人脸识别系统，究竟是怎么识别的？

通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。

人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。

香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。

在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。        

人脸识别的类型，可以根据采用的识别技术及算法技术来进行分类：

技术上可以分为2D的可见光平面算法人脸识别及3D的结构光人脸识别。这2者的区别是，2D的可见光识别可采用照片即可完成人脸的注册登记；3D的结构光人脸识别则需要在对应的识别设备前面进行3D人脸数据采集建模完成注册登记。

按是否能区分活体可分为普通人脸识别及活体人脸识别。这2者的区别是，普通人脸识别不具备活体判断，照片及视频均可能被拿来识别；而活体人脸识别则多了通过人脸识别算法等对识别对象进行活体检测判断，可有效避免各种欺骗识别。

1、人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
2、AIBO机器狗：2017年11月1日，日本索尼公司发布了狗型家用机器人“aibo”。新型“aibo”搭载了人工智能，能够自己靠近主人，发出有个性的叫声。这是1999年发售的世界首台家用机器人“AIBO”的新机型。
3、智能垃圾桶：采用先进的微电脑控制芯片、红外传感探测装置、机械传动部分组成，是集机光电于一体的高科技新产品，当人的手或物体接近投料口（应感窗）约25cm—35cm时，垃圾桶盖会自动开启，待垃圾投入3-4秒后桶盖又会自动关闭。

银行金库和网点之间款箱早送晚接业务的工具。
智能物联网款箱是由人脸识别平台、智能指纹钥匙、智能无源电子挂锁、边缘计算网关、系统软件等部分组成。适用于银行金库和网点之间款箱早送晚接业务，通过AI设备和边缘计算、云边协同技术实现交接过程中人员、车辆、款箱智能验证，规避盗箱换箱风险，提升验证效率，助力金融机构款箱交接业务数字化转型。
银行是依法成立的经营货币信贷业务的金融机构。

毕业人数少，工作缺口大，就业前景良好。
物联网产业尚处于初创阶段，虽其应用前景非常广阔，未来将成为我国新型战略产业，但其标准、技术、商业模式以及配套政策等还远远没有成熟。

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