2012年11月，武漢公安正構建一套高人臉識別系統(tǒng)，建成后能在1秒鐘內比對1億次圖像，瞬間可辨認嫌疑人。這套系統(tǒng)主要通過安裝在城市道路路口、兩側以及公交車上的25萬個視頻探頭進行圖像采集。視頻監(jiān)控將捕捉到的人像，與后臺數(shù)據(jù)中犯罪嫌疑人面部特征進行比對，可在幾秒內鎖定犯罪嫌疑人。這套系統(tǒng)將在明年3月投入實戰(zhàn)應用。
2012年11月底，全市所有機關事業(yè)經(jīng)辦機構都啟用人臉識別系統(tǒng)進行領取養(yǎng)老金資格建模認證工作，2013年5月底完成初次建模工作。若超過期限沒有進行身份驗證的離退休人員，社保管理系統(tǒng)將會自動停發(fā)其養(yǎng)老金。建模成功后，退休人員可以就近通過互聯(lián)網(wǎng)和攝像頭自行完成身份認證。
人臉識別支付系統(tǒng)
2013年，中國科學院重慶綠色智能技術研究院智能多媒體技術研究中心啟動了以人臉識別為核心技術的人臉識別支付方式的研究。
截止2014年8月，該中心已經(jīng)完成了人臉識別支付系統(tǒng)的關鍵性技術研究。該中心全球的人臉數(shù)據(jù)采集陣列，能夠從91個角度對人臉同步采集，能對人臉識別影響大的多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進行優(yōu)的識別效果。智能多媒體技術研究中心的人臉識別系統(tǒng)已應用在邊檢站自動通關系統(tǒng)、動態(tài)人臉識別考勤機、多屬性動態(tài)人臉識別系統(tǒng)等。在此基礎上，中心研發(fā)出了人臉識別移動支付系統(tǒng)，已能夠實現(xiàn)支付只需"刷臉卡"。
人臉識別的相似性
不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
用戶配合度
現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說，人如果發(fā)生較大變化，系統(tǒng)可能就會認證失敗。光照、姿態(tài)、裝飾等，對機器識別人臉都有影響。
人臉識別的人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
①參考模板法
設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉;
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器;
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
人臉識別的人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法
人臉識別技術的核心實際為"局部人體特征分析"和"圖形/神經(jīng)識別算法。"這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
人臉的識別過程
一般分三步:
(1)建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。
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