今天我们来聊聊[人脸识别摄像头设计],以下10关于人脸识别系统组成图片的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
戴什么可以反人脸识别摄像头
本文贡献者：【青春一向在へ微笑】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答不用，一般情况下用手机自带的可见光摄像头是可以进行人脸识别的，但是这种摄像头不能检测活体，可能被照片和视频骗过。而且受光线影响大，太暗或者太亮都不行。如果要实现更好的人脸识别效果，和更高的安全性，就需要特殊的人脸识别摄像头。
扩展资料
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。
系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
参考资料：百度百科-人脸识别
以上就是道尔智控小编解答(青春一向在へ微笑)贡献关于“戴什么可以反人脸识别摄像头”的答案，接下来继续为你详解用户（安分。小女生）回答“荣耀人脸识别戴口罩可以识别吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
荣耀人脸识别戴口罩可以识别吗
本文贡献者：【安分。小女生】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答因为疫情影响，所有人需要佩戴上口罩，人脸识别受到影响，经过提升了人脸识别的技术，带上口罩后也能一样被识别出来。
1
突如其来的新冠肺炎疫情严重扰乱了我们的生活节奏。佩戴口罩会遮挡大量的面部区域，导致原有的“人脸识别系统”突然间失效了。在公共区域摘下口罩完成人脸识别，不但会耗费大量不必要的时间，还会增加被感染的风险。
2
疫情为当下的人脸识别系统提出了全新的要求和挑战：在佩戴口罩场景下如何高效地完成人脸识别。为了解决上述的挑战，现有的人脸识别系统需要从人脸检测、人脸对齐以及人脸识别模块优化等几个主要的方面进行针对性的优化和提升。
1. 人脸检测模块优化
人脸检测是人脸识别系统最重要的组成部分之一，一旦人脸检测失败或检测结果出现较大偏差，都会严重影响后续人脸识别的效果。人脸检测算法在佩戴口罩场景下检测结果误差较大，主要是因为缺少相关的训练数据。
2. 人脸对齐模块优化
人脸对齐又被称为人脸关键点定位，该算法通过在人脸图片上标定出一些具有特殊语意信息的点，然后通过这些点对人脸进行仿射变换。当面部大部分区域被口罩覆盖时，人脸关键点定位算法的精度会急剧降低，进而影响人脸识别系统的精度。
3. 人脸识别模块优化
被口罩覆盖的面部区域包含大量用于人脸识别的特征信息。目前解决这一问题的主要方法是通过修改深度神经网络结构同时加入更多注意力机制，使模型可以更多地关注到未被口罩遮挡的眼部区域，同时结合脸型等面部结构特征来提升人脸识别系统在“口罩人脸识别”这一特殊场景下的精度。
3
无接触式测温、无人车送货、AI 辅助诊疗等技术在抗击疫情斗争中的大量使用，也让我们看到了人工智能技术所蕴含的巨大潜力。
就目前而言，人脸识别受到疫情的影响变得作用很小，摘下来被感染的几率过大。经过优化和提升了人脸识别系统，让戴口罩也能识别了。
以上就是道尔智控小编解答(安分。小女生)分析关于“荣耀人脸识别戴口罩可以识别吗”的答案，接下来继续为你详解用户（爷就是很拽）回答“人脸识别系统分哪几部分”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别系统分哪几部分
热心用户提供：【爷就是很拽】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
以上就是道尔智控小编解答(爷就是很拽)解答关于“人脸识别系统分哪几部分”的答案，接下来继续为你详解用户（万事亨＆通）分析“都有什么需要用到人脸识别”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
都有什么需要用到人脸识别
本文贡献者：【万事亨＆通】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答每个人都会用到人脸识别
2016年被被誉为人工智能元年，从人脸识别、语音识别的应用，到如火如荼的围棋人机大战，人工智能正以锐不可当之势进入人类社会，在2017年里进一步渗透进我们生活的方方面面，让每一个都成为人工智能化时代的受益者。
图片来源网络
随着去年北京地区火车站人脸识别系统的普及，今年5月，南京南站也完成了一个月的人脸识别进站系统测试。不仅是这种场合的身份核验，从部分手机app的照相功能、登录功能，到巴黎ESG商学院即将采用的Nestor教学系统（通过人工智能和面部识别技术来判断学生上课时注意力集中情况）。
人脸识别技术已然成为我们生活中的一部分，那么这种技术到底是如何运作的呢？下面我们就来了解一下。
人脸识别到底是什么？
人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。
其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
图片来源网络
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。
而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。
人脸可以分为多少类呢？
取决与所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。
由此可见人脸识别问题的难度。遑论这件本就庞大复杂的工程还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，譬如本文的导引所提的一些应用也都还处于初级的试运营阶段。
人脸检测与人脸识别
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。
