人脸识别的主要用途与应用前景
一、人脸识别的主要用途。人脸识别主要用于识别身份。随着视频监控技术的迅速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种距离远、用户非协同状态的快速身份识别技术，从而实现远程快速身份识别，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最好的选择，利用快速人脸检测技术，可实时地从被监测的视频图像中找到人脸，并与数据库中的人脸进行实时比对，从而实现快速身份识别。
二、人脸识别的应用前景。目前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件时有发生，鉴于这种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来了宁静；然而，随着社会的发展，科技的进步，生活节奏的加快，消费水平的提高，人们对家居的期望也越来越高，对便捷性的要求也越来越高，传统的防盗门设计，无法满足新兴的需求。虽然人脸识别技术已得到广泛认可，但其应用门槛仍然很高：技术门槛(开发周期长)、经济门槛(价格高昂)。
人脸识别产品在金融、司法、军队、公安、边防、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等多个领域得到广泛应用。随著科技的不断成熟和社会认同程度的提高，人脸识别技术将会得到广泛的应用。
1、人脸识别应用于企业、住宅安全与管理。例如人脸识别门禁考勤系统，人脸防盗门等。
2、人脸识别应用于电子护照和身份证。而公安部正加紧规划和实施中国的电子护照项目。
3、人脸识别应用于治安、司法和刑侦。例如，使用人脸识别系统和网络搜索全国各地的逃犯。
4、人脸识别应用于自助服务。
基于人脸识别的考勤系统开发
在科学技术和经济快速发展的今天，企业规模不断扩大，考勤管理对企业的发展也变得相当重要。要更好地管理企业，一个简单、快速和有效的考勤系统必不可少的。基于实时图像处理的人脸识别是物联网技术应用的重要领域之一。本章所描述的项目使用摄像设备采集图像，再用OpenCV等技术进行人脸识别处理，并将结果返回到考勤管理系统中进行考勤统计，并用生动的图表显示考勤结果。这不仅提高了考勤的效率，还提高了考勤信息的实时性、真实性和考勤信息的及时发布。
考勤系统开发背景：初期的考勤系统是基于人工考勤和机械打孔来进行的，这种考勤数据的收集不但会浪费大量人力，而且还容易产生错误数据或虚假数据。随着信息技术的发展，又出现了基于条形码、IC卡、感应卡和指纹的考勤系统，这些考勤系统大都基于电脑来对员工实行考勤管理。
人脸识别技术：生物特征识别是指对人体特征进行数字化测量进行人员识别的技术。可用于生物识别的人体组织包括指纹、人脸、虹膜、掌纹和声音等，它们可以用于身份识别。人脸识别技术是生物特征识别技术的一部分。与其它生物特征识别相比，人脸识别具有直接的、友好的、方便的和非侵入性的优点，具有很广阔的应用前景。人脸识别过程中的重要一环是人脸检测，它根据人脸特征点对人脸区域进行定位。被检查出的人脸经过裁剪处理，基于人脸库和人脸识别算法，来确定被检测人员的身份。
人脸识别的意义：人脸识别的研究具有理论和技术的重要意义。一是促进人类的对人脸本身特征的理解；二是能满足人工智能应用的需要。基于人脸识别技术、摄像技术、图像数据传输技术及计算机数据处理技术，可建立自动人脸图像识别系统，该系统具有广泛的应用领域和前景。同时，人脸识别和其它成熟的识别方法相比具有非攻击、成本低、安装方便和无需人工参与的优点。
人脸识别流程图
人脸识别的关键技术：人脸识别总体上来说包括三个方面的内容，即人脸检测、人脸跟踪及人脸对比。人脸识别过程中所使用的主要的技术包括人脸检测技术、人脸跟踪技术和人脸对比技术。
基于人脸识别的考勤系统设计：本系统由摄像头、网关、应用服务器和数据库服务器4部分组成。整个系统的设计以遵循TCP/IP协议的以太网作为传输媒介，通过一个交换机将分布在不同地方的摄像头和网关连入局域网。摄像头主要进行人脸原始图像的采集，并通过网络传输至应用服务器。在应用服务器中可以进行获取人脸信息与数据库人脸信息的比对，并根据已定的规则生成相应的考勤记录。
基于人脸识别考勤系统系统硬件连接图
基于人脸识别的考勤系统流程
人脸识别考勤系统功能设计：为了满足企业的需求，所开发的人脸识别考勤系统主要设计了用户管理、考勤管理和留言管理等功能。
用户管理示意图
