自学考试人脸识别技术有哪些应用

人脸识别系统可用于做的用途有很多：1、企业人脸识别2、景区人脸识别3、社区人脸识别4、建筑工地人脸识别5、厂区人脸识别6、健身房人脸识别7、手机刷脸8、支付系统9、人脸锁

人脸识别可以应用在金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。

2、电子护照及身份证。

3、公安、司法和刑侦。

4、信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务，在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。

扩展资料：

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

参考资料来源：百度百科—人脸识别

KANKAN AI 智慧校园人脸识别应用1、 学生在校门处到校离校考勤2、 办公区门禁管理3、 教室节能控电4、 宿舍考勤管理5、 食堂陌生人报警

1、如今在许多大学里，存在许多的安全隐患问题。将人脸识别技术引入大学校园可以扫描进出的各种人员，有效地找到非本校区学生。除此之外，人脸识别技术有助于门岗人员了解和管理学生的进出统计情况，调整校园中隐藏的各种安全问题。 因为脸部识别是通过识别学生的脸部表情和身份信息，以此来记录进出人员的各种信息情况的。2、目前，将人脸识别技术引入校园已经成为一个大趋势。将人脸识别技术引入校园的各个角落，识别学生的面部表情，记录进出人员信息数据，将能够更好地帮助教师和学生的学习环境，从而及时调整教学问题。具体咨询一下安贝驰

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。

人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

扩展资料

人脸识别分为1:1模式、1:N模式和M:N这三种模式。

1、1:1模式——主要应用于一对一的身份识别场景，例如刷脸支付、酒店入住、考试身份核验、人证对比等。用户站在人脸识别终端前，过程中要站着不动几秒（静态识别），再通过人脸识别摄像头进行身份校验。

由于如刷脸支付、酒店入住登记、考试身份核验、人证对比这些需要实名制的应用场景，搞错一个人都可能带来风险，一般要求识别准确度要达到99%以上，以保障身份精准对应。

2、1:N模式——主要应用于一对多的人脸识别场景，是从N张人脸中找出要找的人。公司企业的刷脸考勤，同样是通过人脸识别设备，从公司内部的人脸数据库中自主查找，判定是否公司员工，才能开门放行。

又例如公安部门要从人流密集的地方找出记录在数据库的逃犯，需要通过从人脸数据库的大量信息中筛选出匹配的人。这类模式比较考验人像数据库的容量大小，准确率会比1:1模式要稍低5%-10%。

3、M:N模式——这里M可以理解为一个数据库。M:N模式多应用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。

如火车站、演唱会、大型体育赛事中，进行这类人脸识别时，通常被识别的主体不会停留在一处，而且处于运动状态（如火车高铁站行色匆匆的旅客），属于动态识别，容易受侧脸、光线、距离等影响准确度，准确度是三种模式中最低。

面对数据量大的人脸识别场景，可能还需要经过人脸识别终端进行边缘计算，减轻数据库后台的负担。

参考资料来源：百度百科-人脸识别

人脸识别在我们的日常生活之中非常常见，手机解锁需要通过人脸识别，进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别，在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。人脸识别方便了大家的生活，也让很多人在出门的时候甚至连手机都不用带，只需要靠着一张脸就可以轻松完成“衣食住行”

学校教育这一块也会用到，“无感”考勤的人脸识别