化妆、易容、整容、偏头等对人脸识别的干扰如果我化妆、整容了是不是人脸识别就不奏效了？...

人脸识别考勤软件人脸识别系统准确率和误识率一般在多少？随着科技水平的发展，基于人脸识别的门禁系统在社区、企业和院校的使用越来越广泛现在有众多安防设备的厂家进入到了这个领域，那么他们的人脸识别系统中准确率和误识率有多少呢？人脸识别技术的衡量维度太多，但从技术比较，比如图像比对级的1：1，1：N，N：N；衡量的标准和维度都不同。比如算法精确度上，国内国外的人脸识别技术大多数在开源OPENCV等开源库上进行新规则添加（深度学习进行叠层运算），公司之间的识别正确率差异仅仅在小数点上，99.6%-99.7%提升效果并不明显。人脸识别系统结构构成如图所示使用方先将人员的照片传输到人脸识别系统主机中，前端摄像头再采集到人像后传输到后台，通过各自的软件算法比对，实现人脸识别功能。就当前产品技术而言，除非面对人脸相似度极高或是3D仿真面具的情况下，各主流品牌的人脸识别准确率均在98%以上。14年人脸识别系统工程施工经验，如果您对人脸识别系统系统工程有任何疑问或需求，请致电或在线咨询！也可到我们的官网留言咨询、官网：、我们7-24小时为您服务。。

人脸识别在抓拍的图片中，车辆特征、车牌号码、前排驾乘人员的面部特征可清晰辨识　　　　middot，高清卡口一体机实时处理高清视频，自动对车辆进行抓拍及识别车辆号牌，并将识别结果、图片/信息等上传；　　　　middot，在抓拍的机动车图片中，可清晰反映车辆特征（车辆外形、车身颜色、车辆号牌）；昼夜均能有效克服车窗反光，在抓拍的图片中，前部驾乘人员的面部特征可清晰辨识；　　　　middot，高清卡口一体机通过以太网将车辆号牌、图片、路段号、时间等信息发送给控制中心；控制中心计算机接收到数据和图片后，进行处理和保存；　　　　middot，系统采用一体化的500万高清卡口一体机，完成高清图像采集、视频分析/检测、车牌识别等功能；符合GA/T497-2009《公路车辆智能监测记录系统通用技术标准》的要求，图片信息可清晰地反映地点、车道、行驶方向、时间、车牌号码、车辆类型、图片序号等信息；且可以根据客户需求进行相应修改，以满足各种不同的需求。　　　　交通参数采集/违章取证　　　　1、视频测速　　　　可快速检测实时通过车辆的行驶速度，原理如下。　　　　middot，方式一：标定卡口一体机的垂直高度和与车道的水平位置，标定视野中的远端距离及近段距离，在平直的车道上即可实现视频测速。逐帧实时处理，可得出车辆行驶的精确轨迹以及记录车辆在所有参考点时间，通过计算分析，获取车辆的行使速度；　　　　middot，方式二：通过比对实际场景中参照物的位置来标定图像中参照物的坐标及高度，将实际场景还原为3D场景，在三维空间内对车辆进行视频测速。对车辆信息实现逐帧实时处理，可以得出车辆行驶在摄像机视野范围内的精确轨迹，通过计算分析，获取车辆的行驶速度。　　　　2、交通参数采集　　　　实时采集车流量、平均时速、车头时距、道路占有率等交通参数，依据设定的时间间隔，将交通参数汇总后实时上传控制中心。可对车辆类型进行判断，在附加信息中输出车辆类型（大、中、小型），且还可输出车辆具体尺寸（米）车长、车宽信息，方便用户查看或信息调用。　　　　3、车辆违章取证功能　　　　对高清图像中的车辆进行检测、锁定、跟踪，根据车辆运动轨迹与用户定义的车道标识线，判断车辆是否轧线、越线、逆行等违章行为，并区分车道分隔线、双黄线，对违章车辆进行抓拍，取得执法证据。　　　　人脸特征图检测和提取　　　　自动扫描（检测）抓拍的高清图像，使用高效的人脸检测算法，配合先进的目标融合、决策策略，实时定位出其中含人脸信息的区域坐标，实现智能化的实时人脸检测。　　　　通过组织大量的人脸、非人脸图像数据，应用先进的算法，训练获得最佳的人脸表述特征，并将大量的特征按照一定结构组织起来，形成特殊的人脸特征分类器。

