最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中，通过一个人的面部特征，机器可以知道“你是谁”。随着技术的进步，人脸识别已经走入了人们的生活，iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品，第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出，该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用“True Depth摄像头系统”，该系统由传感器、摄像头和位于手机显示屏顶部的点投影仪组成，可创建使用者的脸部详细3D图形。每次用户看手机时，系统都会进行安全的身份验证检查，以便在识别到用户本人的情况下快速、直观地对设备进行解锁或对付款进行授权。

人脸是人体最重要的区别特征，它使人成为“唯一的人”，不仅可以给个人提供身份，还可以使用户免受安全漏洞和欺诈交易的侵害，可以保护个人数据免受安全威胁！通过最先进、最可靠的生物识别技术，实现了一个永远不会忘记密码。在过去的十年中，人脸识别技术不仅成为现实，而且已经普及。人脸识别技术以及AI（人工智能）和深度学习（DL）技术正在使多个行业受益。

人脸识别概念

人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。

人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。

人脸识别的历史。人脸识别经历了许多迭代，这可以追溯到1960年，当时伍德罗·威尔逊·布莱索使用手工方式实现了面部识别，布莱索被认为是人脸识别之父，他开发了一种系统，该系统通过平板电脑对人脸的照片进行分类，借助此设备，布莱索可以手动记录面部特征的坐标位置。配备了各种面孔的手动记录后，人脸识别随后针对数据库绘制新照片，并根据绘制的信息识别出具有最相似数据的个人。这证明了人脸识别是可行的生物识别技术，但是受限于手工处理能力不足，无法满足扩展和完善该技术所需的严格计算要求。使用人工完成实际生物特征值的计算，从而用于人脸识别，这一过程一直持续到上世纪90年代，1991年出现了第一个自动人脸识别设备；2010年Facebook开始提供人脸识别功能，该功能可帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特征面孔的人。

人脸识别的主题与计算机视觉一样古老，这既是因为该主题的实际重要性，也是由于认知科学家的理论兴趣。尽管其他识别方法（例如指纹或虹膜扫描）可以更加准确，但由于其非侵入性的性质，并且因为它是人们的主要身份识别方法，因此人脸识别始终始终是研究的重点。

人脸识别模型执行两个主要任务。首先是验证，这是将新输入的面孔与已知身份进行比较的任务。一个很好的例子是使用人脸识别功能解锁智能手机。设置系统时，手机会将使用者的面部注册为手机的所有者。因此，解锁时的唯一任务是将新的输入面部与设备上注册的面部进行比较；第二个是识别，这是将输入人脸与多个人脸身份数据库进行比较的任务，此任务通常用于安全和监视系统。执法中的人脸识别就是一个很好的例子。在国际刑警组织网站上，有一个取证部分，说明他们如何使用人脸识别来识别机场和边境口岸的关注人员。

对人类心灵的卓越追求并探索技术可以满足惊人可能性，人脸识别软件在消费市场、安全以及监视行业中拥有无数的应用程序。实际上，在国内已经广泛使用人脸识别技术来改进安全协议和支付程序，世界其他地区正在效仿。

人脸识别如何工作？

人脸识别系统使用计算机算法来挑选有关人脸的特定、独特的细节，然后将这些特征转换为数字表示形式，并与在数据库中保存的数据进行比较。这些系统将提供几种潜在的匹配，并按照正确识别的可能性进行排序，而不仅仅是返回单个结果。人脸识别过程始于人脸检测，然后进行特征提取，比较和最后的匹配。

人脸检测。面部检测过程中的一个重要步骤，因为它检测到并定位在图像和视频的人脸。人脸识别的第一步是在预定条件下并在规定的时间段内收集身体或行为样本。用于识别和定位图像和视频中的人脸，可以裁剪检测到的面部图像以获得称为规范图像的特征图像。在规范的人脸图像中，人脸的大小和位置大约被标准化为预定义的值，并且背景区域被最小化。同样，相对于图库或参考数据库中的图像，图像必须在大小、姿势、照明等方面进行标准化。为此，必须准确地定位面部标志，否则将无法使整个识别任务成功。

