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值得注意的是，在智慧班牌日益丰富的信息化功能中人脸识别通道闸，人脸识别始终扮演重要角色人脸识别，而且上述企业所开发的智慧班牌，都采用了虹软视觉开放平台的ArcFace 人脸识别算法。

     作为一款业内的免费人脸识别算法，ArcFace SDK拥有人脸检测、人脸比对、人脸属性、检测、遮挡下的人脸识别等全栈能力，大特点在于可以免费商用，而且算法集成简单。同时，该算法支持离线使用，不受网络环境影响，可在安全性更高的局域网络内流畅运行。数据完全储存在本地人脸识别系统，更受用户信任，适配教育相关场景。

据了解，全市组成13个检查组，对39个考区、100个考点进行了全覆盖、拉网式检查。期间，市教委从高校、市教育考试院选派100余名工作人员，分赴各考区各考点进行全覆盖式督考巡考。

全市各级网信、、经信、市场监管和教育等部门，集中开展了“净化涉考网络环境”“打击销售器材”“净化考点周边环境”“打击”“整顿涉考培训机构和中介”和“清理涉考公众账号”“点亮涉网络标识”7个专项行动人脸识别管理系统。

人脸图像预处理：针对人脸的图像预处理是根据人脸检验結果，对图像开展解决并服务项目于svm算法的过程。系统软件获得的初始图像因为遭受各种各样标准的限定和任意影响，通常不可以立即应用，务必在图像解决的初期环节对它开展灰度级校准、噪音过虑等图像预处理。针对人脸图像来讲，其预备处理过程关键包含人脸图像的光线赔偿、灰度变换、条形图均衡、化、几何校正、过滤及其动态模糊等。

面部识别的优点取决于其自然性和不被被测个人察觉的特性。 说白了自然性，就是指该识别方法同人们（乃至别的生物）开展个人识别时需利用的生物特点同样。比如面部识别，人们也是仔细观察较为面部区别和确定的，此外具备自然性的识别也有视频语音识别、身材识别等，而指纹识别识别、识别等也不具备自然性，由于人们或是别的生物并不通过该类生物特点差别个人。 不被察觉的特性针对一种识别方式 也很重要，这会使该识别方式 不让人抵触，而且由于不易造成人的留意而不易被蒙骗。面部识别具备这些方面的特性，它利用能见光获得面部图象信息内容，而有别于指纹识别识别或是识别，必须利用电子器件液位传感器收集指纹识别，或是利用红外感应收集图象，这种的收集方法非常容易被别人察觉，进而更有可能被掩藏蒙骗。

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。