本篇文章给大家谈谈人脸识别部署要求，以及人脸识别可作私有化部署对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
人脸识别为什么能认证通过
本文贡献者：【ζ′佾然回眸】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答看你的应用环境在哪里了。我们常见的作为独立认证手段的场景比如课堂签到，班级里的同学互相认识，人脸识别用来防止其他人代签到，从而确保课堂考勤的准确性。
而在大多数场景下是不适合作为独立认证手段的，安全的做法是结合证件验证，即人证合一。这里的证件不仅仅是身份证，更应该是RFID证卡。后面会详细说到。会议签到、演唱会入场验证、大型比赛、学校出入、厂区、企业签到、访客签到等情况，由于人数较多，彼此并不认识，因此我们更关心的是入场的人确实是合法人员，而不能是任意人都可以进入。
使用了人脸识别+证件验证就可以保证入场人员是合法的。“证件”采用RFID证卡的原因是，我们可以向芯片中写入权限信息，比如人员类别（安保人员、观众、媒体、演员、运动员等）、允许通行区域（主办方可以出入所有区域、观众只能进入A区、访客只能进入B区等）、证卡有效期（仅在本次活动期间有效）、允许出入次数（每天可以出入3次或1次等）等。这样我们可以最大限度地提高安全性。
人脸识别+证件验证的场景：火车站进站人证合一，会议签到，访客管理，员工考勤，机场控制区通行验证等。
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姐姐开幼儿园，经常有家长接孩子时忘带“接送卡”，想设一个人脸识别门禁是否可行？
本文贡献者：【嫁给臭流氓】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答幼儿园设人脸识别门禁是可行的。
人脸识别在幼儿园场景中应用，可通过在幼儿园进出口部署人脸识别系统与门禁或闸机配合实现一体化应用。对进出幼儿园的孩子、老师、家长进行有效识别，实现员工刷脸考勤。
1、通过“刷脸”识别孩子，使老师更容易辨认
孩子进出幼儿园站在人脸识别系统设备前，进行刷脸快速识别孩子身份。同时可通过语音播报提醒老师，孩子的班级姓名，记录孩子入园情况。
2、家长通过人脸识别检测身份，刷脸接送孩子
为了避免被陌生人带走孩子，保障幼儿园的人员安全，可通过人脸识别系统对接送人员进行身份检测。管理人员可在系统中录入孩子对应的家长信息，家长接送孩子时即可通过刷脸验证身份，确认是哪一个孩子的家长。有效提高接送效率，保障孩子的安全。
3、员工刷脸进出，人脸识别考勤
员工进出幼儿园可通过部署在进出的人脸识别系统终端设备，如人脸识别考勤门禁一体机进行身份验证，实现刷脸进出。同时在考勤时间里进行人脸识别考勤，提高门禁考勤管理。有效防止陌生人进入幼儿园，保障幼儿园人员的安全。
在幼儿园场景引入人脸识别系统实现一体化应用，对于幼儿园来说有效记录人员出入情况，保障人员安全。对于家长来说，可提升接送效率，避免被陌生人接送孩子，实时了解孩子到校离校情况。
幼儿园设人脸识别门禁可以选择捷易科技的产品，捷易科技专注于人脸识别领域，主要从事人脸识别考勤机、人脸识别门禁系统集成方案及智能终端产品的研发、生产、销售及技术服务。
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人脸识别系统再次升级!如何避免人脸识别?
本文贡献者：【光之翼族】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者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。
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负责线上教导别人推广支付设备，收款牌，收银系统，刷脸设备等是传销吗
本文贡献者：【樱落墨瑾】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答是。
在刷脸支付火热的当下，市场上不少打着“支付宝和微信支付的服务商”旗号的非法企业，把刷脸支付炒作成稳赚、躺赚的高额回报项目，收取高额加盟费发展线下代理人，以拉人头式的营销让越来越多人加入，类似成为一个“资金盘”。对此，巴彦淖尔市公安局经侦支队民警提醒，可以通过微信支付或支付宝官方客户核实服务商身份，并且提醒，第三方支付行业从不收取高额代理费或是加盟费，对此类合作需要谨慎对待，以防被骗。
【刷脸支付常见骗局】一、招募区域代理，号称“有区域保护”。请牢记，凡是刷脸支付项目招募代理有区域限制的公司，99。99%是为了骗取加盟费。二、称只要交代理费，所有刷脸的设备免费赠送多少台。所有刷脸的设备生产、进货都是要钱的，支付宝自己的蜻蜓一代，官方售价2688元，蜻蜓二代1999元，虽然官方有奖励的补贴，但是是有条件的，而且也是后面的事情了。上述的案例中，宣称交10万代理费送340万的设备，是根本不可能的，有的交了代理费后一台设备没拿到，想拿到都是有很多条件的。其实在这个点上入坑的人都是喜欢占便宜的人，殊不知羊毛出在羊身上。做生意不是慈善，不可能别人无缘无故给你这么多好处。三、号称刷脸“私有化部署”。这是一个打着高科技名头，利用创业者对刷脸支付项目的信息不对称，明目张胆的进行圈钱。什么是私有化部署？美其名曰用自己的品牌、自己的服务器、用自己的名义去开发市场，数据也都是自己的，直接和支付宝官方进行对接。创业者只需要思考几个问题即可：1。刷脸的设备是官方或者硬件生产厂商的，目前所有招代理的公司都是找厂家合作进货。你不管拿的谁的货，硬件都是一样的，私有化没有任何意义。2。服务器的背后是每个月额外的经营成本，而且还不能停交。每一个做私有化的公司，为什么让你买服务器，因为他们自己就是代理商，卖服务器就有提成拿的。3。对于创业者来说，快速运作项目和节省成本都很关键。真正的刷脸私有化适合的是有庞大渠道资源、稳定的团队、至少50万的启动资金。四、号称刷脸设备上的“广告分成”。他们会告诉你，商家每收一笔款，代理商会得到广告商0。5-1。2元的分润或者和总公司三七分、五五分。你想想也对，这个生意真好做，钱真好挣。然后交纳巨额的代理费，结果你会发现，所谓的广告商一分钱也没有。然后他们才会告诉你，你自己去找广告商投放。
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人脸识别的起源与发展历程
