人脸识别活体识别

人脸识别目前来讲具体分为以下几个步骤：

　　1、人脸检测

　　根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸，即在一幅图像或一系列图像(比如视频)中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。

　　2、人脸图像预处理

　　系统获取的原始图形由于受到各种条件的限制和随机干扰，必须在图像处理的早期阶段进行灰度校正、噪声过滤图像预处理。人脸图像预处理主要包括：人脸对准，人脸图像增强，以及归一化等工作。

　　人脸对准是为了人脸位置端正的人脸图像

　　图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰，而且使图像更利于计算机的处理与识别

　　归一化的工作的目标是取得尺寸的一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像

　　3、人脸图像特征提取

　　人脸识别提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程

　　4、人脸图像匹配与识别

　　人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸的特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：

　　一类是人脸确认，是一对一进行图像比较的过程，根据其相似程度来判断是否是同一个人，相似程度一般以能否超过某以量化阈值为依据。

　　另一类是人脸辨认，是一对多进行图像对比，将某人面像与数据库中的多人的人脸进行对比，并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按照相似程度的大小输出检测结果。乌镇互联网大会中的刷脸注册系统，百度大厦的闸机，人停留1到2秒即可通过，这就是1：N的人脸识别。

　　目前不仅Google和百度这种大企业在研发人脸识别技术，在国内，像中安未来等一些中小型企业也在人脸识别技术上取得了突破性的进展，在许多应用场景都进行了商业化应用的尝试。

　　【刷脸移动支付】

　　应用前端人脸采集方案，搭配百万级人脸库1：N检索功能，将人脸与银行卡、手机等支付工具绑定，解决支付场景对安全、效率、精度的严苛要求，实现「无现金」刷脸支付代替传统密码，提高支付效率与体验

　　【识别数据】

　　人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face*gnition*nt(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

　　【旅游景区人脸识别系统，人脸识别票检通道】

　　中国旅游业市场庞大，随着生活水平的提高游客规模不断扩大，快速发展中的旅游和游客体验感不匹配，大量的景区面临管理滞后的难题。国家旅游局发布的《“旅游+互联网”行动计划》及十三五”全国旅游信息化规划，明确指出要推进智慧旅游业生态建设，全国所有4A级景区实现免费WIFI、智能导游、电子讲解、在线预订、信息推送等功能全覆盖。建设“智慧景区”是我国景区未来发展之路，是新形势下我国景区发展的重大战略选择。

　　通过“人脸闸机”模式陆陆续续在4A级景区等景点景区展现，在北京故宫、上海欢乐谷等智慧景区，相类似的人工智能旅游策划也将逐步上线。然而，对于人脸识别，它是一种最为自然的、极具发展潜力的、可视化的一种生物特征身份识别系统，符合人们自身的使用习惯，成为被使用者广泛利用和接受。

　　特点：

　　1、人流预判，强化景点管控

　　当游客出现在人脸抓拍摄像机抓拍范围时，1秒内即被无感抓拍并传输至人脸识别应用管理平台，平台将自动进行名单库比对，实现布控管理。

　　系统还支持与警方系统对接，做到精准防控。片区警察表示：“自安装了瑞为人脸识别系统后，“野导”、“黄牛”再也没有出现，也有效压缩了犯罪空间，周边发案率为零。”

　　2、人脸抓拍，实时统计客流

　　系统除了安防布控的功能外，还可自动对景点内游客人数进行实时统计、并形成性别和年龄等多维度分析，为景点本身的运营和商家经营提供了数据支撑。

　　有了各时段的实时人流数据，工作人员可对猫街的人流情况作出预判，进而加强对景点现场情况的掌控，包括及时劝导景点内占道经营和处置垃圾落地等情况。

　　??这一管理方式的提升不仅保障了游客的旅游体验，还大大减少了工作人员的管理压力，使景点管理更规范、更便利、更人性化。

　　总而言之，人脸识别不仅仅可以“刷脸入住”，而且可以“刷脸”享受景区服务、品尝人工智能为其精心挑选的地道美食，甚至可以乘坐无人车游览美景。人们常说一切皆有可能，那么，人脸识别还会通过其独有的光线、背景、饰物处理技术，在旅游业或其他领域上实现大范围的动态人脸监控，从而铸就旅游快捷方便之路吗?我们不妨拭目以待!
联系我的时候请说是在搜即讯信息网上看到的，谢谢。