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人脸识别系统给生活带来哪些便利？

1.智能安防领域

随着智慧城市、大数据、人工智能等项目开展和技术应用，智能安防领域对于人脸识别技术的需求越来越大。人脸识别作为一种非常重要的身份识别手段，在巡检、网上追逃、、证件查验等方面得到了广泛应用。同时，人脸识别也可以用作访问控制的一种手段，延伸出了诸如考勤系统、门禁系统等方面的应用，确保只有经过授权的人员才能进入某些区域。

2.金融交易领域

人脸识别在金融交易领域的应用也非常普遍人脸识别门禁系统，其应用场景主要包括人脸识别存取款、电子银行远程、在线网络支付等方面。早在2013年，芬兰创业公司Uniqul就推出了款基于脸部识别系统的支付平台。Uniqul的人脸识别系统将用户面部生物数据与数据库中的账户匹配，短时间内即可快速完成身份确认和交易流程。

在6月5日召开的广州市疫情防控新闻发布会上，广州市卫生健康委相关负责人介绍，广州将考点划分为普通考点、隔离考点两大类。在普通考点内，分别设置了普通考场、备用考场和隔离考场。不同类型考生将分别安排到相应考场，采取不同的防护标准和要求，确保轨迹上互不交叉、空间上完全间隔。对核酸检测阳性的考生，广州专门在收治机构设置考场，大限度保障考生顺利应考。对封控区域考生、密接考生、次密接考生等人脸识别管理系统，采用专车、司机接送往返隔离考点，专车的司机均经过严密的健康检测和接种、核酸检测等。

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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、系统、视频图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向工智能的转化。

人脸鉴别被觉得是生物学特性鉴别行业乃至人工智能技术行业艰难的课题研究之一。人脸鉴别的艰难主要是人脸做为生物学特性的特性所产生的。 相似度 不一样个体中间的差别并不大，全部的人脸的构造都类似，乃至人脸的构造外观设计都很类似。那样的特性针对利用人脸开展定位是有益的，可是针对利用人脸区别人们个体是不好的。 多变性 人脸的外观设计很不稳定，人能够根据面部的变化造成许多小表情，而在不一样观查视角，人脸的视觉效果图象也相距非常大，此外，人脸鉴别还受阳光照射标准（比如大白天和夜里，房间内和户外等）、人脸的许多遮住物（比如防护口罩、太阳眼镜、秀发、胡子等）、年纪等各个方面要素的危害。 在人脸鉴别中，类的变化是应当变大而做为区别个体的规范的，而第二类的变化应当清除，由于他们能够意味着同一个个体。一般称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。针对人脸，类内变化通常超过类间变化，进而使在受类内变化影响的状况下利用类间变化区别个体越来越出现异常艰难。

一、人脸识别考勤 想要代签不容易

传统的、为人所熟知的考勤模式莫过于磁卡考勤和指纹考勤。不论是哪一种,受环境和技术的影响,或多或少都存在代签、难打卡的问题。为解决代签难题,结合市场需求推出的人脸识别考勤真是五花八门。

据高新技术企业反馈了解,人脸识别考勤采用了先进的检测技术来检测人脸真假,防止有人使用普通的照片、、面具等物件来欺骗系统。用面具,照片行不通,那化妆呢?凭借现代的化妆技术能否实现代打卡呢?是不能。

据介绍,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,改变面部妆容、发型、微胖微瘦都不会影响人脸识别的准确率。许多爱美、小胖上班族们也无需担心因为化浓妆或吃得太好，脸型发生改变而导致无法记录考勤打不上卡。