人脸识别系统厂商也针对1：N的准确度做了技术深耕，百度曾宣布百度大脑的1：N人脸识别监测准确率已达99.7%目前，人脸关键点检测技术可以准确定位面部的关键区域，还可以做到支持一定程度遮挡以及多角度人脸，活体检测及红外光识别技术有效阻挡了照片、手机视频等二维人像的作弊行为，使3D人脸识别准确率大幅度提升。但双胞胎识别、整容易容前后的识别依然是人脸识别的难点，因此需要虹膜识别等其他识别技术进行补充。人脸识别技术另一个关键层面在于faceID库的建立，3D人脸识别数据采集相对困难，采集数据量十分巨大，对计算机计算存储能力要求较高，faceID库的数据量是人脸识别技术算法训练的基础，数据越高，相应的准确度才会越高。各厂商仍需继续扩充自身的faceID库规模。“AI+安防”之国家安防目前平安城市、智能交通仍然是安防行业的下游应用领域，与政府公安相关的交通、道路视频监控仍然是安防行业重要的应用环节。作为关系到百姓日常生活的重要部门，公安及安防行业的信息化、智能化提升迫在眉睫。而伴随着人工智能技术的发展，国家对公安及安防相关部门持续投入并建设大规模的基础设施，同时人工智能技术迭代下，技术厂商需要大量的数据进行算法训练，因此，双方需求实现有效结合，人工智能技术快速在国家安防领域落地开花。计算机视觉广泛应用于飞机场、火车站等公共场合，在大规模视频监控系统中可实现实时抓拍人脸、布控报警、属性识别、统计分析、重点人员轨迹还原等功能，并做出及时有效的智能预警。且对于抓获有作案前科惯犯帮助很大，目前多应用于公安事前、事中、事后敏感人员布控、失踪人员查找等。安全布防需要消耗大量的警力资源，尤其是运动会、国家会议、演唱会等重点区域和重点活动的安防，而在这其中，已经开始出现人工智能产品的身影，包括实时监测系统、巡逻机器人、排爆机器人等，未来这些机器人也将会更多的替代传统安防体系中重复且低效的工作，节省警力资源。

人证比对一体机当干警进入监区时，走到干警通道A门口，将IC卡放在读卡器上，确认后，A门口IDVR系统的摄像机进行实时的录像并马上捕捉该干警面像，并实时弹出在值班室监控液晶显示屏上，值班人员将此捕捉照片与IC卡上的个人信息进行人力比对，确定后，由值班答员开启A门，允许此人进入干警人员必须有意识及配合地望向门口上方摄像头，方便捕捉面像。进入A门后，干警用A卡在蝴蝶闸上的读卡器刷卡，在值班室显示器上显示个人信息，门禁管理系统发指令到报警盒，报警盒立即对相对应的储卡柜发出指令，自动弹出相对应的储卡柜，值班人员进行人工比对后，将A卡换取B卡，值班人员开启B门，让干警进入监管区。出监管区干警持B卡走到干警通道B门口，将IC卡放在读卡器上，确认后，B门口IDVR系统的摄像机进行实时的录像并马上捕捉该干警面像，并实时弹出在值班室监控液晶显示屏上，值班人员将此捕捉照片与IC卡上的个人信息进行人力比对，确定后，由值班答员开启B门，允许此人进入。干警人员必须有意识及配合地望向门口上方摄像头，方便捕捉面像。进入B门后，干警必须走到人脸识别终端前面，刷卡，并进行人脸识别，终端将快速作识别，并同时捕捉一张彩色照片存档，方便查询。验证成功后，终端下方的液晶显示屏将显示该干警的卡号，时间等个人信息，门禁系统并快速通过报警盒，自动打开相对应的储卡柜，以声音提示该干警储卡柜位置，值班人员取出A卡，将B卡放入储卡柜，A卡发给该干警，干警方可离开A门。如人脸识别验证不成功，系统快速将捕捉面像与数据库中所有罪犯面像作识别，当发现该人员为罪犯或其他无记录人员时，系统自动发出不同级别的警报。外来人员进入外来人员进入监区，首先必须持该人身份证到监狱外大门的身份证识别系统作验证，当验证该身份证为有效身份证时，再使用门禁系统，由值班人员配新卡临时给外来人员，并录入个人信息及采集5张红外面像模板及1张彩色，并做验证。外来人员由干警带领下由干警通道进入监管区，干警进入流程如上，外来人员只需跟随干警进入。v:shapeid=”_x0000_i1026”type=”_x0000_t75”style=‘width:9.75pt，height:3pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image003.jpg”o:title=””/出监管区。

