最早聽到人臉識別概念還是從科幻電影中，通過一個人的面部特征，機器可以知道“你是誰”。隨著技術的進步，人臉識別已經走入了人們的生活，iPhone手機上的Face ID就是其中的代表產品，第一次讓這項技術與消費者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統。Face ID使用“True Depth攝像頭系統”，該系統由傳感器、攝像頭和位于手機顯示屏頂部的點投影儀組成，可創建使用者的臉部詳細3D圖形。每次用戶看手機時，系統都會進行安全的身份驗證檢查，以便在識別到用戶本人的情況下快速、直觀地對設備進行解鎖或對付款進行授權。

人臉是人體最重要的區別特征，它使人成為“唯一的人”，不僅可以給個人提供身份，還可以使用戶免受安全漏洞和欺詐交易的侵害，可以保護個人數據免受安全威脅！通過最先進、最可靠的生物識別技術，實現了一個永遠不會忘記密碼。在過去的十年中，人臉識別技術不僅成為現實，而且已經普及。人臉識別技術以及AI（人工智能）和深度學習（DL）技術正在使多個行業受益。

人臉識別概念

人臉識別屬于計算機視覺研究和開發的領域，致力于使機器具有識別和驗證人臉的能力。從廣義上講，人臉識別技術的發展可以改善人類的生活；從狹義上講，它可以理解為一種監視和安全技術，旨在促進或控制政府、執法和商業機構使用的訪問權限。

人臉識別是一種能夠通過圖像、視頻或任何視聽元素來識別或驗證對象的技術。這是一種生物特征識別的方法，該方法使用生物特征進行測量，以通過人獨有的特征模式和數據驗證一個人的身份。該技術收集與他們的面部表情相關聯的每個人的一組獨特的生物統計數據，以識別、驗證和/或認證一個人。

人臉識別的歷史。人臉識別經歷了許多迭代，這可以追溯到1960年，當時伍德羅·威爾遜·布萊索使用手工方式實現了面部識別，布萊索被認為是人臉識別之父，他開發了一種系統，該系統通過平板電腦對人臉的照片進行分類，借助此設備，布萊索可以手動記錄面部特征的坐標位置。配備了各種面孔的手動記錄后，人臉識別隨后針對數據庫繪制新照片，并根據繪制的信息識別出具有最相似數據的個人。這證明了人臉識別是可行的生物識別技術，但是受限于手工處理能力不足，無法滿足擴展和完善該技術所需的嚴格計算要求。使用人工完成實際生物特征值的計算，從而用于人臉識別，這一過程一直持續到上世紀90年代，1991年出現了第一個自動人臉識別設備；2010年Facebook開始提供人臉識別功能，該功能可幫助檢測Facebook用戶更新的照片中帶有特征面孔的人。

人臉識別的主題與計算機視覺一樣古老，這既是因為該主題的實際重要性，也是由于認知科學家的理論興趣。盡管其他識別方法（例如指紋或虹膜掃描）可以更加準確，但由于其非侵入性的性質，并且因為它是人們的主要身份識別方法，因此人臉識別始終始終是研究的重點。

人臉識別模型執行兩個主要任務。首先是驗證，這是將新輸入的面孔與已知身份進行比較的任務。一個很好的例子是使用人臉識別功能解鎖智能手機。設置系統時，手機會將使用者的面部注冊為手機的所有者。因此，解鎖時的唯一任務是將新的輸入面部與設備上注冊的面部進行比較；第二個是識別，這是將輸入人臉與多個人臉身份數據庫進行比較的任務，此任務通常用于安全和監視系統。執法中的人臉識別就是一個很好的例子。在國際刑警組織網站上，有一個取證部分，說明他們如何使用人臉識別來識別機場和邊境口岸的關注人員。

對人類心靈的卓越追求并探索技術可以滿足驚人可能性，人臉識別軟件在消費市場、安全以及監視行業中擁有無數的應用程序。實際上，在國內已經廣泛使用人臉識別技術來改進安全協議和支付程序，世界其他地區正在效仿。

