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人脸识别系统有哪些特点？

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发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

人脸识别系统有哪些特点？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

人脸识别的应用场景越来越多，如企业等各种场合出入口控制提出一种全方位解决方案。方案采用专业人脸识别门禁设备与管理平台结合的方式，可轻松将访客、巡更与不同地方（如别墅门禁、卧室门禁、密室门禁等） 、不同场合、不同防范级别的出入口控制系统进行统一管理和控制，有效提升安全方便性和管理效率。

特点：

1、非接触：人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备，指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，容易引起被采集者的反感，而人脸图像采集的设备是摄像头，无须接触。

2、非侵扰：人脸照片的采集可使用摄像头自动拍照，无须工作人员干预，也无须被采集者配合，只需以正常状态经过摄像头前即可。

3、友好：人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。

4、直观：我们判断一个人是谁，通过看这个人的脸就是最直观的方式，不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。宇 松 科技 人脸识别为您解答！

5、快速：从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。

6、简便：人脸采集前端设备——摄像头随处可见，它不是专用设备，因此简单易操作。

7、可扩展性好：它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。

回答于 2019-09-11 08:43:50

人脸识别，如今对于多数人来说并不陌生，在我们生活中很多的场景会应用到人脸识别技术，比如说上班打卡、付款、门禁、安防等等。那么，人脸识别技术有哪些优势和劣势呢？

人脸识别技术的优势

一、自然性，就是指通过观察人们所具有的自然性的脸部生物特征来进行身份的确认，识别方式十分便捷，用户不需要携带任何证件或额外进行其他操作

二、不易察觉性，被识别的人脸图像信息能够主动获取，可以让被测个体不察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，或者是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。这种特殊的采集方式可以不被人察觉，不会陷于被伪装欺骗的境地。

三、非接触性，相比较其他生物识别技术，人脸识别是具有非接触的，用户不需人脸与设备直接来接触的，可以同时满足多人连续进行人脸图像信息的识别和分拣。

四、非侵扰性，人脸识的非接触性也为被采集者带来非侵扰性的体验。对人脸的采集不需要被采集者配合也不用工作人员干预。而且人脸属于暴露在外的生物特征，对人脸的识别采集容易被大众接受。

人脸识别技术的劣势

因为人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加识别的难度。还有就是人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度人脸的视觉图像也不同。另外，人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。

我认为人脸识别技术具有的优势可以使其应用在更多的地方，而随着技术的进步和成熟，人脸识别技术的劣势也会得到改善。

人脸识别技术特点

人脸识别主要的特点是利用人的脸部特征作为一种身份辨识的方式，通过采集含有人脸的图像或视频流，自动对图像或视频中的人脸进行检测定位、图像预处理、特征提取和匹配识别过程，达到识别不同人身份的目的。因此，利用人脸识别技术的这个特点可以在不同场合中实现各种各样的智能化应用。

人脸识别的优势还有以下四个方面：

（1）自然性。所谓的自然性是指通过观察就可以比较人脸来区分和确认身份。

（2）非强制性。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，对个体是隐蔽的。

（3）非接触性。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触。

（4）并发性。在实际应用场景中，人脸识别技术可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别技术难点

1.图像光照问题

识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。

2.人脸姿态和饰物问题

因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

3.人的脸部存在相似性

不同个体之间特别是同一民族的区别不大，所有人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分个体是不利的。再加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

4.人脸存在易变性

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。

随着待识别的目标人数增加、出现比较像的人的概率逐渐增大，现有的深度学习技术在这些方面有了很大的提升，目前很多企业的人脸识别技术在LFW评测已做到99.5%以上，有的接近甚至超过人眼的识别率。这给人脸识别系统能够大规模的实际应用提供了技术支撑，随着科技的不断进步，期待未来人脸识别领域的难题都能得到完美解决。






回答于 2019-09-11 08:43:50

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