人脸识别系统应用领域

人脸识别系统主要应用于领域，特别适合各省厅或市局用于构建统一的人脸识别与比对系统，充分满足在户政、刑侦、出入境等业务领域对人脸识别与人脸比对的应用需求，不仅使在海量人脸库中快速查找特定人员成为可能，更可大幅提升刑侦的破案效率，为建立智能化、规模化、的防范体系提供有效的技术手段与保证。

2013年，研究中心启动了以人脸识别为核心技术的人脸识别***方式的研究。

截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别***系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列，能够从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行优的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上，中心研发出了人脸识别移动***系统，已能够实现***只需“刷脸卡”。

实现过程

以上简单描述了人脸关键特征的计算方法。在实际应用中，需要借助于统计分析的技术，从大量的人脸中找到对应的特征，并通过训练出不同的分类器，如嘴巴分类器、眼睛分类器等，从而实现人脸及关键部位的检测。

在进行比对时，需要对包含脸部的所有可能检测窗口进行穷举搜索，得到关键部位信息，并进行存储或比对，这个过程相对比较耗时。在比对过程中，可以使用各个部位进行相似性比对，并进行结果合并；或者直接对包含各个部件的全局特征进行比对，直接输出比对结果。

人脸配准

“人脸配准（Face Alignment）”是***出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。