人脸粗识别示意图（来源网络）
首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。
但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。
所以我们可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
1v1人脸验证与1vN人脸查找
如果我们使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。
这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。
图片来源网络
至于我们在无数科幻影片中看到的诸如FBI可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。
这是一种1vN的人脸查找。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。
如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。
可见，人脸识别其实是一项十分庞大复杂的技术，普及较慢在所难免，我们前文提到的火车进站人脸识别系统，目前还会因车票二维码模糊、乘客戴眼镜或化妆等问题无法识别，因此还在改进之中。不过，现在的刷脸考勤、刷脸支付等都是这项技术的应用，我们也希望在人工智能化大时代中，能有越来越多这样的便捷化个性化技术造福人类。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（万事亨＆通）贡献的关于“都有什么需要用到人脸识别”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续介绍下文用户【厌世】贡献的“人脸识别系统一般安装在什么地方”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别系统一般安装在什么地方
本文贡献者：【厌世】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
以上就是道尔智控小编解答(厌世)解答关于“人脸识别系统一般安装在什么地方”的答案，接下来继续为你详解用户（坟场蹦跶i）回答“小区人脸识别门禁系统合法吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
小区人脸识别门禁系统合法吗
热心用户提供：【坟场蹦跶i】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答人脸识别门禁机系统怎么做需要找专业人士，以下主要介绍人脸识别门禁机系统的安装方法。
人脸识别门禁系统已经越来越受到大家的认可，因为人脸识别门禁相比传统技术，更快捷，更方便。人脸识别门禁系统的安装方法如下：
1、接线：
购买厂家出售的人脸识别门禁设备回来的时候，首先要做的就是接线，让设备可以控制开关门。不管是哪一家的设备，大体分为3种类型的线，分别是：电源线、开门线、网线，其中网线可接可不接，如果不接就需要手动配置无线网。
2、联网：
安装成功后，首先需要开机联网，如果在前面选择了接入网线，那就可以跳过联网的步骤。打开人脸设备的设置面板，点击WIFI设置，选择你的wifi，输入wifi密码，跟手机联网的步骤是一样的。
3、激活配置：
登录人脸识别门禁机的后台，输入公司提供的密码，然后按照参数图，配置该场所适用的参数，然后进行保存。
4、人脸录入：
将账号信息设置得的时候就可以开始人脸的录入，以便让人脸识别门禁设备能够知道谁是谁。可通过后台管理界面手动在线录入，也可以选择发送二维码或链接给别人，在手机端自主完成人脸信息录入。
5、使用：
人脸录入后在后台审核通过，系统会将云端的人脸数据库同步到本地设备上，等待数据同步成功即可刷脸出入、刷脸考勤。
人脸识别门禁机系统可以选择捷易科技，捷易科技是一家集研发，生产，销售的人脸识别门禁出入口软硬件厂家，自主实现“AI算法+嵌入式软件+硬件制造”的完整闭环体系，并以OEM/ODM为海内外客户提供高性能产品。
以上就是道尔智控小编解答(坟场蹦跶i)回答关于“小区人脸识别门禁系统合法吗”的答案，接下来继续为你详解用户（不俗可人儿）贡献“人脸识别系统的工作原理”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别系统的工作原理
热心用户提供：【不俗可人儿】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。
以上就是道尔智控小编解答(不俗可人儿)分析关于“人脸识别系统的工作原理”的答案，接下来继续为你详解用户（丿书香丶名第）分析“人脸识别系统在哪里识别”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别系统在哪里识别
本文贡献者：【丿书香丶名第】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，图片和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。
人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的图片之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。
香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。
