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人脸识别
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云脉人脸识别
人脸识别，生物识别中逐渐开始流行的一种识别技术，它基于人的脸部特征信息进行身份识别验证。对人脸使用摄像头/摄像机采集视频流/图像数据，并自动在图像数据中跟踪和检测人脸，从而对检测到的人脸进行脸部比对的一系列相关技术，也可以叫做面部识别、人像识别、脸部识别。
人脸识别技术特点
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，人们对于这种识别方式相对比较熟悉，研发历史已有30多年。但这种识别方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生较大变化时，识别效果会大幅下降，无法满足实际系统的需求。有两种方案可以解决光照问题：1.维图像人脸识别；2.热成像人脸识别。但这两种人脸识别技术还十分不成熟，识别效果非常不理想。
这时有一种解决方案迅速的发展了起来，就是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以有效克服光线变化带来的影响，识别性能有了质的突破，在速度、精度和稳定性等方面的综合系统性能超过了三维图像人脸识别。近几年，这项技术发展迅速，促进人脸识别技术逐渐向实用化发展。
人脸与人体的其它生物特征（如虹膜、静脉、指纹等）一样与生俱来，它的性和难复制性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
- 非接触性：用户不需要和设备接触就能获取人脸图像数据；
- 非强制性：用户不需要专门配合人脸数据采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式不需要强制用户的行为，十分自然；
- 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，具备操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
人脸检测技术
- 可对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断
- 对人脸特征点进行“像素级”定位，轻松判断眼睛开合状态
- 通过技术对现有人脸识别做技术上的补充和完善，进而达到识别的创新性和严谨性
人脸特征库建立
采集到的人脸照片经过灰度归一化、二值化处理后，通过人脸特征值算法提取特征值，然后建模入库。
人脸比对
现场或线上采集照片与其本人证件照进行特征值比对，从而判定是否为本人持证。
近年来，随着计算机技术的迅速发展，生物特征的自动识别技技术得到广泛研究与开发，如指纹识别、掌形识别等。人脸识别是基于脸像的身份鉴别，旨在使计算机具有通过脸像来鉴别身份的功能，与其它人体生物特征识别技术相比具有直接、友好、方便的特点，是最自然直接的手段，易于为用户所接受。
核心技术
- 人脸识别
- 行为识别
- 人体识别
- 手势识别
功能特点
- 持卡人证件信息采集
- 采集持卡人照片
- 活体在线认证
- 验证是否本人持证
- 非本人持证及时预警
- 事后查询分析
性能
- 准确度——证件照99%；当前的视频截图、网吧截图75%。
- 速度——大容量数据库中，单服务器检索速度平均达到18秒。
- 适应牲——样本照片的光线角度不一，眼镜及轻化妆，人脸姿态在上下15度左右旋转30 度以内无显著变化。
功能介绍
人脸检测
检测动态画面中是否存在人脸。
人脸姿态判断
利用算法判断画面中的角度人脸，剔除质量不佳的人像。
活体检测
- 通过指令操作结合姿态检测，判定是否为活体
- 申请者朗读随机给出的文本进行语音认证
- 所有认证过程均形成视频备查
人脸自动抓取
通过个人PC或移动终端摄像头自动抓取画面中人像照片。
人脸识别
提取人脸特征值，实现人脸识别。
身份验证（三种方式）
- 验证姓名及证件号真实性
- 验证证件照是否为本人
- 验证证件信息真实性及是否本人证件
数据管理
- 提供端口与一体机原有业务系统对接，实现数据交互共享
- 支持比对结果增删核查
- 支持比对结果到处
时间日志记录
对应用软件运行中发生的各类事件和异常信息记录到日志中。