人脸识别软件电脑版其目的是在人群中，系统会自动捕捉人脸影像，进行对比识别人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别并进行与目标照片进行对比，完成对比过程并输出人脸对比结果，帮助警方快速高消息的识别嫌疑人，大大提升警方办案效率。　　动态人脸识别是不需要停驻等待，你只要出现在一定识别范围内，无论你是行走还是停立，系统就会自动进行识别，也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别。目前，随着科学技术的不断发展和进步，人像生物识别技术的日益成熟和完善，人像生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，在当今社会公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、金融安全等诸多领域将发挥着独有的不可替代的作用，是人类社会科学技术发展与进步的里程碑。　　动态人脸识别算法。计划应用于公安、航空、港口、海关、银行、大型企事业单位、大型会议活动、高端会所、重要的街道、码头等场所的安全防范，将为当前复杂国内外安全形势下的安全保卫、安全防范带来革命性的变革。　　动态人脸识别算法。计划应用于公安、航空、港口、海关、银行、大型企事业单位、大型会议活动、高端会所、重要的街道、码头等场所的安全防范，将为当前复杂国内外安全形势下的安全保卫、安全防范带来革命性的变革。　　动态人脸识别的优势　　（1）通过计算机视觉仿真人眼，符合人类的识别习惯。　　（2）不需要与设备直接接触就能采集人脸图像；　　（3）不需要专门配合采集设备，被采集者不易察觉，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像；　　（4）计算机仿真视觉准确率达到99%以上，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。。

但是，虽然Viola-Jones算法对于从正面看到的面部是一种启示，但它无法从任何其他角度地发现面部这严重限制了它如何用于面部搜索引擎。这就是雅虎对此问题感兴趣的原因。今天，加利福尼亚州雅虎实验室的SachinFarfade和MohammadSaberian以及斯坦福大学附近的Li-JiaLi，揭示了一种解决问题的新方法，即使在部分遮挡的情况下也可以在某个角度发现面部问题。他们说他们的新方法比其他方法更简单，但却达到了的性能。Farfade和co使用一种根本不同的方法来构建他们的模型。他们利用近年来在一种称为深度卷积神经网络的机器学习上取得的进步。我们的想法是使用大量带注释的示例数据库来训练多层神经网络，在这种情况下，从多个角度拍摄人脸照片。为此，Farfade和co创建了一个包含200000张图像的数据库，其中包括各种角度和方向的面部以及另外2000万张没有面部的图像。然后他们在50000次迭代中以128个图像批量训练他们的神经网络。结果是一种算法，即使在部分遮挡的情况下也可以从各种角度发现面部。

为了使人脸识别防伪性能更强，一家企业开发出了双目深度防伪摄像头双目深度防伪摄像头可以让人脸识别在更多不同的环境条件下正常识别。双目深度防伪摄像头采用可见光和近红外双摄像头设计，可以在一秒内完成识别，提供双动态的高清晰度图像，具有强大的光线处理能力和环境适应性，因此该双目深度防伪摄像头可以在强光、弱光和逆光等不同的光线条件环境下获取可以进行人脸识别的人脸图像。不仅如此，双目深度防伪摄像头应用了该企业自创的多光谱多重绿光活体防伪技术，可以部署在各类桌面或柜面的应用场合或整机设备，可广泛应用于安防、金融、教育等诸多领域的身份识别核验，十分方便。双目深度防伪摄像头能够有效防止被采集者通过伪装进行识别和攻击，有效提升人脸识别的安全性。有着从业20年的防伪经验，服务过多家知名企业，具有专利性的技术，对于防伪防窜货有丰富的经验，可以提供多种个性化的防窜货解决方案，如有需要或希望得到进一步了解，可致电免费热线电话：0755-88830778，将有专人为您提供详细的咨询和服务。。

NIST在2017年6月也发布过全球竞赛成绩，彼时人脸识别技术的最好水平为千万分之一误报下识别准确率95.5%时隔一年，人脸识别技术的准确率提升了75.6%，2017年这一指标的最好水平在2018年排到了第九位。人脸识别准确率大幅度提升，离不开科技企业的努力，尤其离不开中国科技企业。NIST把中国和俄罗斯供应商的算法排名置于其他供应商之上，表明中俄人脸识别准确度世界领先。人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分百生物体个体。人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。“现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。人脸识别技术还存在着诸多的挑战性问题需要解决。”比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认证失败。

人脸图像采集及检测：1、不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。2、人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

通过率=1-拒绝率也就是拒绝率越小越好。实用系统的通过率往往在95%以上。　　　　特定算法下，需要设定一个阈值，作为判定相似的标准。当相似度大于这个阈值时，表示匹配成功，否则表示匹配失败。设定的阈值越高，误识率约低，通过率也越低。　　　　单纯讲准确率是不恰当的。业内一般常用的是千分之一误识率下的通过率或者拒绝率来描述算法的准确率。　　　　化妆、易容、整容、偏头等对人脸识别的干扰　　　　如果我化妆、整容了，是不是人脸识别就不奏效了？如果我有意偏头扭头，通过人脸识别技术还能认出我顺利完成身份验证吗？这些方法容易骗过人脸识别吗？　　　　人脸识别系统主要依据人脸提取主要器官部位的轮廓关键点，并在关键点附近提取统计特征。这些方法更容易增加拒绝率，也就是人脸识别系统无法认定为本人。但是单纯靠这些方法，很难把一个人识别为另外一个特定的人。