人脸识别与身份证识别有什么区别，都用在哪些领域？

1. 人脸识别与身份证识别有什么区别，都用在哪些领域？

人脸识别，先用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，用于手机解锁、单位签到；
身份证识别，是指使用技术对身份证信息自动提取，并对身份证信息按要素格式化输出信息，供计算机系统管理。目前身份证识别技术上有两种方式：1、传统读卡器识别；2、利用OCR技术识别，通过移动终端摄像头对身份证拍照，采集身份证信息；用于重要部门的安检，如车站、机场、政府部门。

2. 人脸识别身份系统的工作原理是什么？

人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。

人脸识别，字面上意思是基于人的脸部信息进行身份识别的一生物识别技术。人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。
人脸识别与人脸验证人脸验证任务，在于用孪生网络提取一对人脸的特征表达，并计算两个特征表达之间的相似度，如果相似度一致则为相同身份，否则不一样。一般人脸验证的特征表达前，我们需要用固定身份类别数目进行训练，常见有arcface，cosface等方法，具体公式原理不细说。将不同身份人脸映射到一个球面域。这样就可以学习到很丰富的特征。之后，我们便可以利用前面提取特征的网络，对每一对人脸进行特征提取并计算特征的相似性，判断人脸是否一致，这样就不需要怕特征限制，但是我们需要取一个模板，这种也叫zero-shot learning。
随着工业界对准确率的更高要求，想要进一步提升模型的泛化能力，需要将不同算法组合来解决面部识别过程中的许多常规问题：比如面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等因素对识别过程带来的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合: 双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合，通过结合后的算法取得了长足的进步。

3. 人脸识别系统可用于哪些方面？

人脸识别系统可用于做的用途有很多：
1、企业人脸识别
2、景区人脸识别
3、社区人脸识别
4、建筑工地人脸识别
5、厂区人脸识别
6、健身房人脸识别
7、手机刷脸
8、支付系统
9、人脸锁

4. 人脸识别系统可用于哪些方面？

人脸识别系统可以应用在方方面面：

社区，公司，学校等大门口的人脸识别门禁需要人脸识别系统，像云脉人脸识别门禁就是通过通过动态人脸识别技术进行门禁控制

用在校园里可以用在校园公寓门禁，学生通过刷脸进出宿舍

考场身份验证通过人脸识别摄像头，验证考场学生身份，确保人证一致。

食堂刷脸吃饭：通过刷脸就能吃饭

人脸识别进行动车检票等

5. 人脸识别系统主要应用在哪些领域？

人脸识别应用广泛，可应用于自动门禁系统、身份证件的鉴别、银行、ATM 取款机以及家庭安全等领域。具体来看主要有：
1,公共安全：公安刑侦追逃、罪犯识别、边防安全检查；2,信息安全：计算机和网络的登录、文件的加密和解密；3,政府职能：电子政务、户籍管理、社会福利和保险；4,商业企业：电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销；5,场所进出：军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。目前成熟的商业应用人脸识别主要在门禁、市场营销、商业银行防范网络风险中，能够很好的体现应用价值。目前市面上主流的一些人脸识别公司在引用国内外知名的人脸图像数据库进行测试时，其人脸识别的精准性一般都可以达到95%以上。

6. 人脸识别系统属于计算机的什么领域?

人脸识别属于热门的计算机技术研究领域。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
2021年7月28日，《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》正式对外发布。

2021年8月20日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，2021年11月1日起施行。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。

7. 人脸识别将在哪些领域中使用？

除了刷脸取款、刷脸支付、手机刷脸开锁，部分机场、火车站已实现刷脸进站，部分高校、高端写字楼启用了刷脸开门、刷脸打卡等。现在人脸识别已经广泛应用在公安、税务、教育、金融等方面，未来，只需要将相关信息和“脸”绑在一起，比如身份证、银行卡、微信账号等，我们上街就不用带钱了，所有卡和钥匙也都不需要了。

来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超10亿元，预计到2021年将达约51亿元。今年7月，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资；上海依图科技与北京旷视科技完成了C轮融资，金额分别为3.8亿元与1亿美元。

8. 人脸识别在人脸识别系统中，起什么作用？

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。