人臉識別如何工作？

人臉識別系統使用計算機算法來挑選有關人臉的特定、獨特的細節，然后將這些特征轉換為數字表示形式，并與在數據庫中保存的數據進行比較。這些系統將提供幾種潛在的匹配，并按照正確識別的可能性進行排序，而不僅僅是返回單個結果。人臉識別過程始于人臉檢測，然后進行特征提取，比較和最后的匹配。

人臉檢測。面部檢測過程中的一個重要步驟，因為它檢測到并定位在圖像和視頻的人臉。人臉識別的第一步是在預定條件下并在規定的時間段內收集身體或行為樣本。用于識別和定位圖像和視頻中的人臉，可以裁剪檢測到的面部圖像以獲得稱為規范圖像的特征圖像。在規范的人臉圖像中，人臉的大小和位置大約被標準化為預定義的值，并且背景區域被最小化。同樣，相對于圖庫或參考數據庫中的圖像，圖像必須在大小、姿勢、照明等方面進行標準化。為此，必須準確地定位面部標志，否則將無法使整個識別任務成功。

提取。應從樣本中提取所有收集的數據，以基于這些樣本創建模板。可以對標準化圖像進行進一步處理，以進行特征提取。在這里，圖像被轉換為數學表示，稱為生物特征模板或生物特征參考，以將其存儲到數據庫中。這些圖像數據庫然后用于驗證和識別探針圖像。通過算法將圖像數據轉換為數學表示形式。已經開發了許多人臉識別算法來獲得簡化的數學形式，以執行識別任務。算法將灰度像素形式的圖像數據轉換或轉換為特征的數學表示的方式將它們彼此區分開。在轉換過程中保留最大的信息從而創建獨特的生物特征模板對于成功識別至關重要。提取過程轉換模擬信息（人臉）為一組基于人的臉部特征的數字信息（數據）。

比較。提取后，將收集的數據與現有模板進行比較。

匹配。人臉識別技術的最后階段是確定新樣本的面部特征是否與面部數據庫中的特征相匹配。

人臉識別是通過技術識別人臉的一種方式。人臉識別系統使用生物識別技術從照片或視頻中映射面部特征。它將信息與已知面孔的數據庫進行比較以找到匹配項。

人臉識別系統的準確性如何？為什么如此重要？

短短幾年內，人臉識別能力得到了顯著改善。截至2020年4月，最佳人臉識別算法的錯誤率僅為0.08％，而同期的錯誤率為4.1％，根據美國國家標準技術研究院（NIST）的測試，該算法在2014年成為領先算法。截至2018年，NIST發現超過30種算法的準確性已超過2014年實現的最佳性能。在考慮最佳的技術規范方法時，必須考慮這些改進，應該采取行動來應對技術發展的風險，而不是目前的風險。進一步提高準確性將繼續減少與錯誤識別有關的風險，并擴大正確使用可能帶來的好處。但是隨著性能的提高為更廣泛的部署提供動力，確保技術的正確治理的需求將變得更加緊迫。

在理想條件下，人臉識別系統可以具有近乎完美的準確性。用于匹配主體以清除參考圖像（例如身份證照片或面部照片）的驗證算法，在標準評估（例如NIST的人臉識別供應商測試（FRVT））上，可以達到高達99.97％的準確率。這可與虹膜掃描儀的最佳結果相媲美。這種面部驗證已經變得非常可靠，以至于即使是銀行，也可以依靠它來將用戶登錄到他們的帳戶中。

