今天我们来简述有关人脸识别产品成本分析,人脸识别的市场分析,以下10个关于人脸识别产品成本分析的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
保险人脸识别何时推行
本文最佳回答用户：【白子画ヾ】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别产品成本分析】的相关内容！
贡献者回答参考前瞻产业研究院《2016-2021年中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示， 引入人脸识别技术后，用户需要变更保单信息、更改绑定手机号码或是退保等业务服务时，只需要通过在手机上登录生命云服务APP，APP会自动通过人脸识别系统将手机现场拍摄照片与数据库里面的照片模版进行比对，1s就可以科学客观的实现用户身份验证，客户再也无需为了更换一个手机号就得跑一趟柜台，实现了用户与产品之间的零距离。
未来人脸识别技术将会应用到更加复杂的保险服务中，推动各项服务掌上化、智能化和便捷化，真正在人寿保险领域实现互联网闭环。
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为什么没有人脸识别支付功能
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贡献者回答市场很大的，可以说现在中青年的支付方式已经被移动支付垄断了，移动支付的更快捷的方式就是人脸支付，甚至都不需要手机。
刷脸支付的出现可以追溯到2015年德国汉诺威CeBIT展览开幕式。阿里巴巴集团前执行主席马云发布并演示了一种新的支付认证技术——人脸识别支付技术。简单地说，当你用支付宝支付时，你只需刷一下脸就可以支付。此举在业内引起巨大轰动。科幻大片中的场景变成了现实，充满了新鲜感。
到目前为止，刷卡支付机构的发展一直在蓬勃发展，支付宝、微信等支付巨头都愿意在这一领域放弃一杯羹。双方展开了激烈的竞争。
随着5g时代的到来，人脸识别支付似乎成为支付创新的下一个出路，但大潮的背后也是这项技术带来的风险隐患，因此，人脸彩绘支付代理和客户不容忽视。
无论是大型医院、超市、餐厅、品牌零售店，还是路边便利店、夫妻店甚至食品市场，都可以刷脸付款。据介绍，在“蜻蜓2.0”中，用户只需刷脸就可以完成支付，不需要输入手机号码；还可以获得刷脸的数字操作能力，即首次拥有会员资格，未来可以通过屏幕进行精准营销。
使用洗脸刷支付非常简单，无需携带现金、信用卡和手机，只要站在摄像头前，系统就会自动刷脸支付技术的成熟未来，将使每一个普通消费者在日常生活中感受到更多的真实。刷卡支付大大方便了人们的支付过程，缩短了支付时间。据支付宝统计，人脸识别终端商店销售额和客流量增长40%。但面画支付离普及还有很长的路要走。
与二维码相比，刷脸不仅是支付能力的获取，更是服务能力的拓展。这也是商业最吸引人的地方。然而，目前刷脸付款仍然是一种辅助付款方式。如果没有更多符合商家需求的附加功能，刷脸支付可能难以适应市场。
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人脸识别系统一般安装在什么地方
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贡献者回答所谓人脸识别技术，即基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流进行判断，首先判断其是否存在人脸。如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率有待提高。美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起广泛关注。作为最容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别成为当今国际反恐和安全防范最重要的手段之一。
人脸识别技术及其应用的分类
人脸识别技术分为两大类：即以反恐安全、调查取证、刑事侦查为主的军用/警用人脸识别技术，和以公司管理，商业保密为主的商用人脸识别技术。第一类的应用更为复杂，且最人脸识别技术的要求非常高。第二类，主要集中在公司管理、商业保密等领域，相对而言，技术的难度要低很多。在识别过程中，计算机通过相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等相关措施，从而甄别图像中的人。
而此技术主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。这一技术现在已被广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多领域。
从实践中得出，相对于其他的生物识别技术，人脸识别技术无论从可靠性、准确性还是其他数据上都是佼佼者，因此，它才会成为各家首选。
人脸识别应用领域举例：
1.人脸识别技术在警用方面的应用
2004年11月，13起超市投毒案主犯栽在了人脸识别系统上。2004年11月12日至15日，北京市7家超市先后接到一名男子打来的匿名电话。案发当日，警方根据线索，模拟画出犯罪嫌疑人主要特征和行为轨迹。2004年11月16日当尹刚在西城区护仓胡同出现时，被电子眼发现，通过人脸识别系统比对确认嫌疑人后，被刑侦总队特警支队侦查员摁住。
2008年8月，人脸识别技术被用于北京奥运会安保，在开幕式上数万名观众由国家体育场鸟巢的100多个人脸识别系统快速身份验证关口入场。直至开幕式结束，现场秩序井然。人脸识别系统不仅准确稳定的锁定分析人脸特征，以找出可疑人员，且分析快，避免了以往大型会议时安检通道拥堵的情况发生。
2.人脸识别系统还在民用领域大显身手
这些年，拐卖儿童的趋势愈演愈烈，为了保护城市中儿童的安全。有些幼儿园，小学已经安装上了面部识别系统，用于保护孩子的安全。这些系统采用人脸识别加ic/id卡(非接触式智能卡)双重认证：每一位幼儿在入学注册时进行相关登记：资料、面像、ic/id卡号、接送者、接送者面像。每次入园时刷卡进行报道，放学时刷卡并进行接送家长人脸认证，如果认证失败拍照后即报警通知管理员，如果认证成功即拍照放行。不论识别成功与否，系统都会记录下被识别者图像。每一次接送都有详细的时间、接送人员的照片可供查询。另外系统提供短信提示的扩展功能，家长可在手机上看到人脸识别认证时所拍的照片，从而监控到接送这个过程!从其中一个重要源头杜绝了儿童被拐的可能性。
人脸识别是生物识别技术领域的发展趋势
人脸识别技术，是目前生物科技上在可行性，稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术。也是目前各行各业安全保卫中运用最广，效果最好的一种技术。在未来的几年内，它必将超越指纹识别等生物技术，成为生物识别技术领域的霸主。
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人脸识别使用的是什么方法
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贡献者回答人脸识别市场，特别是在中国的市场，正经历着迅速的发展，而且发展的脚步也将越来越快。主要有三大原因：
1. 是科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术取得了很大进展。国际上，美国国家标准技术局（ NIST）举办的 Face Recognition Vendor Test 2006 （FRVT2006，）通过大规模的人脸数据测试表明，当今世界上人脸识别方法的识别精度比 2002年的 FRVT2002至少提高了一个数量级（ 10倍）。其中一些方法的识别精度已经超过人类的平均水平。而对于高清晰，高质量人脸图像识别，机器的识别精度几乎达到 100%。2. 各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个极佳的选择。3. 第三个是人口基数因素。人脸识别系统的市场大小，很大程度上是和人口的数量大小相关的。而我国有 13亿人口，这从本质上决定了我国是世界上规模最大的生物识别市场。 企业纷纷进入“人脸识别”市场人脸识别技术现已拥有千亿级别市场。看投资人热捧、们追击的程度，2016年，人脸识别将成为资本风口。2015年马云，在德国汉诺威电子展上，现场用支付宝“刷脸”支付，如今，支付宝已推出“刷脸”解锁；腾讯的微信钱包中，推出了微证券产品，推荐用户“刷脸”开户；京东钱包也不甘示弱，也已实现“刷脸”解锁。国内至少已有6家银行开始试水“人脸识别”。招商银行、上海银行最早尝试，如不用带卡，就可以从ATM机上刷脸取款等。中国银联也联手Linkface打造人脸识别互联网 金融支付新产品，并试点于徽商银行。互联网金融领域开始大规模应用人脸识别，平安普惠去年7月推出刷脸贷款产品“平安i贷”；去年8月中旬，微众银行带有“人脸识别”功能的APP上线；互联网金融P2P平台，也开始大规模应用人脸识别，进行身份认证开户。融360宣布和SenseTime（商汤科技）宣布合作，将人脸识别技术应用到线上贷款的认证流程中。人脸识别 对新零售行业影响过去一年，人机大战不断上演，柯洁大战AlphaGo以落败告终，令AI再度升温。对于AI产业来说，2017年也是一个重要的历史节点。在技术突破和资本催化下，这个信息时代的尖端技术正在逐步落地，助力各行各业升级。接下来的十年，在“90后”和“00后”并不缺乏物质的背景下，零售业可能会借助科技之手经历另一场变革——零售不再止于买和卖，也与购物体验等情感相关。传统线下零售店铺也渴望着改变，希望能够在这一次洗牌之中重新站稳脚跟。2016年，瑞为信息将成本削减了一半，这也是他们今年业务量疾速增长的原因之一。至目前，其产品已经覆盖了1500家门店，涉及40多个品牌，包括服装、珠宝、3C门店、汽车4S店、售楼处等。根据目前的发展势头，他们预计今年覆盖的门店数量能增长近10倍，达到1万家。AI为“新零售”的迅速盛行添砖加瓦。2017年是新零售时代元年，新零售全面爆发。目前，以沃尔玛、永辉、百联为代表的传统线下零售商开始向线上布局互联网+，以阿里巴巴、京东、亚马逊为代表的电商巨头则大力推动线下的业务发展。最新的举动是阿里入股联华。
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人脸识别是根据什么识别
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贡献者回答人脸识别是什么？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
广义的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、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。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（猜心游戏）分析的关于“人脸识别是根据什么识别”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，接下来继续评论下文用户【毕竟我辣么酷】分享的“生物识别技术发展”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
生物识别技术发展
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贡献者回答生物识别技术发展趋势分析 技术应用范围愈加广泛
生物识别技术特点与应用分析
生物识别技术，是指通过计算机与光学、声学、生物传感器等高科技手段密切结合，利用人体的指纹、面相、虹膜、DNA等固有生理特性及声音、步态、笔迹、键盘操作习惯等行为特征，来进行个人身份鉴定。生物识别技术具有不易遗忘、不易伪造、不易被盗、随时随地可用等特点，较比传统的身份鉴定方法更安全、准确、保密、可靠、方便。
目前，生物识别技术是最安全最方便的识别技术，已被许多领域利用于身份认定。生物识别技术产品易于与电脑、互联网及安全、监控、管理等系统配合，实现自动化、智能化管理。
人脸识别、指纹识别、虹膜识别是目前生物识别技术的主要应用方式。
全球生物识别技术市场规模分析预测
据前瞻产业研究院发布的《中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》统计数据显示，2007年至2013年全球生物识别技术市场规模年均增速为21.7%。2015年全球生物识别技术全球市场规模已达到130亿美元，随着多重生物识别技术的融合与多元化应用，形成跨生物技术、安防、IT等领域的新兴产业，预计2020年全球生物识别技术全球市场规模将达到251亿美元，5年内年均增速约14%。5年内年均增速约14%。其中，指纹识别市场规模将有130亿美元，语音识别将有56亿美元、人脸识别为24亿美元、虹膜识别将有16亿美元、其他生物识别技术将有24亿美元。
2007-2020年全球生物识别技术市场规模统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
2015-2020年全球生物识别技术行业细分市场规模统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
中国生物识别技术行业市场规模分析预测
国生物识别行业最早起源于指纹识别技术的发展，随后兴起的是人脸识别、指静脉识别、虹膜识别、掌形识别等。指纹识别技术由于起步最早，早早占领着生物识别技术
的绝大多数市场份额，但随着时间的推移和在接受市场的检验中，人们逐步意识到其在采集难度、防伪程度、抵触心理方面
受到了一定程度的质疑，加上其他生物识别技术的快速发展，指纹识别的市场占有率整体呈下降趋势。
2010-2014年，国内生物识别市场规模增长率保持在60%，远超全球平均水平。在良好发展趋势下，2015年中国生物识别市场规模已突破100亿元，截止到2017年我国生物识别技术行业规模约202亿元，同比2016年的146亿元增长了38.36%。预计2020年国内生物识别市市场规模将突破300亿元。其中，人脸识别领域2016年市场规模已超过10亿元。预计未来五年，我国人脸识别市场规模年复合增长率将达到25%，预计到2021年，人脸识别市场规模有望达到51亿元左右。预计未来几年人脸识别发展会超出预期，人脸识别技术带动下的应用市场规模巨大，值得期待。
预计2015-2020年，各细分行业市场规模增幅分别为：指纹(73.3%)、语音(100%)、人脸(166.6%)、虹膜(100%)、其他
(140%)，指纹识别所占市场规模比例从58%降为52%。
2012-2020年中国生物识别技术行业市场规模统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
2015-2020年中国生物识别各细分领域所占市场规模比例统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
生物识别技术在智能家居中的应用
用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，人们己经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术，但其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我国应用于智能家居中的生物识别技术产品是相对发展比较成熟的，如应用最为广泛的指纹识别，研究发展基本与国外同步，早在80年代初就开始了研究，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。
生物识别技术助力保险业发展
目前，生物识别技术在金融保险领域还是一种辅助手段，尚未形成主流应用。随着生物识别的算法不断优化创新，生物识别技术在保险领域的应用将日趋丰富，诸如应用于远程保险业务(远程视频柜员机可以实现刷脸或刷掌静脉业务落地)、转账取款(传统的大额转账大多需要去柜台办理，采用生物识别技术可完全实现自助转账取款，用户无需再到柜台进行大额转账，方便快捷)、支付结算(生物识别支付省去了手机、银行卡、现金等硬件环境，直接通过生物特征与账户进行关联，支付时扫描生物特征，与云端注册的生物特征进行匹配，确认身份即可完成支付)和更便捷的核保核赔等场景。
未来，生物识别技术将会应用到更加复杂的保险服务中，推动各项服务掌上化、智能化和便捷化，真正在保险领域实现互联网保险闭环。同时，生物识别技术作为一种新生事物，也存在引发风险的担忧，应用于保险领域，更需要关注确保身份核验安全、强化行业标准、完善法律法规等，并且如何在错综复杂的实际应用环境中寻求安全性与客户体验之间的平衡，这将决定生物识别技术在保险领域能否成为主流应用。
随着现代信息技术的发展，各种生物识别技术不断发展和提高，在全球信息化、网络化的大背景下，生物特征识别技术的应用面会越来越广，深度会不断深入，并将呈现出网络化和整合趋势
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人脸识别技术可以用在哪里
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贡献者回答市场研究机构MarketsandMarkets发布一份全球人脸识别市场报告，预计2019年人脸识别市场规模将为32亿美元，2024年将增长至79亿美元，复合年增长率为16.6%。然而从去年到现在，人脸识别技术和市场正在面临一场“考验”。隐私问题爆发，多个城市开始“拒绝”人脸识别
这一次考验的起源是谷歌与美国军方的一次合作。去年3月份，谷歌的一份内部邮件显示他们正在为美国国防部AI项目“Maven”提供TensorFlow API，用于分析无人机拍摄的画面。这一合作引发了外界对于谷歌的质疑，以及对该技术应用之后的担忧。这之后，随着亚马逊、微软等相继被曝出与政府之间也存在着“人脸识别”技术相关的项目合作，包括将人脸识别用于视频监控和警察穿戴的相机镜头等等，“人脸识别”技术一时间被推上了舆论的风口浪尖。
具体来看，他们普遍担心军事和工业结合体会被作为不正当杀人利器，以及这次合作背后可能引发的机器学习发展与道德问题。以美国公民自由联盟为例，在他们看来，将人脸识别技术应用到前端视频建龙摄像机上，可能会打破隐私及实用性之间的平衡。在舆论的压力下，此前宣称“不作恶”的谷歌终止了与五角大楼的合作，亚马逊和微软则继续争夺政府订单。而值得注意的是，发展至现在，这把火已经从科技公司这一类个体蔓延至了一个城市。
今年5月中旬，美国旧金山城市监管委员会投票通过“禁止使用人脸识别”的决定，成为美国第一个对这一技术说“不”的城市。时隔不到一个月，马萨诸塞州的萨默维尔市也对人脸识别技术说“不”。根据制定的新规，地方政府机构在使用人脸识别技术的时候将受到限制，或是被完全禁止，或是在公共场所受限，且任何购买任意一种新兴监控技术的计划都必须得到市政官员的同意。与此同时，美国加州奥克兰市等城市也正在考虑出台与之类似的法律。可以看到，在舆论的推动与引导下，越来越多的城市正在拒绝人脸识别这一项原本被极力看好的AI技术。而在这一技术被禁的背后，我们看到了另一个产业也大受影响
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刷脸支付的前景
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贡献者回答前景还在摸索中。
脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。
利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。是同一个人的话，刷脸支付设备才会进行下一步提示。如若不是的话，就无法进行付款！
扩展资料
现在做刷脸支付有两种模式可以选择：
第一种、成为支付宝或者微信的服务商
这一种需要我们有自己的技术公司和研发团队，直接和支付宝微信对接。因为不论是支付宝还是微信，都是需要二次开发接入系统才能使用的。这个模式就是能够直接享受到官方支持的。但是投入成本比较大。
第二种、合作商模式
这一种就是成为支付宝或者微信他们服务商下面的合作商。和他们进行合作。这种模式不需要我们有技术能力，只需要有关系，有人脉去开拓市场，推广项目即可。这种模式比较适合我们普通人。
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怎么样才能重新人脸识别
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贡献者回答人脸识别技术在公安工作中的应用
人脸识别技术在公安工作中的应用
■郝新华
人脸识别技术的研究方法目前主要有基于整体的人脸识别和基于特征分析的人脸识别两个研究方向；并且人脸识别技术已经进入实际应用阶段。公安工作中运用人脸识别技术在布控排查、犯罪嫌疑人识别、人像鉴定以及重点场所门禁等领域获得了良好的应用效果。
人体生物特征识别是通过计算机、各种传感器和
生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生物特征来进行个人身份识别。包括人脸识别技术在内的人体生物特征识别技术是近年来在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术。与虹膜识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别等人体生物特征识别技术相比，人脸识别具有方便友好、易于接受、不易伪造等优点，目前可用于身份认证、视频监测及视频资料检索分析等方面，是当前计算机视觉、模式识别和人工智能领域的一个研究热点。在9·11恐怖袭击事件发生后，美国连续签署了三个法案，要求必须采用生物识别技术。我国在第二代身份证上也嵌入了可机读的人像信息。据报道，2008年北京奥运会期间也将人脸识别系统应用于安保。
一、人脸识别技术概述
人脸自动识别系统的研究开始于20世纪60年代末期，20世纪90年代后期人脸识别技术逐渐从实验室走向了商用。如1998年德国西门
子公司的Nixdorf高技术公司开发成功Face VACS；2001年日本东芝旗下的E-Solution公司推出Face Pass；美国开发的Face It等专业的商业人脸识别系统开始进入市场。我国从1994年开始研究人脸识别问题；2000年5月银晨网讯科技有限公司与中国科学院计算机所合作
组建了面像识别联合实验室。经过研发，课题组实现跨越式发展，
攻克了数十项技术难关，开发出具有完全自主知识产权的产品和系统；2005年1月18日，由清华大学电子系苏光大教授担任人脸识别课题组负责人主持承担的国家“十五”攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定，达到了国内领先水平和国际先进水平。人脸识别技术作为最容易隐蔽使用的识别技术成为当今国际反恐、安全防范以及刑事侦查等最重要的手段。目前我国人脸识别技术也开
始进入实际应用阶段。作为国家863计划成果产业化基地的银晨网讯科技有限公司已经开发出人像识别布控机等系列产品。
二、人脸识别的技术方法
人脸作为具有复杂细节变化的自然结构目标，其特征的可靠性往往受到表情、角度、光照、背景等细微变化的影响，消除这些影响成为人脸识别问题的关键。为此，研究人员设计了许多特征提取算法，希望在降低面像维数的同时提取稳健可靠的特征。目前的研究主要有两个方向：第一是基于整体的人脸识别研究方法，即将人脸图像看作是一个二维的灰度分布，然后利用不同的降维和特征提取方法获得每个人的人脸表征进行识别；第二是基于特征分析的人脸识别方法，利用每个人的面部特征如眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴和面部轮廓等的具体位置、大小、形状及其相对位置的不同来进行特征提取以达到识别的目的，即将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量。这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸局部之问的拓扑关系，而且也保留了各局部本身
的信息，而基于局部的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。
1．特征脸算法
1987年Sirovich 和 Kirby提出了主成分分析方法（Principal Component Analysis），Matthew Turk和Alex Pentland于1991年首次将PCA应用于人脸识别，将原始图像投影到特征空间中，得到一系列降维图像，取其主元表示人脸，由于主元具有脸的形状故称为“特征脸”。特征脸方法中一个基本的方法是基于K-L变换的特征脸方法，该方法是根据K-L变换得到人脸图像的特征，并根据人脸特征空间进行识别的方法。基于K-L变换的特征脸技术实质上依赖于图像灰度在空间分布上的相关性来得到一系列的特征向量和特征值来表示。K-L变换主要是对模式样本矢量的相关矩阵进行特征值分解，选择其中的主特征矢量构成特征空间。基于主成分分析方法，算法简单有效，研
究者在其基础上进行了大量的改进和扩展，目前仍然是人脸识别领域流行的算法之一，同时也是对比测试时的基准识别算法。
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人脸识别技术哪国最强
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贡献者回答人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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