人脸识别技术现在运用在哪些领域了篇1
1．企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2．电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用。在国际民航组织（ ICAO）已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（ Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理[7]。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。3．公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。4．自助服务。如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。5．信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。 很完整哟
1、门禁应用：就不用带钥匙出门，直接用脸来开门，比如我们公司就是用脸打卡考勤的，速度快，而且不需要接触；2、手机开机/启动程序用脸，这样可以更注重隐私的保护。电视启动，未来概念车的开启等等。3、又比如银行业务办理、取款、社保领用；4、商场安全、客流统计；5、宝贝回家计划6、刑侦、户口管理等安防领域;人脸识别的应用将会越来越精彩，欢迎关注人脸识别技术行业的发展，以及 专注在人脸识别技术研究的 瑞为技术。
人脸识别技术以什么为核心篇2
人脸识热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体本身的生物特征来区分生物体个体。我了解的视觉伟业公司人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
人脸识别算法，虹软的人脸识别算法不错，他们的算法功能强悍，支持离线使用，多平台多开发语言。推荐去看一下
从人脸识别各类技术指标上看，目前国内市面上的人脸识别厂商水平貌似不相上下，然而算法的成熟度和稳定性却是难以衡量的。天诚盛业的人脸识别算法历时8年研发，历经民生银行、交通银行等全国级、大规模项目应用考验，具有极强的鲁棒性。不仅支持近红外和可见光两种识别方式，还可以根据不同的应用场景、使用渠道设定不同安全级别；人脸算法独创动态模板融合专利技术，具有自学习功能，可以有效解决年龄、胖瘦等“时空”问题，更精准的识别和验证人脸信息，提高通过率。
面部识别技术篇3
识别人脸的技术刘 露①现代的人脸识别，特指通过分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。具体而言，就是通过视频采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份。这是一项高端的计算机图像处理技术。 ②在全球范围内，人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。人脸识别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。人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确认身份的。不被察觉的特点会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不易被欺骗。相对于指纹识别而言，人脸识别还具有非接触式（非侵犯式）的特点，因此更加友好、自然，更易被人们接受。③随着科技的发展，人脸识别技术的应用已经不是什么新鲜事了。④在公安刑侦领域，人脸识别技术的应用非常广泛。例如在机场或车站安装人脸识别系统，通过查询目标人像数据寻找数据中是否存在重点人口基本信息，来抓捕在逃案犯；或者在商场、体育场、超市等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。⑤目前，人脸识别技术还逐渐从公安刑侦领域，推广到民用市场，离人们的生活越来越近。如具备有人脸识别功能的防盗门也被推向普通老百姓家庭。人脸识别系统防盗门配有特殊的液晶显示屏。这个显示屏实际上是一台小型电脑，数据库就建在这里。厂家上门安装时，工作人员会用一个摄像头对主人的脸部骨骼进行扫描录入，再将主人的脸部骨骼生成几千位的密码，然后将密码数据库存入防盗门的数据库中，当主人回家时，只要在门前一站，具有自动感应功能的液晶显示屏就会显示门前的人的脸部，防盗门立即开始识别。一旦确认来人是这家的主人，防盗门就会自动打开。再如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盗用信用卡等。⑥人脸识别技术的发展前景不可限量，随着我国向数字化、信息化社会的迈进，人们对人脸识别技术的了解和认识也将逐渐增进，人脸识别技术的市场需求会越来越大，而人脸识别技术和识别系统的性能也将在不断发展中日益完善，更好地服务大众。（选自《百科知识》，有删改）15.选文第①段中画线句子运用了什么说明方法？它在文章中有什么作用？（2分）答：16．人脸识别技术有哪些特点？（3分）答：17.人脸识别技术有何明显优势？（2分）答：18.选文第⑥段划线句子中加点的“逐渐”一词能否删除？为什么？（2分）答：19.目前，人脸识别技术主要运用在哪些方面？随着数字化、信息化的发展，请你发挥想象，另举一例说明人脸识别技术还可运用在哪些方面。（3分）答：（三）（12分）15.（2分）运用了下定义的说明方法，通过下定义从本质上揭示说明对象的特征，引出说明对象。16．（3分）特点：自然性；不被被测个体察觉；非接触式（非侵犯式）。17.（2分）优势：不令人反感、不易被欺骗；友好、自然，容易被人们接受。18.（2分）不能。逐渐：渐渐，慢慢地。文中说明“人们对人脸识别技术的了解和认识”是一个认识的渐进过程，体现了说明语言的准确性。19.（3分）公安刑侦领域、民用市场方面。示例：如海关、边境检查站、电脑数据库、保险柜、学校安保等。
在手机方面，指纹识别运用的比较广泛，在电脑方面才刚刚开始使用面部识别。其中华硕的面部识别技术最为成熟，比如华硕灵焕 3 pro t304他的面部识别比较的准确，而且开机很快。
有些计算机安装了人脸识别软件见主要是用到了什么技术篇4
系统模块化。门禁系统管理不同的功能划分出多个功能模块，比如系统配置、人员配置、实时监控、报表查询、考勤、巡更、车库和消费等，这不但便于使用者更容易理解，而且便于系统扩展和按照需求配置。2. 高安全性。安全性一般体现为系统安全性和设备安全性。系统安全性指系统本身，SQL Server2000数据库是当今最流行的数据库产品之一，可以更好的保证数据的稳定存储和访问安全。用户多级管理机制，按系统的功能结构表划分为多项。每个操作者可以区分出许多不同的权限，包括设备、地图、防区组、任务、区域和计算机的浏览、控制，还有各个模块功能的读、写、改和打印等。设备安全性是指持卡者对设备的权限控制，智能门禁系统采用时区分段、周期、假日和级别管理来对设备进行详细的划分，每个用户都可以限定其特定的时间和地点进行进出的门禁，用户可以灵活配置。熙南一卡通
人脸识别门禁系统 使用了什么技术篇5
主要是生物识别技术，和图表分析技术
品牌不同识别技术不一样。有的是平面识别、有的是三维轮廓识别等。我是英特韦特门禁。
人脸识别技术，一般是用脸型比例来识别的。
人脸识别系统运用什么技术篇6
以下几种：1.基于特征脸（PCA）的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。 2.神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。 3.弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。 4.线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。 5.支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。希望有帮助。
1，人脸识别门禁系统内都含有哪些技术篇7
例如云脉人脸识别门禁系统，以人脸识别技术为核心，配以活体检测技术，快速确认用户身份，保障用户出入安全..