本文贡献者：【君未叹沉香】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
以上就是道尔智控小编解答(君未叹沉香)分析关于“人脸识别的起源与发展历程”的答案，接下来继续为你详解用户（千总爆有范儿）解答“人脸识别技术介绍”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别技术介绍
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贡献者回答适用范围:公园、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。
人脸捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登。记得某一对像作比对核实确定其 是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征, 并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式) , 将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片，以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。
人脸识别技术的应用,为生活带来更加便捷生活体验。为构建“和谐社会”及“数字城市”战略的实施提供有效推动, 让我们生活提供安全有效的保证。
以上就是道尔智控小编解答(千总爆有范儿)贡献关于“人脸识别技术介绍”的答案，接下来继续为你详解用户（怀念的钟表）解答“超市刷脸支付安全吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
超市刷脸支付安全吗
本文贡献者：【怀念的钟表】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答个人认为应该是有一定风险的吧
第一， 人脸基本不会改变，且公共场合也容易获取人脸信息，国外有媒体报道过通过预先获取的人脸视频绕过人脸识别的案例，因此让动动眼睛、摇摇头的方式进行检测并不是最安全的方式；
第二，人脸识别匹配实际上是把你当前人脸照片和预置照片的匹配过程，是否匹配是通过一个相似度阈值来定义的，如果两个人相似度为98%，而阈值为97%，则判断通过，也就是说会存在刷错账的可能。
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人脸识别系统主要识别的是什么?
本文贡献者：【抖落了一盆青梅】 ，解答(人脸识别部署要求)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。 楼上已经很详细的说明了人脸识别的技术原理，这里不做过多赘述。
在人脸识别业界，拥有人脸识别技术核心实力，即是拥有自主知识产权的人脸识别SDK。人脸识别技术，可以看LFW榜和FDDB榜：face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% ， 腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Baidu 99.77%，颜鉴（ColorReco）99.64%，都是一线了，赶超国外的google 。之所以只列举这几家公司，是因为它们相比于其他公司，优势在于有自己的核心技术，而不是渠道商或传统厂商。值得一提的是，这些公司目前规模都不大，但却像谷歌、微软一样都有自己的人工智能研究院，紧密追随国际最新的科研成果。像前段时间很火的阿尔法狗，其工作原理是深度学习，这一技术其实在中国的这些公司里都已经拥有并投入商用了。
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支付新骗局显示支付成功但不扫码
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贡献者回答当人们享受刷脸支付的便利时，一些骗子浑水摸鱼也利用它进行诈骗，欺骗企业家，而且犯罪手段不断翻新，一不留神就会掉进网络陷阱。
小心！刷脸支付的骗局就在身边。
刷脸支付的五大常见骗局:
一是招聘区域代理，号称有区域保护。凡刷脸支付项目招聘代理有区域限制的公司，99.99%都是为了骗取加盟费。别碰运气，不然吃亏后悔的还是你自己。
二是号称只要交代理费，所有刷脸设备都可以免费赠送多少台。事实上，在这里被骗的人都喜欢占便宜，稍微动动脑筋想一想，所有刷脸设备的生产、进货都是要钱的，羊毛出在羊身上，做生意不是慈善，不可能别人无缘无故地给你那么多好处。
三是号称刷脸私有化部署。它以高 科技 的名义，利用企业家对刷脸支付项目的信息不对称，明目张胆地圈钱。对企业家而言，快速运作项目和节约成本至关重要。真正的刷脸私有化适合拥有庞大的渠道资源，稳定的团队，至少50万元的启动资金，否则你会发现到后面哭都来不及。
四是广告分成。他们会告诉你，商家每收一笔钱，代理商就会从广告商那里获得0.5-1.2元的利润，或者和总公司三七分或者五五分。你交了巨额代理费，你会发现所谓的广告主一分钱也没有。然后他们会告诉你，你自己要去找广告投放。
五是号称商家零费率的代理骗钱模式。大家都知道，微信支付宝的成本是0.2，巨头支付宝和微信支付都不敢全面放开零费率补贴，一个小公司有什么实力去做支付宝和微信都不敢做的事情呢？此前微信甚至向民生银行提现还收取了0.05的提现费用。而且这些公司所谓的零费率如果为了抢占市场，何不自己直接受益商家，为什么还要让创业者支付巨额的代理费用呢？这类企业以零费率为口号，让你支付10-20万不等的加盟费，结果你交了钱之后，发现事实远非如此，一层一层地将你套进去，越限越深。血本无归。
#网警提醒#:馅饼不会从天上掉下来，世界上没有免费的午餐！遇到这种情况，一定要保持清醒。一旦发现受骗，应及时拨打110或向附近公安机关报案。
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人脸识别系统如何安装
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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。
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