人脸识别设备的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该人脸设备设备识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。
应用场景:身份证查验,确保真实证件当前主要是通过扫描或者复印身份证信息,人工比对身份证照片。扫描或复印身份证只是作为备案,并不能有效核实身份证真伪。要确保是采用真实身份证办理业务,必须有某种技术手段对办事人提供的身份证进行查验。应用场景:人脸与身份证匹配查验,确保人证合一除了采用真实身份证办理业务外,人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦,容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上,通过摄像机无接触自动捕获人脸影像,并自动与身份证里存储的影像信息比对,或者与后台更多的真实身份人脸比对,并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果,确保持证人是本人持真实身份证办理业务。应用场景:人脸证据保留,增强事后取证能力由于身份证信息中的照片相对陈旧,除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外,系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据,在人脸匹配查验过程中,不仅能跟身份证中存储的照片信息比对,还能对历史人脸信息比对,确保在身份证中的照片相对陈旧时,有更加接近当前时间的人脸数据,提高比对准确度。同时每次办理业务留下的人脸数据,可作为出现业务异常时追溯的重要证据。应用场景:支持未来刷脸办理业务,随着人脸识别技术的不断成熟,对于公共服务部门来讲,对客户的贴身服务至关重要,系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务,要支持未来在无需身份证信息的情况下,依然可以直接通过人脸识别身份信息,减少身份证查验、复印存档等环节,提高客户办理业务的便捷性,提高窗口办理业务的效率
通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管门禁人脸识别理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。可在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视,例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。如银行的自动提款机,用户卡片和密码被盗,就会被他人冒取现金。同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。利用人脸识别辅助信用卡网络支付,以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。
人脸识别设备主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别,人脸识别设备的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗
(1)人脸检测:面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:兰州工地管理系统①参考模板法:首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法:工地管理系统价格由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;③样品学习法:这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;④肤色模型法:这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法:这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪:面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。(3)人脸比对:面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出最佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法: