人脸识别系统可用于哪些方面？

1. 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

2. 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

3. 人脸识别系统运用什么技术

以下几种：
1.基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
　　特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。 
2.神经网络的人脸识别方法
　　神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。 
3.弹性图匹配的人脸识别方法
　　弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。 
4.线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
　　心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。 
5.支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
　　近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。
希望有帮助。

4. 人脸识别技术利用的是什么原理？

以前上班需要拿笔签到现在可能只要再刷脸机上一扫就可以完成考勤那么人脸识别的原理是什么呢其实机器本来并不擅长识别图像它并不能理解这个图像有什么含义

5. 人脸系统识别是使用了什么技术

      人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别用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。
        人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。
       随着智能手机的迅速普及，可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录等，使身份认证过程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高，所以“刷脸”的应用前景更广阔。人脸识别具有自然性和非接触性，可以快捷、精准、卫生地进行身份认定，避免个人信息泄露，并能隐蔽使用。人脸识别能够应对复杂的光照并支持多种人脸姿态，可以精确定位眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等面部关键区域位置，制成独一无二的“面具”，以便通过已存“面具”和待识“面具”的快速比对，实现准确识别。      人脸识别也具有不可复制性，能从几百项脸部特征中找出识别对象。人脸识别技术已在智能门禁、门锁、考勤、手机解锁、电脑登录远程认证、人脸支付、特殊人物识别等方面有广泛应用。
   此答案由人脸识别颜鉴科技提供。

6. 人脸识别系统的工作原理是什么？

当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。

二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。

三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。

人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。

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。