西安人脸识别机的识别流程

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      人脸识别机是现下非常火热的话题，市场前景被看好，随着生物识别技术的普及以及运用，人脸识别机也揭开了其神秘的面纱，今天小编就带大家了解一下人脸识别机的识别流程。

      说起人脸识别机的识别流程，其实概况来说主要是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。一起来简单了解每一个部分。

      人脸图像采集及检测

      顾名思义就是人脸录入系统，一般是批量录入，用户主动通过录入端口上传导入自己的人脸。另外一种就是现场视频人脸图像采集，类似于办身份证，当场摄像头采集面部，当人人脸识别的采集需要在指定摄像范围内，采集设备自动搜索客户的人脸图像。

      支付宝的人脸识别支付加入了活体检测，需要让客户做一系列动作，比如说张嘴，　抬头、低头，左转头、右转头，眨眼睛等，人脸识别机技术也是在不断的进步，活动检测可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段。

      人脸图像预处理是对系统所采集到的人脸图像进行光线处理、切割、旋转、降噪、过滤、放大或缩小等一系列的复杂处理，通过这些处理使人脸图像无论是光线还是角度、距离、大小等达到人脸图像特征提取的标准要求，尽可能消除因光照和角度等因素造成的影响，为进行人脸图像特征提取做好准备。

      匹配与识别

      人脸识别1:1比对

      人脸识别机通过人脸识别算法实现上两张图像进行比对，根据不同渠道的识别率返回比对结果，并将比对通过的图像按照设定规则入库保存。能够最大限度的提高识别率，智能的解决像素较低(如芯片图)、逆光、侧光、昏暗、带眼镜、一定角度侧脸等不利条件。

      人脸识别1:N比对

      人脸识别机通过客户图像，在客户特征库中识别出该将客户身份，并返回该客户的相关信息，如客户信息号、姓名等。系统具有人脸识别 1：N功能，对外提供 1：N比对接口，可根据各系统传送的照片提取特征值，并跟库中模板比对，返回相似度最高的N个人(返回人数可自定义)。

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