兒

17、學習永遠不晚?！郀柣?/p>

18、少而好學，如日出之陽；壯而好學，如日中之光；志而好學，如炳燭之光?！獎⑾?/p>

19、學而不思則惘，思而不學則殆?！鬃?/p>

20、讀書給人以快樂、給人以光彩、給人以才干?！喔?/p>