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人脸识别产品功能：● 实时布控：实时视频人脸抓拍，实现自动化人脸捕获与智能分析报警  ● 人脸检索：通过检索人脸库进行高精度智能分析比对，快速核实检索人 ● 历史报警查询：提供布控人员历史报警信息查询与回看服务 ● 人员轨迹查询：分析重点人员通行轨迹车站人脸识别系统，实现视频联动、事件关联及风险预警与通知● 人脸库管理：构建人员信息管理库，实现同类人群或布控目标人员的管理 ● 布控任务管理：实现布控人员与布控摄像机的对应，定向布控 ● 日志管理：实现系统用户对相关业务操作记录的查看能力

北京教育考试院介绍，今年将严把入口关，采取人脸识别等科技手段加强考生身份核验和违禁物品检查，严防携带高科技工具进入考场，严防行为发生。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，生物识别技术被广泛用于政府、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。

人脸识别系统主要由四个部分组成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

一般人脸识别分三个步骤：首先建立人脸的面像档案，即用摄像机采集单位人员的人脸或照片形式的面像文件，将其生成面纹(Faceprint)编码贮存起来；用摄像机当前出入人员的面像，获取人体面像，并将当前的面像文件生成面纹编码；用当前的面纹编码与档案库存的进行比对，即将当前面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，获取相应信息。

人脸识别技术正在不断的完善，应用的范围也不断扩大

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人脸识别管理系统，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。

匹配与鉴别 人脸图像匹配与鉴别：获取的人脸图象的特征数据信息与数据库查询中储存的特征模板开展检索匹配，根据设置一个阀值，当相似性超出这一阀值，则把匹配获得的結果輸出。人脸鉴别便是将待鉴别的人脸特征与已获得的人脸特征模板开展较为，依据类似水平对人脸的信息开展分辨。这一全过程又分成两大类：一类是确定，是一对一开展图象较为的全过程，另一类是分辨，是一对多开展图像匹配比照的全过程。

校园安全一直是社会关注的焦点，但就近期频发的校园安全事故来看，传统的人员看管、视频监控等方式并不能解决外来人员随意入校、学生擅自离校等安全问题，而人脸识别技术则可较好地解决以上问题。

在通行方面，人脸识别系统可自动识别进出校园、宿舍、图书馆等场景的人员，有效防止陌生人员。当发现系统数据库危险人员、黑名单等可能危及校内师生安全的人员时，系统则自动报警。

在考勤方面，人脸识别技术的加持助力校园考勤实现自动化。通过刷脸，简化考勤流程，有效解决因忘携带感应卡而无法实现考勤等问题。系统自动生成考勤记录，方便管理人员进行考勤工作管理，大大地节约了管理成本。甚至可以做到检测学生的活动路线，对违反规定出入校园的学生生成预警名单，还能与系统实现无缝对接，对校内人员的安全保持高警惕。