淮安**人脸识别开发

   当前主流的人脸识别算法，在进行人脸识别****的人脸比对时，主要依靠人脸特征值的比对。所谓特征值，即面部特征所组成的信息集。我们辨别一个人的特征，可能会记住他是双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨别和记住的面部特征会比肉眼所能观察到的多很多。人脸识别算法通过深度学习，利用卷积神经网络对海量人脸图片进行学习，借助输入图像，提取出对区分不同人脸的特征向量，以替代人工设计的特征。每张人脸在算法中都有一组对应的特征值，这也是进行人脸比对的依据。同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。我们就是通过这个来识别两张脸是不是同一个人。提前将个人信息保存到人脸识别系统，“刷脸”实现借还图书。淮安**人脸识别开发

   人脸与身份证匹配查验，确保人证合一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。人脸门禁或考勤系统使用人脸识别、人脸验证及轨迹识别相结合，实现身份验证以及位置验证，杜绝考勤***。自助服务身份验证如银行的自动提款机，应用人脸识别补充验证用户身份，可避免银行卡被盗刷的情况发生。远程自助开户、办事使用视频自动捕捉识别身份证、银行卡及名片，实现开户或办事人信息快速录入，并通过人脸识别高精度验证身份，视频对讲补充确认身份或其他重要事项等技术手段，极大的降低了各行各业远程开户或办事所花的人工成本并**提升开户或办事的效率。访客登记在访客证件识别的基础上，摄像机自动捕抓人脸影像，通过人脸识别、人证自动对比等方式，验证访客信息是否真实有效。结合即时人脸门禁、即时消息通知及确认，完善访客接待流程。徐州中**人脸识别施工手持身份证照片的识别。

   防止引起错误匹配甚至医疗***。医院从传统的凭借病历表、诊疗卡、佩戴手环到用人脸识别作为身份确认的手段，效率和准确率不断提高。从有介质的身份凭证到无需接触的人脸识别，更能减少在医院通过人体接触传播疾病的几率。刷脸支付缴费看完医生后，往往还要跑一趟到缴费处排队缴费，缴费后再拿着票据到另一处取药，对于不熟悉医院流程的患者（尤其老人来说）比较繁琐不便。杭州和温州**近就引入了刷脸支付。只需在医生的办公桌前摆放支付宝蜻蜓刷脸支付设备，就能通过刷脸支付完成缴费。这样一来，就省去跑收费处缴费这一步骤，看完医生后刷脸支付，就能直接去取药，省时省力，让看病更轻松。刷脸支付对一些需要双手抱着孩子的家长尤为方便，在支付宝蜻蜓刷脸支付设备前扫一下脸，就能完成支付，彻底解放双手，看病不用再手忙脚乱。温州和杭州更是将刷脸支付和医保卡融合在一起，刷脸支付的付款账户可绑定用户的医保账户，直接用医保账户进行医疗费的支付，防止医保卡盗刷等风险。刷脸门禁与病房安保医院属于公众场所，人流众多，难免会混杂一些不法分子。对于一些摆放有重要器材或材料的科室，可以在门口设立人脸识别设备，有权限的工作人员才能通过刷脸门禁进入科室。

   将因此失去根基、需要重建；在技术大潮面前，坚守历史、并以之为后者界限，则是另一同样不易的方向。此处抉择，殊为困难。以下分三部展开：先探讨前一潮流，再简述二十世纪以来的演变与矛盾，***总结。从戏剧到狂欢：近代之前的“脸”现代之前，改变本来面目的办法，有的温和，有的残忍[5]。前者**，是花色繁多、穿戴两宜的面具。如Weihe所言，“面具**对‘脸’的**早的理解”[6]。在技术相对落后的前提下，面具为复制或替代原本面目提供无限空间[7]：从幼童向成人的过渡仪式，常以面具为桥梁；人与神灵或幽灵的沟通，亦频繁仰赖面具[8]。古典时期，相应思想脉络稍微清晰。如Belting之总结：古希腊时，伴随戏剧艺术发展，面具成为角色之指代，并逐渐衍生出“掩蔽”[9]等意蕴；罗马时期，面具与人格的关联更加直白[10]。当时“面具”一词，即是后来“人格”一词的渊薮（persona）[11]。对此，西塞罗的论述为后人反复吟咏：大自然为我们戴上两张面具，一是优于野兽的理性，二是每一个体的个性；之外，时势为我们戴上第三层面具，欲望和野心，则为我们妆戴第四层假面[12]。Belting进一步指出：面具这一譬喻，是“个体”这一概念在思想层面成型的基础[13]。

    在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。

   然后想说一下人脸识别技术发展应用的必要性，为什么要使用人脸识别技术？在政策方面，***发布的《新一代人工智能发展规划》和工信部发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》保障了人工智能相关技术的发展；在技术方面，深度学习将人脸识别的精确度提高到了肉眼级别别，为其商业化打下了基础；人脸识别比较大的优势在人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的***性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。1：N，随着N的变大误识别率会升高，识别时间也会增长，所以相似度阈值通常都设定得较高，通过率会下降。沈阳安全人脸识别研发

人脸识别技术优化和加强现有的通行体验，赋能更加智能和便捷。淮安**人脸识别开发

   人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些**能**人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提**类器的检测速度。人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果。淮安**人脸识别开发

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