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脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和追踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition，人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测，合肥工厂人脸识别系统，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大。人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位，合肥工厂人脸识别系统、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别系统分别为：人脸图像采集及检测，合肥工厂人脸识别系统、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。合肥工厂人脸识别系统

人脸识别考勤机位于人脸识别网络摄像机、显示大屏和管理平台之间的，作为人脸数据的提取和标准化模块，为后续的人脸比对等模块提供标准数据来源。动态前端采集器依赖于高效的人脸检测和人脸追踪算法，并集成国内外硬件厂商的SDK及常见视频格式的编解码器，提高系统上层服务的软硬件兼容性。另外，基于二期升级的要求，动态前端采集器为100路视频并发人脸识别服务提供实时数据支撑。人脸识别技术作为一种新走向大规模商用的生物特征识别技术，近年来发展速度很快。已完成了“你是谁”——“你是你”——“谁是你”三步发展战略。具体来讲，“你是谁”主要应用于门禁、考勤等方面；“你是你”则体现在身份识别上，目前已经开始在金融、学校、驾校等机构应用；“谁是你”则可以应用于公安等领域，只要是后台数据库有相关的图像，就可以在人群中进行锁定和比对。合肥工厂人脸识别系统人脸识别主要用于身份识别。

不难预见，知识与统计方法的综合应用，是解决实际问题所必须的。人脸识别特征提取与识别：与刚体不同，人脸是塑性变形体更适合用，弹性模型来描述。因此，任何基于刚体特性的特征抽取方法都很难达到满意的效果。其次，入脸识别被认为是人类视觉中独特的过程，因此对生理学和心理学结合是很有帮助的。可以预见，在人类视觉和非刚体两方面的研究成果将有助于找到抽取和描述人脸特征的解决方案。另外，无论对于检测定位还是识别，如何将能够获得的各种信息较大限度、有机地集成起来加以利用，这是一个具有普遍意义的课题，而且也是有效提高人脸识别系统效率的手段。

银行的自动提款机，用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金，同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。网络应用利用人脸识别辅助卡网络支付，以防止非卡的拥有者使用卡等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。可以克服光线变化的影响，已经取得了优越的识别性能。

神经网络的人脸识别方法，神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。基于特征脸(PCA)的人脸识别方法，特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种较优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。不容易引起人的注意而不容易被欺骗。合肥工厂人脸识别系统

通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。合肥工厂人脸识别系统

人脸识别投票方法可以是确定的，但是概率投票方法一般来说更好，投票机制的一个缺点是计算结果的代价比较昂贵。视频人脸识别的第二个发展阶段是利用多模态信息。因为人类一般会利用多种信息识别人的身份，所以一个多模态系统将比只利用人脸的识别系统性能更好。更重要的是利用多模态信息提供了一种方法，它能大范围解诀那些只靠人脸无法识别的任务。例如，在一个完全没有配合的环境(比如抢钱)，歹徒的脸一般是蒙着的，这时能进行无人脸识别的方法就是分析歹徒躯体的运动特性。合肥工厂人脸识别系统

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