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` 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了“技术引进——专业市场导入——技术完善——技术应用——各行业领域使用”等五个阶段。到目前为止，随着国内人脸识别技术水平的不断成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域。 人脸识别前景分析 我国人脸识别市场尚处于市场培育阶段，其发展空间非常广阔，近几年受到非常大的关注。作为一种新兴的生物识别技术，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势： 使用方便：人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，是一种完全非接触的方式，在识别对象未察觉的情况下完成识别过程，识别对象不会存在心理排斥情绪; 直观性突出：人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，而人脸识别技术所使用的依据正是人的面部图像，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律 不易仿冒：人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒，人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统，这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的; 识别精确度高，速度快：与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低; 使用通用性设备：人脸识别技术所使用的设备一般为PC、摄像机等通用设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛应用，因此，对于多数用户而言，使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，既保护了用户的原有投资又大大扩展了系统功能，同时还提高了系统的安全性能，满足了用户的安全性需求; 基础资料易于获得：人脸识别技术所采用的依据是人脸照片，照片无疑是最容易获得的。 正是由于上述种种优势，人脸识别近年来在国内的发展非常迅速。随着软件技术的成熟、硬件完善、价格下降，人脸识别技术在金融、司法、海关、军事及人们日常生活的各个领域中将扮演越来越重要的角色。 人脸识别技术优势 人脸识别技术是一门融合生物学、心理学和认知学等多学科、多技术(模式识别、图像处理、计算机视觉等)的新的生物识别技术，可用于身份确认(一对一比对)、身份鉴别(一对多匹配)、访问控制(门监系统)、安全监控(银行、海关监控)、人机交互(虚拟现实、游戏)等，因其技术特征而具有广泛的市场应用前景。在人脸识别研究的早期阶段，识别技术主要依赖于人的先验知识，也就是二维人脸识别方法。20世纪80年代，二维图像处理技术日趋成熟，在一定约束条件下人脸识别能取得较好效果，但同时也暴露了二维人脸识别技术对环境和人脸姿态变化识别性差等缺点。从20世纪90年代开始，随着计算机性能的飞跃性发展和成像技术的进一步提高，三维人脸识别技术成为市场最受关注的新方法。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，北京奥运会使用的自动人脸识别系统便是具有代表性的案例。 相比于其他识别技术，人脸识别的优势比较明显，主要集中在三个方面： 一是自然性，所谓的自然性是指该识别方式同人类(包括其它生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份;具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。 二是非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。 三是非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。 现行用于门禁和考勤环境的是一种多光源人脸识别技术，已经可以实现在多种完全对人体无伤害的辅助光源的条件下进行人脸识别，支持PC(Windows/Linux)和ARM/DSP(Linux等)系统环境，现今的算法也已经能够保证识别率、识别速度、误识率和拒识率等各项指标的优异性，确保短距离人脸检测捕捉。 人脸识别技术应用是非常广泛的，目前在国内，***部门和金融行业是人脸识别市场的主要客户，这些机构对安全防护有着很高的要求，而这两个行业的旺盛需求也推动了人脸识别市场的快速发展。人脸识别市场，除了金融行业、公安监狱、***行业、边境管制等对保安要求较高的行业外，更为安全可靠易用的身份鉴别手段，从而提升整个网络信息系统的安全性能，有效地遏止各类网络违法犯罪活动。目前，人脸识别技术在传统的安防领域可以便捷的与原有技术实现紧密的结合，大大提升原有系统的智能化程度、安全性及易用性，拓展了原有系统的应用领域，从而促进了传统产业的技术升级。从市场发展前景来看，人脸识别技术的发展空间是不可小觑的。 ` 
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不知道 这个算法是怎么写的！
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不了解，拿分走人，多谢楼主
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看着挺好玩的
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