隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人像識別技術(shù)的日益成熟和完善，人像生物識別技術(shù)作為全球最前沿的生物識別技術(shù)及圖像處理技術(shù)，在當(dāng)今社會公共安全防范、刑偵、技偵、網(wǎng)絡(luò)安全、金融安全等諸多領(lǐng)域?qū)l(fā)揮著獨(dú)有的不可替代的作用，是人類社會科學(xué)技術(shù)發(fā)展與進(jìn)步的里程碑。

動態(tài)人臉識別是不需要停駐等待，你只要出現(xiàn)在一定識別范圍內(nèi)，無論你是行走還是停立，系統(tǒng)就會自動進(jìn)行識別，也就是說，人以自然的形態(tài)走過去，攝像頭會進(jìn)行信息的抓拍和采集，發(fā)出相應(yīng)的指令，進(jìn)行動態(tài)人臉識別，同時可上傳信號給門禁控制器實(shí)現(xiàn)動態(tài)人臉識別的門禁考勤系統(tǒng)。

什么是人臉檢測？

人臉檢測是人臉識別的流程之一，在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等），然后利用信息來達(dá)到人臉檢測的目的。

人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測（人臉對齊）自動估計人臉圖片上臉部特征點(diǎn)的坐標(biāo)。

基于檢測出的特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法（一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法）挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)投僄的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

近人臉檢測算法模型的流派包括三類及其之間的組合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，適合移動端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯）。

人臉識別技術(shù)的優(yōu)勢

人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。每個人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等部位組合而成，它們之間的大致位置關(guān)系也是固定的。然而，人臉具有獨(dú)特性，這個世界上找不出兩張完全相同的人臉，人們通常能夠根據(jù)不同面孔之間的細(xì)微差異將不同人區(qū)分開來。

人臉具有相似性和易變性，不同環(huán)境、光線、角度、年齡，均會對人臉的成像產(chǎn)生變化，因此，人臉識別是生物識別領(lǐng)域困難的研究領(lǐng)域之一。

人臉識別技術(shù)具有非強(qiáng)制性、非接觸性、并發(fā)性等幾大優(yōu)勢。

非強(qiáng)制性：系統(tǒng)在用戶在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，不需要專門配合;

非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸，就能獲取人臉圖像，提取人臉特征進(jìn)行檢測;

并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行同時多個人臉的分揀、判斷及識別;

除此之外，還有操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。