但是，只有在照明和定位保持一致且被攝對象的面部特征清晰且不明顯的理想條件下，這種精確度才可能實現。在實際部署中，準確率往往要低得多。例如，一種領先算法的錯誤率從與高質量面部照片匹配時的0.1％攀升至與“野外”拍攝的個人照片匹配時的9.3％，而與被攝對象在“野外”拍攝時的錯誤率不一樣。在相機上，或者可能被物體或陰影遮蓋。老化是可能嚴重影響錯誤率的另一個因素，因為隨著時間的推移，被攝對象的臉部變化會使其難以匹配相隔多年的照片。NIST發現嘗試與18年前拍攝的照片進行匹配時，許多中間層算法顯示出的錯誤率幾乎增加了10倍。

防止誤識別的措施始終很重要，因為人臉識別永遠不會100％準確。如今，這些保護尤為重要，因為許多供應商仍然沒有以極高的準確性運行的系統，即使是最好的算法也仍然在更具挑戰性的現實環境中掙扎。

面部識別變得更加準確。得益于神經網絡算法，功能更強大的特殊微控制器和處理器，具有更好相機的更好圖像以及片上處理和邊緣計算可為相機內部和附近提供更多智能，3D人臉識別以及更準確的人臉識別算法。過去幾年的演變。根據NIST的報告，人臉識別技術的準確性在2013年至2018年之間得到了顯著提高。該報告使用了多個二維圖像數據集，其中指出“準確性的提高是由于對圖像進行集成或完全替換所致。深度卷積神經網絡的現有方法”。因此，NIST說，人臉識別已經經歷了一次工業革命，即使各種算法之間仍然存在顯著差異，算法也越來越能夠容忍劣質圖像。

2020年及以后的人臉識別—趨勢和市場

人臉識別已成為全球生物識別市場和數字化轉型工作中越來越重要的部分。人臉識別市場的各個部分，相當多樣化有望以比先前預期更快的速度增長。隨著人臉識別技術投資的增加和技術的成熟，我們看到在某些用例（包括新用例）中人臉識別的使用量也在增加。事實證明，新冠肺炎疫情是其中的重要推動力。新冠肺炎疫情還導致人臉識別系統與其他生物識別技術相結合。由于疫情行，人們期望數字化和數字化將在多個領域加速發展，因此不可避免地會看到人臉識別技術的使用越來越多。

對于技術行業來說，不斷增長的人臉識別市場總體上是一種財務上的祝福，純凈而簡單。人們通常將重點放在人工智能、機器學習和機器視覺技術上，這些技術使來自相機的圖像與數據庫和復雜的人臉識別系統中的圖像相匹配，而更多的技術對此進行了增強。

多種技術和應用領域融合時的人臉識別。人臉識別確實是多種技術相結合的生物識別領域。下一代移動網絡、5G和邊緣技術將使它比現有技術更加普及。實際上，部署AI支持的安全攝像頭的高密度網絡來監視任何事物很可能是5G蜂窩物聯網（5G和IoT相遇）可能會產生相當大影響的第一個重要領域：安全。或者更具體地說：使用AI支持的安全攝像機的高密度網絡。這不僅在國土安全中如此，而且在確保關鍵設施甚至智慧城市和其他社區安全中也是如此。換句話說：越來越多的用例和未來的增長。

寫在最后

在所有生物識別方式（指紋、語音、步態、行為、DNA等）中，人臉獲得更快的接受度是因為它不僅幾乎使任何人都易于使用，而且人臉可以為人體提供大量“信號”或數據。相比之下指紋（盡管具有獨特性和看似復雜性）無法與經過訓練的AI系統相比，AI可以快速識別的面部形狀、大小、獨特標記和其他區別特征相匹配。

現在，我們才剛剛開始看到在身份管理和銀行業務等服務中引入的人臉身份驗證技術，盡管仍然主要與指紋或SMS驗證之類的其他傳統技術結合使用。未來人工智能驅動的技術將擁抱更先進的面部生物識別技術，以改善其安全性，并真正保護用戶免受身份盜用和數據泄露的侵害。具有活動性檢測功能的面部認證不僅可以提供增強的，無摩擦的用戶體驗，而且擁有典型智能設備的任何人都將能夠享受無與倫比的真實世界保護水平，以抵御網絡釣魚，ID盜竊和合成身份欺詐等攻擊，人臉識別將在等多的領域與現有技術進行深度融合。

