人脸识别

随着越来越多的公司陆续***正常上班模式，在疫情尚未完全解除的情况下，人们需要戴着口罩返回工作岗位。这对已经或即将采用刷脸考勤、刷脸开门的单位来说，将面临新的挑战。很多公司迅速对算法进行了针对性迭代，推出了针对佩戴口罩人员的全新人脸识别技术。

人脸识别系统是从面部图像里取瞳孔中心、眼角等若干位点的尺寸、位置坐标、间距，以及眼窝、鼻子、下巴的轮廓等信息，形成面部纹理与形状模式的数据，比对注册图像。

人脸识别的安全性技术在未来可能还会有所突破

“人脸识别解1锁本身有一定的安全风险。我们举个例子：密码的安全性定义为100分；***的话是99分；传统不戴口罩下的人脸识别安全性是96分，那戴口罩之后的安全性就会降到95分。增加方便性和应用性的同时，人脸识别厂家，并没有解决原来人脸识别固有的安全问题。”这项针对佩戴口罩人员的全新人脸识别技术***成功率达到99%，***速度为7毫秒。未来的人脸识别技术还会有哪些突破，人脸识别一体机，值得期待。

人脸识别-局部二值模式（Local Binary Patterns，安徽人脸识别，LBP）

局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，人脸识别机，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classificatio1n based o1n featured distributio1ns》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolutio1n gray-scale androtatio1n invariant texture classificatio1n with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理。

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