人脸识别技术越来越多地应用到我们的生活之中，它到底是怎么实现的

人脸识别的实现是一个复杂的技术问题，人脸识别主要包括人脸检测、特征提取、人脸分类三个过程。通俗地说，就是通过人脸检测，对五官进行一些关键点的定位，然后提取计算机能够识别的人脸特征，最后进行一个相似度的比对，从而得到一个人脸识别的结果，也就是判断“刷脸”的是不是你本人。简单地说，人脸识别，其实是对人脸特征进行分析计算并进行身份识别的一种生物识别技术。是用摄像机或摄像头采集含有人脸的照片或视频，对其中的人脸进行检测和跟踪，进而达到识别、辨认人脸的目的。

人脸识别技术相对于其他生物识别技术，具有以下四个特点： 一是准确率高，人脸识别技术主要是对人的脸部特征等进行识别计算，识别出人脸库的样本相似度，并按概率由高向低排序，还可实现多个人脸的判断及识别。二是非接触性，人脸识别技术不需要和设备直接接触就能获取人脸图像，区别于传统的指纹识别技术。三是无意识性，人脸识别技术不需要专门配合采集设备，人们在无意识的状态下就被获取人脸图像。四是速度快，比对采集成本的效率较高。

正是由于人脸识别技术具有这些特点，所以在越来越多国家的金融、电子商务、安全防务、娱乐等领域被推广应用，潜力巨大。日常生活中，人脸识别技术的应用也比比皆是，例如，通过人脸来进行网络支付，门禁考勤也是人脸识别运用比较广泛的地方。当然，人脸识别技术也有一定的风险。比如：互联网公司的不当采集、人脸数据库被攻击和窃取等都会造成人脸数据的泄露。为应对人脸识别技术应用的诸多风险，保护好我国人脸数据和人脸模型，完善生物识别相关法律法规至关重要。

另外，也有专家表示，“刷脸”只是计算机视觉技术中比较具体可感的一部分。事实上，计算机视觉技术能够给大家带来的远远不仅是“刷脸”付款这么简单，如果应用在第一二产业，它将在更大层面带来生产效益的提升和变革。 在手机和娱乐领域，基于智能识别的影像和分类、处理，已经成为现实；在自动驾驶领域，对环境智能感知、定位车辆自动判断目标，也在不断发展中；在无人机、机器人领域，自动避障的运用有了新进展；在工业领域，除了3D分拣等吸人眼球的探索性应用，产品质检的应用也在不断涌现；在医疗领域，基于计算机视觉技术等人工智能研发的机器人，不仅可以看医疗影像，还辅助医生更准确地理解病案，提升诊疗水准。

人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。

人脸识别技术介绍

(1)人脸识别技术流程

人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：

(2)人脸识别的主要方法

人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识，目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。

(3)常用人脸数据库介绍

目前世界较为常用的人脸数据库包括：ERET人脸数据库、CMU

Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。

人脸识别技术具有非侵犯性

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。

行业技术环境十分活跃

截至2019年底，在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录，行业技术环境十分活跃。

从申请年来看，2010-2018年，我国专利申请数逐年增长，2018年增加至5618项，为近年来最高，2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。

从公开年来看，我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开，当年公开数量为1项，随后专利公开量保持快速增长态势，2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。

中国人脸识别技术发明专利申请量超六成

在超2万项的人脸识别技术专利中，发明专利的申请量最多，达12407项，占比为6140%;其次为实用新型专利，占比为2476%。

G06K专利申请量过万

从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看，G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多，达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或**设备、未列入其他类目的核算装置)，申请数量为1302项。

人脸识别错误率逐年降低

经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过998%，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在02%以下。

即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于03%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。

应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高

目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。

三维人脸识别技术是发展主流

从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

如果没有专业的团队那是比较难的，人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型。

人脸识别的关键技术：人脸识别总体上来说包括三个方面的内容，即人脸检测、人脸跟踪及人脸对比。人脸识别过程中所使用的主要的技术包括人脸检测技术、人脸跟踪技术和人脸对比技术。

基于人脸识别的考勤系统设计：一般由摄像头、网关、应用服务器和数据库服务器4部分组成。系统的设计以遵循TCP/IP协议的以太网作为传输媒介，通过一个交换机将分布在不同地方的摄像头和网关连入局域网。摄像头主要进行人脸原始图像的采集，并通过网络传输至应用服务器。在应用服务器中可以进行获取人脸信息与数据库人脸信息的比对，并根据已定的规则生成相应的考勤记录。

人脸识别考勤系统推荐捷易科技，捷易7寸双目活体人脸识别门禁机，双目活体防止照片/视频等欺骗手段，识别准确率大于997%，用户轻轻一瞥，仅需03秒就可以完成识别。该产品采用工业性产品设计，具备超强稳定性，不惧高温严寒，可在-20℃～60℃，湿度小于90%(无凝结)等工作环境中运行5万个小时。

人脸识别的实现方法如下：

（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。

（2）人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。

（3）样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。

（4）肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

（5）特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

识别率指的是通过人脸识别技术识别正确数占识别总数的百分比。

人脸识别算法分类

基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。

神经网络识别

基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；

强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

独创的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果

以上就是关于人脸识别技术越来越多地应用到我们的生活之中，它到底是怎么实现的全部的内容，包括:人脸识别技术越来越多地应用到我们的生活之中，它到底是怎么实现的、人脸识别技术的应用前景如何、人脸识别考勤系统自己开发的话难度大吗 等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！