人脸识别有什么用途？

1. 人脸识别有什么用途？

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。
人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
如今，人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

扩展资料：
发展历史：
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；
“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。
参考资料来源：百度百科－人脸识别

2. 人脸识别技术有什么作用

人脸识别

3. 人脸识别有什么用

嗨！
人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

4. 人脸识别技术的作用？

适用范围:公园、厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位,酒店(宾馆)、餐饮、 娱乐场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。

人脸捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登。记得某一对像作比对核实确定其 是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。



人脸建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征, 并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式) , 将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片，以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。



图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。

    人脸识别技术的应用,为生活带来更加便捷生活体验。为构建“和谐社会”及“数字城市”战略的实施提供有效推动, 让我们生活提供安全有效的保证。

5. 人脸识别有什么用处呢？

身边的图像识别、人脸识别、文字识别应用案例，还有网络延迟方面的改进或创新之处。
1、金融领域。人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节。


2、安保领域。目前大量的企业，住宅，社区，学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。
3、通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。

6. 人脸识别有什么用途？

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。
人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

扩展资料
人脸识别分为1:1模式、1:N模式和M:N这三种模式。
1、1:1模式——主要应用于一对一的身份识别场景，例如刷脸支付、酒店入住、考试身份核验、人证对比等。用户站在人脸识别终端前，过程中要站着不动几秒（静态识别），再通过人脸识别摄像头进行身份校验。
由于如刷脸支付、酒店入住登记、考试身份核验、人证对比这些需要实名制的应用场景，搞错一个人都可能带来风险，一般要求识别准确度要达到99%以上，以保障身份精准对应。
2、1:N模式——主要应用于一对多的人脸识别场景，是从N张人脸中找出要找的人。公司企业的刷脸考勤，同样是通过人脸识别设备，从公司内部的人脸数据库中自主查找，判定是否公司员工，才能开门放行。
又例如公安部门要从人流密集的地方找出记录在数据库的逃犯，需要通过从人脸数据库的大量信息中筛选出匹配的人。这类模式比较考验人像数据库的容量大小，准确率会比1:1模式要稍低5%-10%。
3、M:N模式——这里M可以理解为一个数据库。M:N模式多应用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。
如火车站、演唱会、大型体育赛事中，进行这类人脸识别时，通常被识别的主体不会停留在一处，而且处于运动状态（如火车高铁站行色匆匆的旅客），属于动态识别，容易受侧脸、光线、距离等影响准确度，准确度是三种模式中最低。
面对数据量大的人脸识别场景，可能还需要经过人脸识别终端进行边缘计算，减轻数据库后台的负担。
参考资料来源：百度百科-人脸识别

7. 人脸识别的主要用途

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

8. 什么叫人脸识别功能

脸部识别技术 
Face detection脸部识别技术的原理听起来并不深奥，它通过识别画面中的眼睛、嘴等特征信息，锁定画面中的人脸位置，并自动将人脸作为拍摄的主体，设置准确的焦距和曝光量。当Face detection脸部识别功能开始工作的时候，相机就会自动根据画面中人脸的位置和照度进行设置，确保人脸的清晰和曝光准确。此外，当画面中有多个人物时，Face detection脸部识别功能也能够准确工作，挑选最主要的对象。 
如何实现脸部识别技术 
在以往的拍摄中，如何处理人物和背景的关系一直是个麻烦的问题：如果人物不是在取景器的中间，相机就可能把焦点对在远处的背景，导致人物模糊；当人物和背景的亮度差别很大，则会导致人脸部曝光不足或过度。为了解决这些问题，专业的数码相机配备了“5点、9点”的对焦系统和“面测光、点测光、包围测光”测光系统，还要加上“AE/AF锁”。如此复杂的设置对拍摄者的经验和手指灵活性都是巨大的考验，而对于许多不具备这些功能的数码相机来说，拍摄者就完全束手无策了。脸部识别技术Face Detection技术的出现，则让这个难题不复存在。这一技术能够让相机自动识别画面中是否有人的脸部，并自动将人脸作为拍摄的主体。然后，相机在对焦和曝光控制方面都将针对人脸的状况来调整。 
这一智能功能带来两个最直接的好处：一是让摄影者更加集中精力在取景上，可以实现更完美的构图；二是提升了拍摄的速度。比如，富士的Face detection脸部识别功能是基于硬件实现的，也就是在相机的处理芯片中有专门的集成电路来进行运算，每次处理的时间不到0.05秒，比起以往的“对准主体－－半按快门――按AE/AF锁――取景”过程来，要快上不少，更适合抓拍的需要。