CVPR：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
汉王科技
和前面所提到的人脸技术相比，人脸活体不是一个单纯算法，而是一个问题的解法。这个解法将用户交互和算法紧密结合，不同的交互方式对应于完全不同的算法。鉴于方法的种类过于繁多，这里只介绍“人脸活体”的概念，不再展开。
1．6 FR＋商业场景
门禁应用
例如：
3．2 人脸姿态问题
常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但最新的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。
现在新疆、西藏等城市都将人脸识别作为基础设施建设领域的投资重点，由于人员复杂、居住人口相对混乱等因素，这些城市成为了恐怖袭击等违法犯罪行为的高发场所。而人脸识别技术采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。实现城市居住人员人脸的抓拍采集、建模存储，实时黑名单比对报警和人脸后检索等功能。能及时在危险发生之前制止。
2． 中国人脸识别市场
4． 信息安全的思考
在公交车、火车站、酒店等人员经常出入的场所出入口安装人脸识别摄像机，对出入人员抓拍人脸识别查证，将抓拍人员图片或识别结果上传公安网络，为公安提供可靠的人员信息。店铺、宾馆酒店、出租屋等场所可以对不同人员做自己的标识分类（如VIP、本出租屋人员、黑名单等），进行预告或预警，并采取相应的管控措施。
速度：除了算法识别需要消耗一定时间外，该局域网下的网速会影响到识别结果输出的速度。
数据库架构：通过检索结果关联结构化数据。
阈值的可配置性：在界面设置阈值功能，从产品层面输入阈值后，改变相对应的结果输出。
输出结果排序：根据相似度排序或结构化数据排序内容地抉择
云服务的稳定性。
那么，面对围绕面部识别的争议，接下来会发生什么呢？许多类型的组织，从购物，银行和旅游，将继续使用面部识别软件。关键将是让经过培训的IT专业人员进入工作岗位，他们可以帮助制定法规，提高安全性和隐私性，并适应更准确的面部识别的新版本。
（4）产品难点
对此，市场人士认为，随着人脸识别技术的普及发展，打开了上市公司相关概念个股的上涨空间，也为上市公司的业绩催生新动力。
（2）难点
（2）产品应用
点评:
人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性。所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括：
人脸识别技术(Face Identification Technology)是基于人的脸部特征,用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,也称作面部识别、人像识别。人脸识别技术通常包括人脸检测、人脸跟踪、人脸比对三个部分。该技术的研究始于20世纪60年代,随着计算机技术和光学成像技术的发展在80年代后得到提升,而真正进入初级应用阶段则在90年代后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄（Kanade Takeo）等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
它的输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。
广义的人脸识别包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,如人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统,本文是基于对后者的应用研究。当前,人脸识别、指纹识别、虹膜识别、步态识别、声纹识别、DNA识别是最主要的六大生物识别技术。人脸识别技术相对于其他生物识别技术,具有如下特点。
欧菲光:披荆斩棘，借硬件优势布局车联网市场
头部姿势
年龄
遮挡
光照条件
人脸表情
尽管面部识别技术帮助许多行业提高了安全性，但这项技术还是引起了许多人的极大关注。再加上监控市场呈指数级增长，人脸识别系统几乎可以在生活的方方面面找到，相当一部分人反对这种技术。让我们来看看有关人脸识别软件的一些主要问题。
人脸识别在公共安全领域的应用重点是实现对违法人员登记管理、网络追逃、比对查证与事后处理，同时人像比对还可用于刑侦查案、维护社会稳定等业务上。
▲苹果在 3D 视觉领域的布局
持续加码“人脸识别”,助“互联网+泛安全”落地,安防和轨交双翼齐飞,维持“买入”评级.
h-index：国际公认的能够比较准确地反映学者学术成就的指数，计算方法是该学者至多有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次。
由美国卡耐基梅隆大学建立。所谓“PIE”就是姿态（Pose），光照（Illumination）和表情（Expression）的缩写。CMU Multi-PIE 人脸数据库是在 CMU-PIE 人脸数据库的基础上发展起来的。包含 337 位志愿者的 75000 多张多姿态，光照和表情的面部图像。其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的，目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合。
近来备受关注的刷脸支付，很多时候都会要求用户输入全手机号，或手机号后四位，以缩小用户搜索库大 小，实际上这是比较影响体验的。
西安一高校晨读刷脸签到，由于系统实际响应匹配时间过长，导致学生排百米长队。
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