人脸识别
人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的技术。它广泛采用区域特征分析算法，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，具有广阔的发展前景。
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟
智能人脸识别系统
人脸识别
人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的技术。它广泛采用区域特征分析算法，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，具有广阔的发展前景。
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
人脸识别系统人脸比对
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：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间1秒。
人脸识别系统架构分析
人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。后端解析管理子系统负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。
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