提取。应从样本中提取所有收集的数据，以基于这些样本创建模板。可以对标准化图像进行进一步处理，以进行特征提取。在这里，图像被转换为数学表示，称为生物特征模板或生物特征参考，以将其存储到数据库中。这些图像数据库然后用于验证和识别探针图像。通过算法将图像数据转换为数学表示形式。已经开发了许多人脸识别算法来获得简化的数学形式，以执行识别任务。算法将灰度像素形式的图像数据转换或转换为特征的数学表示的方式将它们彼此区分开。在转换过程中保留最大的信息从而创建独特的生物特征模板对于成功识别至关重要。提取过程转换模拟信息（人脸）为一组基于人的脸部特征的数字信息（数据）。

比较。提取后，将收集的数据与现有模板进行比较。

匹配。人脸识别技术的最后阶段是确定新样本的面部特征是否与面部数据库中的特征相匹配。

人脸识别是通过技术识别人脸的一种方式。人脸识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。

人脸识别系统的准确性如何？为什么如此重要？

短短几年内，人脸识别能力得到了显着改善。截至2020年4月，最佳人脸识别算法的错误率仅为0.08％，而同期的错误率为4.1％，根据美国国家标准技术研究院（NIST）的测试，该算法在2014年成为领先算法。截至2018年，NIST发现超过30种算法的准确性已超过2014年实现的最佳性能。在考虑最佳的技术规范方法时，必须考虑这些改进，应该采取行动来应对技术发展的风险，而不是目前的风险。进一步提高准确性将继续减少与错误识别有关的风险，并扩大正确使用可能带来的好处。但是随着性能的提高为更广泛的部署提供动力，确保技术的正确治理的需求将变得更加紧迫。

在理想条件下，人脸识别系统可以具有近乎完美的准确性。用于匹配主体以清除参考图像（例如身份证照片或面部照片）的验证算法，在标准评估（例如NIST的人脸识别供应商测试（FRVT））上，可以达到高达99.97％的准确率。这可与虹膜扫描仪的最佳结果相媲美。这种面部验证已经变得非常可靠，以至于即使是银行，也可以依靠它来将用户登录到他们的帐户中。

但是，只有在照明和定位保持一致且被摄对象的面部特征清晰且不明显的理想条件下，这种精确度才可能实现。在实际部署中，准确率往往要低得多。例如，一种领先算法的错误率从与高质量面部照片匹配时的0.1％攀升至与“野外”拍摄的个人照片匹配时的9.3％，而与被摄对象在“野外”拍摄时的错误率不一样。在相机上，或者可能被物体或阴影遮盖。老化是可能严重影响错误率的另一个因素，因为随着时间的推移，被摄对象的脸部变化会使其难以匹配相隔多年的照片。NIST发现尝试与18年前拍摄的照片进行匹配时，许多中间层算法显示出的错误率几乎增加了10倍。

防止误识别的措施始终很重要，因为人脸识别永远不会100％准确。如今，这些保护尤为重要，因为许多供应商仍然没有以极高的准确性运行的系统，即使是最好的算法也仍然在更具挑战性的现实环境中挣扎。

面部识别变得更加准确。得益于神经网络算法，功能更强大的特殊微控制器和处理器，具有更好相机的更好图像以及片上处理和边缘计算可为相机内部和附近提供更多智能，3D人脸识别以及更准确的人脸识别算法。过去几年的演变。根据NIST的报告，人脸识别技术的准确性在2013年至2018年之间得到了显着提高。该报告使用了多个二维图像数据集，其中指出“准确性的提高是由于对图像进行集成或完全替换所致。深度卷积神经网络的现有方法”。因此，NIST说，人脸识别已经经历了一次工业革命，即使各种算法之间仍然存在显着差异，算法也越来越能够容忍劣质图像。

2020年及以后的人脸识别—趋势和市场

人脸识别已成为全球生物识别市场和数字化转型工作中越来越重要的部分。人脸识别市场的各个部分，相当多样化有望以比先前预期更快的速度增长。随着人脸识别技术投资的增加和技术的成熟，我们看到在某些用例（包括新用例）中人脸识别的使用量也在增加。事实证明，新冠肺炎疫情是其中的重要推动力。新冠肺炎疫情还导致人脸识别系统与其他生物识别技术相结合。由于疫情行，人们期望数字化和数字化将在多个领域加速发展，因此不可避免地会看到人脸识别技术的使用越来越多。

对于技术行业来说，不断增长的人脸识别市场总体上是一种财务上的祝福，纯净而简单。人们通常将重点放在人工智能、机器学习和机器视觉技术上，这些技术使来自相机的图像与数据库和复杂的人脸识别系统中的图像相匹配，而更多的技术对此进行了增强。

