應(yīng)用領(lǐng)域：
1.銀行
ATM 機、銀行柜臺、網(wǎng)上銀行等；
2.保險
生存情況調(diào)查、在線身份認(rèn)證、上門營銷等；
3.駕校
考生身份認(rèn)證、路考過程監(jiān)督等；
4.運營商
SIM 卡實名認(rèn)證、移動支付等；

建筑施工工地電纜被盜是一個令人頭疼的老問題，公司利用生產(chǎn)樓層呼叫器的無線技術(shù)優(yōu)勢，成功解決了該技術(shù)難題，令竊賊無從下手。

人臉識別系統(tǒng)以人臉識別技術(shù)為核心，是一項新興的生物識別技術(shù)，是當(dāng)今國際科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進行分析建立數(shù)學(xué)模型，具有廣闊的發(fā)展前景。2006年，美國已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識別的電子護照系統(tǒng)，到 2006年底已經(jīng)有50多個國家實現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)；可以對人臉明暗偵測，自動調(diào)整動態(tài)曝光補償， 人臉追蹤偵測，自動調(diào)整影像放大。

技術(shù)原理：
人臉識別內(nèi)容
人臉識別技術(shù)包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學(xué)習(xí)法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認(rèn)或在面像庫中進行目標(biāo)搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?！边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時間低于1秒。

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