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人臉識別的應用

如今人臉識別技術在中國的應用可以說是相當廣泛，應當說人臉識別技術重在解決社群管理中的人的身份識別問題。我國又是人口大國，群體活動頻次相當高，其風險也隨之而來。比如大型演唱會、運動會，很多時候做不到人、票信息一致，這就有可能導致群體活動風險產生。因此，針對此類群體活動場景專門優化了系統，除了簡單的閘機識別，還應包括人臉圖像采集、人臉定位、人像識別預處理、人臉預警等。這樣系統無疑在社區管理中也可適用。目前，在普通的社區管理中，通常使用人臉識別門禁，僅提供簡單的開關門功能。

在政府、教育、醫院、社區、邊檢、金融、企業等場合的管理中，人臉識別均有不可替代的作用。特別是在建設“平安城市”、“平安社區”當中，人臉識別更是必不可少的項目。隨著人臉數據庫的逐步建立，特殊人群的行動管理已經可以納入到社會統一管理層面，做到特殊人群的有效精準管理。

人臉識別的理解

人臉識別(Face Recognition)是一種依據人的面部特征(如統計或幾何特征等)，自動進行身份識別的一種生物識別技術，又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學人臉圖像的身份識別與驗證的簡稱。

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作。技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結果。

影響人臉識別系統對人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大小：人臉圖像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非專業人臉識別攝像頭常見規定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規定的圖像大小內，算法更容易提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識別距離。現4K攝像頭看清人臉的遠距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環境：過曝或過暗的光照環境都會影響人臉識別效果。可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用算法模型優化圖像光線。

4.模糊程度：實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對于攝像頭的移動經常會產生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優化此問題。

5.遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數據需要根據算法要求決定是否留用訓練。

6.采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓練包含左右側人臉、上下側人臉的數據。工業施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構成的角度在算法識別范圍內的要求。

人臉識別，是視覺模式識別的一個細分問題，也大概是蕞難解決的一個問題。 其實我們人每時每刻都在進行視覺模式識別，我們通過眼睛獲得視覺信息，這些信息經過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。

我們也無時無刻不在進行人臉識別，我們每天生活中遇到無數的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。