多种技术和应用领域融合时的人脸识别。人脸识别确实是多种技术相结合的生物识别领域。下一代移动网络、5G和边缘技术将使它比现有技术更加普及。实际上，部署AI支持的安全摄像头的高密度网络来监视任何事物很可能是5G蜂窝物联网（5G和IoT相遇）可能会产生相当大影响的第一个重要领域：安全。或者更具体地说：使用AI支持的安全摄像机的高密度网络。这不仅在国土安全中如此，而且在确保关键设施甚至智慧城市和其他社区安全中也是如此。换句话说：越来越多的用例和未来的增长。

写在最后

在所有生物识别方式（指纹、语音、步态、行为、DNA等）中，人脸获得更快的接受度是因为它不仅几乎使任何人都易于使用，而且人脸可以为人体提供大量“信号”或数据。相比之下指纹（尽管具有独特性和看似复杂性）无法与经过训练的AI系统相比，AI可以快速识别的面部形状、大小、独特标记和其他区别特征相匹配。

现在，我们才刚刚开始看到在身份管理和银行业务等服务中引入的人脸身份验证技术，尽管仍然主要与指纹或SMS验证之类的其他传统技术结合使用。未来人工智能驱动的技术将拥抱更先进的面部生物识别技术，以改善其安全性，并真正保护用户免受身份盗用和数据泄露的侵害。具有活动性检测功能的面部认证不仅可以提供增强的，无摩擦的用户体验，而且拥有典型智能设备的任何人都将能够享受无与伦比的真实世界保护水平，以抵御网络钓鱼，ID盗窃和合成身份欺诈等攻击，人脸识别将在等多的领域与现有技术进行深度融合。

以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！

人脸识别主要是指的是让程序去识别并且理解一张脸，其中还包括了让程序去了解一个人的情绪倾向，健康状况以及辨别其他重要的信息，从一个人出生开始面孔就在人们的

社交生活中尤为重要。

人脸识别也非常复杂，涉及到脸上很多不同的区域。但人工智能也不是万能的，算法较差或缺乏训练的人脸识别系统可能会在你脸部轻微受伤受损的时候认不出你来

人脸检测与分析

人脸五官定位

感谢您的阅读！

如果要给人脸识别下个定义，它是利用人的生物特征实现个体区分的一种技术，一般包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找三个环节。简单来说，人脸识别就是从图像中提取面部特征关键点，比如骨骼特征、眉毛高度等，通过比对输出结果。

虽然iPhoneX的FaceID让计算机视觉领域的创业者兴奋不已，但此人脸识别非彼人脸识别。苹果的FaceID并没有采用普通摄像头的方式，而是采用红外主动识别的技术，这样就可以做到三维立体识别，增强了安全系数。

在具体的应用场景中，人脸识别大致可以分

为1:1、1：N、N:N三种。

1:1等级的人脸识别，实现的是最初级的“证明你是你”。从字面上就可以看出，1:1是用户提前上传个人照片储存于系统中，每次验证时，线下拍照与系统中存储的照片信息进行对比，进而确定“你是不是你”。

举个例子，我们在车站过安检时，检票员拿着你的身份证跟你本人做对比，证明你是不是身份证上的本人，这种场景就是1:1的场景。手机解锁、刷脸支付、网上买票、医院挂号、政府惠民工程项目，以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户……这都是1：1人脸识别的应用场景。同其他方式相比，1：1识别准确率高，对算力的要求也相对较低。

而1：N的人脸识别算法则主要用于人脸检索，“证明你是谁”。与1:1的一一对照不同，1：N需要一张照片同系统中的海量照片进行对比，根据相似度排列出多个对比结果。而排在第一顺位的结果，未必准确。

应用在安防领域的1：N人脸识别，其特点是动态和非配合。所谓动态，即系统识别的不是图片，而是摄像头采集的视频。非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作，识别对象处于被动状态。这在提高采集便捷性的同时，也意味着你的行踪已经被完全暴露。

