智慧安防：人脸识别是互联互通的物联网入口的重要一环
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跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别。从上世纪60年代关于人脸识别的研究从未间断，随着技术研究的不断加快，这种生物识别技术开始在手机、金融、安防等行业规模化应用。在现实生活中，人脸识别技术已经逐渐走进日常生活，不论是门禁、考勤系统，还是支付、娱乐应用，都开始应用这种技术。
人脸识别的四大特点:
①便捷性。人脸是生物特征，不需要携带类似身份证的东西
②非强制性。识别的过程甚至不需要对象的配合，只要拍摄到人脸就可以进行识别，例如安防领域就是如此。
③非接触性。不需要跟设备进行接触，相比指纹更加安全一些。
④并行处理。一张照片里有多个人脸时可以一起处理，不像指纹和虹膜，需要一个一个来。
基于以上特点，人脸识别正在被广泛的应用在各个领域。大家在生活中随处都可以看到人脸识别的应用。
人脸识别的过程的4个关键步骤：
①人脸检测
②人脸对齐
③人脸编码
④人脸匹配
人脸检测
人脸检测的目的是寻找图片中人脸的位置。当发现有人脸出现在图片中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。
可以使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，接着计算图像中像素的梯度。通过将图像转变成HOG形式，就可以获得人脸位置。
人脸对齐
同一个人在不同的图像序列中可能呈现出不同的姿态和表情，这种情况是不利于人脸识别的。所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度和姿态，这就是人脸对齐。它的原理是找到人脸的若干个关键点（基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用这些对应的关键点通过相似变换（Similarity Transform，旋转、缩放和平移）将人脸尽可能变换到标准人脸。
人脸编码
人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配
在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
人脸识别的典型应用
人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。下面列几个典型的应用场景。
如：门禁系统、安防系统、无人超市、电子护照及身份证、自主服务系统（如ATM）、信息安全系统，如刷脸支付、娱乐型应用，如抖音里的部分道具等。
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②人证比对：利用人脸识别技术，将摄像头抓拍的现场人脸图像和读取到的身份证照片进行比对，判断人、证是否一致。
③多人脸检测：当摄像头检测到多张人脸，可自动匹配到相似的人脸进行人脸比对。
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