人臉識別技術原理
人臉識別技術是生物識別技術中的一種，被廣泛采用的區域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。
人臉識別技術的優勢
人臉識別作為一種新興的生物特征識別技術（Biometrics），與虹膜識別、指紋掃描、掌形掃描等技術相比，人臉識別技術在應用方面具有獨到的優勢：使用方便，用戶接受度高人臉識別技術使用通用的攝像機作為識別信息獲取裝置，以非接觸的方式在識別對象未察覺的情況下完成識別過程。直觀性突出人臉識別技術所使用的依據是人的面部圖像，而人臉無疑是肉眼能夠判別的最直觀的信息源，方便人工確認、審計，“以貌取人”符合人的認知規律。識別精確度高，速度快與其它生物識別技術相比，人臉識別技術的識別精度處于較高的水平，誤識率、拒認率較低。
不易仿冒在安全性要求高的應用場合，人臉識別技術要求識別對象必須親臨識別現場，他人難以仿冒。人臉識別技術所獨具的活性判別能力保證了他人無法以非活性的照片、木偶、蠟像來欺騙識別系統。這是指紋等生物特征識別技術所很難做到的。舉例來說，用合法用戶的斷指即可仿冒合法用戶的身份而使識別系統無從覺察。使用通用性設備人臉識別技術所使用的設備為一般的PC、攝像機等常規設備，由于計算機、閉路電視監控系統等已經得到了廣泛的應用，因此對于多數用戶而言使用人臉識別技術無需添置大量專用設備，從而既保護了用戶的原有投資又擴展了用戶已有設備的功能，滿足了用戶安全防范的需求。
基礎資料易于獲得人臉識別技術所采用的依據是人臉照片或實時攝取的人臉圖像，因而無疑是最容易獲得的。成本較低，易于推廣使用由于人臉識別技術所使用的是常規通用設備，價格均在一般用戶可接受的范圍之內，與其它生物識別技術相比，人臉識別產品具有很高的性能價格比。概括地說，人臉識別技術是一種高精度、易于使用、穩定性高、難仿冒、性價比高的生物特征識別技術，具有極其廣闊的市場應用前景。
基礎資料易于獲得人臉識別技術所采用的依據是人臉照片或實時攝取的人臉圖像，因而無疑是最容易獲得的。成本較低，易于推廣使用由于人臉識別技術所使用的是常規通用設備，價格均在一般用戶可接受的范圍之內，與其它生物識別技術相比，人臉識別產品具有很高的性能價格比。概括地說，人臉識別技術是一種高精度、易于使用、穩定性高、難仿冒、性價比高的生物特征識別技術，具有極其廣闊的市場應用前景。
人臉識別技術的缺點
面部識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。面部識別的困難主要是面部作為生物特征的特點所帶來的。 相似性不同個體之間的區別不大，所有的面部的結構都相似，甚至面部器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用面部進行定位是有利的，但是對于利用面部區分人類個體是不利的。易變性面部的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，面部的視覺圖像也相差很大，另外，面部識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、面部的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
在面部識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對于面部，類內變化往往大于類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。
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