在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（丿书香丶名第）回答的关于“人脸识别系统在哪里识别”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续研究下文用户【故城】分享的“人脸识别会有很多人一样的吗”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别会有很多人一样的吗
本文贡献者：【故城】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答每个人都会用到人脸识别
2016年被被誉为人工智能元年，从人脸识别、语音识别的应用，到如火如荼的围棋人机大战，人工智能正以锐不可当之势进入人类社会，在2017年里进一步渗透进我们生活的方方面面，让每一个都成为人工智能化时代的受益者。
图片来源网络
随着去年北京地区火车站人脸识别系统的普及，今年5月，南京南站也完成了一个月的人脸识别进站系统测试。不仅是这种场合的身份核验，从部分手机app的照相功能、登录功能，到巴黎ESG商学院即将采用的Nestor教学系统（通过人工智能和面部识别技术来判断学生上课时注意力集中情况）。
人脸识别技术已然成为我们生活中的一部分，那么这种技术到底是如何运作的呢？下面我们就来了解一下。
人脸识别到底是什么？
人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。
其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
图片来源网络
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。
而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。
人脸可以分为多少类呢？
取决与所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。
由此可见人脸识别问题的难度。遑论这件本就庞大复杂的工程还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，譬如本文的导引所提的一些应用也都还处于初级的试运营阶段。
人脸检测与人脸识别
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。
人脸粗识别示意图（来源网络）
首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。
但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。
所以我们可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
1v1人脸验证与1vＮ人脸查找
如果我们使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。
这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。
图片来源网络
至于我们在无数科幻影片中看到的诸如FBI可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。
这是一种1vN的人脸查找。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。
如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。
可见，人脸识别其实是一项十分庞大复杂的技术，普及较慢在所难免，我们前文提到的火车进站人脸识别系统，目前还会因车票二维码模糊、乘客戴眼镜或化妆等问题无法识别，因此还在改进之中。不过，现在的刷脸考勤、刷脸支付等都是这项技术的应用，我们也希望在人工智能化大时代中，能有越来越多这样的便捷化个性化技术造福人类。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（故城）回答的关于“人脸识别会有很多人一样的吗”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续解惑下文用户【爷绝版货】分享的“小区安装人脸识别的好处”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
小区安装人脸识别的好处
本文贡献者：【爷绝版货】 ，解答(人脸识别摄像头设计)的问题，欢迎阅读！
最佳回答一、人脸识别的好处：
随着人脸识别技术的推广，就可以防止某些想要贩卖人口的不轨分子实施拐卖行为。那些被诱骗的儿童可以组建成一个识别库，这就有利于警察去追踪那一些拐卖分子，从而降低此类拐骗事件的发生。
而且这个技术还和如今的城市管理还有交通相结合起来，本身非常令人头疼的城市，问题也得到了解决，让警察在交通管理上也变得更加便捷。
二、人脸识别的弊端
人脸识别也存在着很大的弊端，比如说是否能够保护住人们的隐私，还有就是那些收集人脸信息的小程序是否是安全可靠合法的。
人脸信息被收集了之后，所保存起来是否又能得到一定的安全性，还有这些数据接下来又会被运用到哪里，是否会涉及到违法领域。在这些方面还是要出台相应的措施，并且进行加密的管理，要遵守条规才能够去应对潜在风险。
扩展资料
人脸识别系统的应用和适用范围：
人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等。
适用范围： 公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店（宾馆）、餐饮、娱乐场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。
今天的内容先分享到这里了，读完本文《（人脸识别摄像头设计）人脸识别系统组成图片》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多，敬请关注ask.drzk.cn,您的关注是给小编最大的鼓励。
