本文摘要：最近几年，随着人工智能技术的大大成熟期，人脸识别开始普遍的走出人们生活当中，刷脸应用于的场景更加多，比如刷脸结帐，无论是上学还是下班，都不必象以前必须专门的打卡机或者人工严厉批评了，既然大家深感便利，同时也让替换发票结帐的漏洞获得解决问题。
最近几年，随着人工智能技术的大大成熟期，人脸识别开始普遍的走出人们生活当中，刷脸应用于的场景更加多，比如刷脸结帐，无论是上学还是下班，都不必象以前必须专门的打卡机或者人工严厉批评了，既然大家深感便利，同时也让替换发票结帐的漏洞获得解决问题。由于人脸和指纹一样，不不存在消逝装载的问题，同时又是安全系数极高的生物特征，所以人脸识别经常被运用于缴纳、安防、指定等必须许可的场景。这几个刷脸场景主要目的是证实刷脸者和数据库中的证件本人照片核对证实，也就是1：1证书。
还有刷脸寻人，这个相等于1：N人脸识别，即从N个人脸中找到1个目标，它呢可以老大我们寻找流落或者被人贩子的儿童，只要我们有误入儿童的照片，通过与可观的人脸数据库核对，就有可能找到误入的儿童，因为这些较小就误入的孩子，当他再度转入公共场合时也某种程度必须持有人证件照，比如他上小学、中学了。筹办学生证或者身份证等一系列证件时都必须照片，通过人工智能的核对就有可能让孩子的父母或者公安部门辨识和寻找误入的他。人脸识别技术，是通过计算机萃取人脸的生物特征，比如眼睛大小；眉毛的长度和高度；嘴角、鼻子、额头之间的距离等等，并根据这些特征展开身份验证的一种技术。人脸识别主要还包括人脸识别、人脸特征提取和人脸特征给定三部分。
人脸检测，首先确认检测到的是人脸，无法是动物的脸，然后更进一步确认人脸的大小、方位等信息；人脸特征提取，所指的是通过精确定位面部关键区域的方位，展开特征点捕捉，确认这些特征数据是某一个人专有的；人脸特征给定，就是判断输出的人脸特征数据是不是和有数的人脸数据库中不存在或者有给定的，然后在数据库中寻找匹配度最低的人脸。目前，人脸识别技术可以在人脸上捕捉到3万多个特征点，不仅可以辨识静态的人脸图像，行驶或者运球中的动态人脸图像也能辨识，还包括很多简单的场景，比如夜晚光线明亮，人脸识别也能很好地已完成辨识。
我们人眼的误识率是千分之一，而人脸识别的误识率可以较低至百万分之一。只不过长得十分象的双胞胎，依据人眼分辨有可能有艰难，但是用人脸识别技术就很更容易。
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