以上是我的淺薄之見，歡迎指正，謝謝！

人臉識別主要是指的是讓程序去識別并且理解一張臉，其中還包括了讓程序去了解一個人的情緒傾向，健康狀況以及辨別其他重要的信息，從一個人出生開始面孔就在人們的

社交生活中尤為重要。

人臉識別也非常復雜，涉及到臉上很多不同的區域。但人工智能也不是萬能的，算法較差或缺乏訓練的人臉識別系統可能會在你臉部輕微受傷受損的時候認不出你來

人臉檢測與分析

人臉五官定位

感謝您的閱讀！

如果要給人臉識別下個定義，它是利用人的生物特征實現個體區分的一種技術，一般包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找三個環節。簡單來說，人臉識別就是從圖像中提取面部特征關鍵點，比如骨骼特征、眉毛高度等，通過比對輸出結果。

雖然iPhoneX的FaceID讓計算機視覺領域的創業者興奮不已，但此人臉識別非彼人臉識別。蘋果的FaceID并沒有采用普通攝像頭的方式，而是采用紅外主動識別的技術，這樣就可以做到三維立體識別，增強了安全系數。

在具體的應用場景中，人臉識別大致可以分

為1:1、1：N、N:N三種。

1:1等級的人臉識別，實現的是最初級的“證明你是你”。從字面上就可以看出，1:1是用戶提前上傳個人照片儲存于系統中，每次驗證時，線下拍照與系統中存儲的照片信息進行對比，進而確定“你是不是你”。

舉個例子，我們在車站過安檢時，檢票員拿著你的身份證跟你本人做對比，證明你是不是身份證上的本人，這種場景就是1:1的場景。手機解鎖、刷臉支付、網上買票、醫院掛號、政府惠民工程項目，以及各種證券開戶、電信開戶、互聯網金融開戶……這都是1：1人臉識別的應用場景。同其他方式相比，1：1識別準確率高，對算力的要求也相對較低。

而1：N的人臉識別算法則主要用于人臉檢索，“證明你是誰”。與1:1的一一對照不同，1：N需要一張照片同系統中的海量照片進行對比，根據相似度排列出多個對比結果。而排在第一順位的結果，未必準確。

應用在安防領域的1：N人臉識別，其特點是動態和非配合。所謂動態，即系統識別的不是圖片，而是攝像頭采集的視頻。非配合是指識別對象不用感知到攝像頭的位置并配合完成識別工作，識別對象處于被動狀態。這在提高采集便捷性的同時，也意味著你的行蹤已經被完全暴露。

同1：1識別相比，使用地點、環境、光線、采集角度甚至是玻璃反射都會影響1：N識別的準確度，所以1:N相對更具有挑戰性。

至于N:N人臉識別，實際上相當于同時進行多個1：N識別，用于“證明誰是誰”。

人臉識別，主要是近幾年來因為深度學習的技術的發展逐漸推廣出來的的人臉技術。主要包括兩部分:人臉檢測與人臉識別，人臉的檢測與定位是先決條件，必須快而準，傳統的技術在人家的檢測定位上先天不足，特征提取效果也不好，對后期人臉的識別產生了較大影響；近幾年來隨著深度學習技術的發展，大數據的興起，特別是GPU等算力的提升，人臉識別技術大大增強，已可以達到“毫秒”級別響應，精準識別。人臉識別技術當前主要應用商店，門禁，考勤，遠程認證等等各領域方向。當然隨著技術進一步發展，其附帶價值也會越來越高。

人臉識別是利用人的生物特征實現個體區分的一種技術，一般包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找三個環節。簡單來說，人臉識別就是從圖像中提取面部特征關鍵點，比如骨骼特征、眉毛高度等，通過比對輸出結果。

