隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，人像識別技術(shù)的日益成熟和完善，人像生物識別技術(shù)作為全球最前沿的生物識別技術(shù)及圖像處理技術(shù)，在當(dāng)今社會公共安全防范、刑偵、技偵、網(wǎng)絡(luò)安全、金融安全等諸多領(lǐng)域?qū)l(fā)揮著獨有的不可替代的作用，是人類社會科學(xué)技術(shù)發(fā)展與進步的里程碑。

動態(tài)人臉識別是不需要停駐等待，你只要出現(xiàn)在一定識別范圍內(nèi)，無論你是行走還是停立，系統(tǒng)就會自動進行識別，也就是說，人以自然的形態(tài)走過去，攝像頭會進行信息的抓拍和采集，發(fā)出相應(yīng)的指令，進行動態(tài)人臉識別，同時可上傳信號給門禁控制器實現(xiàn)動態(tài)人臉識別的門禁考勤系統(tǒng)。

什么是人臉檢測？

人臉檢測是人臉識別的流程之一，在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。

人臉關(guān)鍵點檢測（人臉對齊）自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標(biāo)。

基于檢測出的特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法（一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法）挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)投僄的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

近人臉檢測算法模型的流派包括三類及其之間的組合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，適合移動端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯）。

人臉識別技術(shù)的優(yōu)勢

人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。每個人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等部位組合而成，它們之間的大致位置關(guān)系也是固定的。然而，人臉具有獨特性，這個世界上找不出兩張完全相同的人臉，人們通常能夠根據(jù)不同面孔之間的細微差異將不同人區(qū)分開來。

人臉具有相似性和易變性，不同環(huán)境、光線、角度、年齡，均會對人臉的成像產(chǎn)生變化，因此，人臉識別是生物識別領(lǐng)域困難的研究領(lǐng)域之一。

人臉識別技術(shù)具有非強制性、非接觸性、并發(fā)性等幾大優(yōu)勢。

非強制性：系統(tǒng)在用戶在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，不需要專門配合;

非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸，就能獲取人臉圖像，提取人臉特征進行檢測;

并發(fā)性：在實際應(yīng)用場景下可以進行同時多個人臉的分揀、判斷及識別;

除此之外，還有操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點。