人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

走失儿童的项目中去： 这一类系统的部署需要两个条件：A． BCD基本库（比如1000万人） B．强大的算法硬件

零售店中的刷脸支付长江，需要用户预先输入全手机号，确定用户身份再进行人脸识别，将原本为1：N的问题转化为了1：1的问题。

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3．7 基于支持向量机（SVM） 的方法

（2）原因

2． 人脸识别的一般流程

基于以上特点，人脸识别正在被广泛的应用在各个领域。大家在生活中随处都可以看到人脸识别的应用。

2． 中国人脸识别市场

远场识别（可依据距离识别）、背景复杂（可虚化无关场景，凸显主角）。

人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据这些相似度值进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。

灰度调整：因为人脸图像处理的最终图像一般都是二值化图像，并且由于地点、设备、光照等方面的差异，造成采集到彩色图像质量不同，因此需要对图像进行统一的灰度处理，来平滑处理这些差异。灰度调整的常用方法有平均值法、直方图变换法、幂次变换法、对数变换法等。

（1）应用：银行开户验证、车站、机场、公司打卡等。

（2）实际产品问题中

公司始终将技术领先和产品创新作为重要的发展战略，不断加大研发投入力度，引进高端技术人才，持续推进创新研发软件研发中心；公司通过二十多年的行业积淀，公司形成了一支经验丰富且具有国际视野的专家型研发团队。

人脸识别经典方法及其在LFW上精度对比

（2）反恐行动的助力

LBP 是提取局部特征作为判别依据的。LBP 方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP 的识别率已经有了很大的提升。

外出服刑人员的管理，将内部和外出管理相结合，最后与监狱现有的视频监控系统和人脸识别等系统结合联动，形成完整、有效的全方位监狱管理体系。

定义：模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据

从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。

1．3 FR＋新零售

海能达:初步呈现费用和收入剪刀差

事件:近期我们参加公司的业绩说明会。

在没有进行人工身份标注前，只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份，但不知道确切身份。

人脸识别的 5 个难点

在部分图片标注过程后，交于算法同事训练模型调节参数，期间将测试后的数据（精确率和召回率的计算，来反映数据的标注结果）反馈给还在标注的人员，有时可能造成过拟合有时可能造成欠拟合等方便对数据进行重新操作。

人脸识别的未来。

（2）人脸识别的安全隐患

也是在这一阶段，研究者的关注点开始从受限场景下的人脸识别转移到非受限环境下的人脸识别。LFW 人脸识别公开竞赛（LFW 是由美国马萨诸塞大学发布并维护的公开人脸数集，测试数据规模为万）在此背景下开始流行，当时最好的识别系统尽管在受限的 FRGC 测试集上能取得 99%以上的识别精度，但是在 LFW 上的最高精度仅仅在 80%左右，距离实用看起来距离颇远。

（2）难点：美颜与一般滤镜效果的区别、美颜后的自然效果等。

（2）解决方案

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