雖然iPhoneX的FaceID讓計算機視覺領域的創業者興奮不已，但此人臉識別非彼人臉識別。蘋果的FaceID并沒有采用普通攝像頭的方式，而是采用紅外主動識別的技術，這樣就可以做到三維立體識別，增強了安全系數。

在具體的應用場景中，人臉識別大致可以分為1:1、1：N、N:N三種。

1:1等級的人臉識別，實現的是最初級的“證明你是你”。從字面上就可以看出，1:1是用戶提前上傳個人照片儲存于系統中，每次驗證時，線下拍照與系統中存儲的照片信息進行對比，進而確定“你是不是你”。

舉個例子，我們在車站過安檢時，檢票員拿著你的身份證跟你本人做對比，證明你是不是身份證上的本人，這種場景就是1:1的場景。手機解鎖、刷臉支付、網上買票、醫院掛號、政府惠民工程項目，以及各種證券開戶、電信開戶、互聯網金融開戶……這都是1：1人臉識別的應用場景。同其他方式相比，1：1識別準確率高，對算力的要求也相對較低。

而1：N的人臉識別算法則主要用于人臉檢索，“證明你是誰”。與1:1的一一對照不同，1：N需要一張照片同系統中的海量照片進行對比，根據相似度排列出多個對比結果。而排在第一順位的結果，未必準確。

1:N人臉識別算法主要應用在安防領域，如用于排查犯罪嫌疑人、尋找走失兒童等。專注于動態人像識別的初創企業云天勵飛在2015年開始就與深圳龍崗區警方合作，在當地地鐵口、火車站、城中村、商超等場所建設“深目”系統。上線幾個月后，便協助警方成功告破兩起命案。

應用在安防領域的1：N人臉識別，其特點是動態和非配合。所謂動態，即系統識別的不是圖片，而是攝像頭采集的視頻。非配合是指識別對象不用感知到攝像頭的位置并配合完成識別工作，識別對象處于被動狀態。這在提高采集便捷性的同時，也意味著你的行蹤已經被完全暴露。

同1：1識別相比，使用地點、環境、光線、采集角度甚至是玻璃反射都會影響1：N識別的準確度，所以1:N相對更具有挑戰性。

至于N:N人臉識別，實際上相當于同時進行多個1：N識別，用于“證明誰是誰”。

通過人臉特征進行匹配，特征點找到近似對象，則可以確定具體人物。

簡單點說就是通過對你的人臉進行數據掃描，與關鍵特征進行比對進行身份識別！

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人bai臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

啟動設備

1.默認打開寶比萬像人臉識別門禁考勤設備端APP，進入“寶比萬像人臉識別門禁考勤系統設備端APP”啟動頁

2.默認進入人臉認證頁面。

3.在人臉認證界面，點擊“首頁”按鈕，返回人臉設備主菜單。

人臉驗證

1.在人臉識別主界面點擊“人臉認證”菜單進行人臉驗證

2.人臉認證：通過認證，閘門開啟，并顯示人臉ID，姓名。

3.人臉認證：沒有登記的人臉進行驗證，提示“人臉無登記”。

人臉登記

1.在人臉識別主界面點擊“人臉登記＋”，彈出登錄界面。

2.輸入登錄賬號、密碼（xxxxxx），點擊登錄。

3.輸入姓名，點擊下一步，跳轉到人臉登記界面。

4.人臉登記初始化頁面。提示登記這，請面對攝像頭。

5.人臉登記：拍攝成功后“確認注冊”，提升“人臉登記成功”。

6.點解“重新獲取”，即對需要登記的人臉進行重新拍攝登記。

7.已登記成功的用戶，再次進行人臉登記，則提示；已登記。

8.點擊當前頁面的返回剪頭，即返回到人臉識別設備APP首頁。

人臉識別簡單粗暴來說就是一個攝像頭拍你的臉與公安的信息數據庫人臉匹配及人臉識別，別人想現在的支付寶刷臉支付就是依靠的人臉數據庫來匹配的

通過本人臉部認證