同1：1识别相比，使用地点、环境、光线、采集角度甚至是玻璃反射都会影响1：N识别的准确度，所以1:N相对更具有挑战性。

至于N:N人脸识别，实际上相当于同时进行多个1：N识别，用于“证明谁是谁”。

人脸识别，主要是近几年来因为深度学习的技术的发展逐渐推广出来的的人脸技术。主要包括两部分:人脸检测与人脸识别，人脸的检测与定位是先决条件，必须快而准，传统的技术在人家的检测定位上先天不足，特征提取效果也不好，对后期人脸的识别产生了较大影响；近几年来随着深度学习技术的发展，大数据的兴起，特别是GPU等算力的提升，人脸识别技术大大增强，已可以达到“毫秒”级别响应，精准识别。人脸识别技术当前主要应用商店，门禁，考勤，远程认证等等各领域方向。当然随着技术进一步发展，其附带价值也会越来越高。

人脸识别是利用人的生物特征实现个体区分的一种技术，一般包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找三个环节。简单来说，人脸识别就是从图像中提取面部特征关键点，比如骨骼特征、眉毛高度等，通过比对输出结果。

虽然iPhoneX的FaceID让计算机视觉领域的创业者兴奋不已，但此人脸识别非彼人脸识别。苹果的FaceID并没有采用普通摄像头的方式，而是采用红外主动识别的技术，这样就可以做到三维立体识别，增强了安全系数。

在具体的应用场景中，人脸识别大致可以分为1:1、1：N、N:N三种。

1:1等级的人脸识别，实现的是最初级的“证明你是你”。从字面上就可以看出，1:1是用户提前上传个人照片储存于系统中，每次验证时，线下拍照与系统中存储的照片信息进行对比，进而确定“你是不是你”。

举个例子，我们在车站过安检时，检票员拿着你的身份证跟你本人做对比，证明你是不是身份证上的本人，这种场景就是1:1的场景。手机解锁、刷脸支付、网上买票、医院挂号、政府惠民工程项目，以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户……这都是1：1人脸识别的应用场景。同其他方式相比，1：1识别准确率高，对算力的要求也相对较低。

而1：N的人脸识别算法则主要用于人脸检索，“证明你是谁”。与1:1的一一对照不同，1：N需要一张照片同系统中的海量照片进行对比，根据相似度排列出多个对比结果。而排在第一顺位的结果，未必准确。

1:N人脸识别算法主要应用在安防领域，如用于排查犯罪嫌疑人、寻找走失儿童等。专注于动态人像识别的初创企业云天励飞在2015年开始就与深圳龙岗区警方合作，在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设“深目”系统。上线几个月后，便协助警方成功告破两起命案。

应用在安防领域的1：N人脸识别，其特点是动态和非配合。所谓动态，即系统识别的不是图片，而是摄像头采集的视频。非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作，识别对象处于被动状态。这在提高采集便捷性的同时，也意味着你的行踪已经被完全暴露。

同1：1识别相比，使用地点、环境、光线、采集角度甚至是玻璃反射都会影响1：N识别的准确度，所以1:N相对更具有挑战性。

至于N:N人脸识别，实际上相当于同时进行多个1：N识别，用于“证明谁是谁”。

通过人脸特征进行匹配，特征点找到近似对象，则可以确定具体人物。

简单点说就是通过对你的人脸进行数据扫描，与关键特征进行比对进行身份识别！

人脸识别，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bai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。

启动设备

1.默认打开宝比万像人脸识别门禁考勤设备端APP，进入“宝比万像人脸识别门禁考勤系统设备端APP”启动页

2.默认进入人脸认证页面。

3.在人脸认证界面，点击“首页”按钮，返回人脸设备主菜单。

人脸验证

1.在人脸识别主界面点击“人脸认证”菜单进行人脸验证

2.人脸认证：通过认证，闸门开启，并显示人脸ID，姓名。

3.人脸认证：没有登记的人脸进行验证，提示“人脸无登记”。

人脸登记

1.在人脸识别主界面点击“人脸登记＋”，弹出登录界面。

2.输入登录账号、密码（xxxxxx），点击登录。

3.输入姓名，点击下一步，跳转到人脸登记界面。

4.人脸登记初始化页面。提示登记这，请面对摄像头。

5.人脸登记：拍摄成功后“确认注册”，提升“人脸登记成功”。

6.点解“重新获取”，即对需要登记的人脸进行重新拍摄登记。

7.已登记成功的用户，再次进行人脸登记，则提示；已登记。

8.点击当前页面的返回剪头，即返回到人脸识别设备APP首页。

人脸识别简单粗暴来说就是一个摄像头拍你的脸与公安的信息数据库人脸匹配及人脸识别，别人想现在的支付宝刷脸支付就是依靠的人脸数据库来匹配的

通过本人脸部认证