考勤系统的硬件实现：基于人脸识别技术的考勤系统部署所涉及的硬件包括摄像头、人脸识别网关设备、局域网数据通信设备和相关的数据库及Web服务器。
考勤系统的软件实现：如图17-12，利用笔记本电脑一台（含摄像头）、Web服务器、数据库服务器（MySQL）等对所开发的考勤系统实现进行测试。模仿员工考勤流程，具体步骤包括：1）采集并训练员工的人脸库以供考勤对比识别时使用。2）通过人脸识别，收集考勤数据。3）考勤结果返回并传送到数据库。4）考勤管理系统的管理展示。
考勤系统软件实现测试流程
考勤系统功能实现：本项目开发的考勤系统包括多级用户管理、考勤管理和留言管理。所开发的考勤系统用各式的图表来生动地显示考勤数据，多级用户的管理进一步实现企业人事管理的智能化，留言管理则是管理员与员工之间沟通的桥梁。下面用截图的方式展示本项目所开发的考勤系统。本系统的登录界面如图17-19所示，使用验证码是为了加强系统的安全，角色体现了系统对用户管理的多级性。
小结：在社会不断发展的过程中，企业规模必然也将不断扩大，考勤系统的需求只能是有增无减。随着科技的不断发展，传统的打卡考勤和指纹识别最终也将被能够快速有效地进行自动身份验证的人脸识别所取代。实时人脸识别是重要的物联网技术之一，本章利用该技术来实时准确收集考勤数据，并将获取的数据及时发送到数据服务中心进行处理。同时，考勤系统用各式图表显示考勤数据，生动形象，一目了然，可方便企业对员工的各种精细化考勤管理。
学习感悟（人脸识别）
文章目录1.人脸识别简介2.人脸识别系统流程3.多姿态人脸识别的算法1.人脸识别简介2.人脸识别系统流程3.多姿态人脸识别的算法1.人脸识别简介人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别技术作为计算机视觉与模式识别领域的一项重要分支。随着算法与硬件是完善而得到发展，大概可分为两个方面：一为传统的基于手工设计特征等人脸识别算法，二是基于深度学习的人脸识别算法。与其他生物识别相比，人脸识别的优点在于高效且方便，被应用于如安保，支付和监控等方面。在现实生活的应用中，人脸识别技术仍然受到诸如光照，表情，衣物遮挡和姿态变换等因素的干扰。其中，人脸的多姿态性是目前人脸识别技术研究的重点和难点之一。2.人脸识别系统流程传统的自动人脸识别系统分为以下几步：（1）图像采集和检测人脸图像的采集多是在受控条件进行的，即需要在相同条件下体现不同个体的不同特征，可以有不同的表情、不同的装饰等，人脸检测在研究中实际的应用一般用作图像定位和图像预处理，为之后的图像处理过程提供人脸的位置信息及像素信息等。人脸图像可以包含如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等多种特征，人脸检测即通过提取这些特征实现的。（2)图像预处理图像预处理就是将图像进行归一化或其他处理，使图像符合实验正常运行的要求。图像预处理的目的是针对特征提取的要求将图像整体处理到适合训练的模式，减少整体识别过程中算法无法实现的概率。（3)特征提取特征提取是人脸识别算法中的重要部分，其目的在于将人脸中可用于信息识别的部分进行提取与储存。提取人脸图像特征的过程又被称作人脸表征，人脸表征方法可按特征提取的方式分为两大类：基于知识的表征方法与基于代数的表征方法。（4）降维数据维度的大小对于提取方法不同的特征的识别率的影响是不确定的，但对于同一个特征来说，数据维度越高，其产生的识别率的准确度越高。但数据维数越高其运算难度越大，且维度越高其运算所需要的时间越长。目前广泛使用的降维算法有PCA算法，ICA算法。（5）特征匹配特征匹配是人脸识别算法中的最后一步，它利用不同个体所提取处理好的人脸表征与数据库进行对比，并设置一个阈值对图像与数据库中的数据的匹配程度进行二分类。这一操作包括一对一的图像确认过程与一对多的图像辨认过程。
2.多姿态人脸识别的算法传统的多姿态人脸识别方法大致分为如下几部分。（1）基于几何特征的多姿态人脸识别。人脸的几何特征主要由人脸整体轮廓特征与各个器官特征组成。通过检测各个器官与人脸重要部位边缘检测，并通过算法对检测到的几何信息与数据进行匹配，判断其姿态与身份信息。（2）基于数据降维再分类的多姿态人脸识别。PCA算法的目的是将多维数据进行降维操作得到较低维度的数据再进行人脸识别，可以较快的得出检测结果。但PCA算法也很容易受到外部如光照等因素的干扰。ICA算法在降维方面与PCA算法的效果相近。基于深度学习的算法模型，其网络结构的连接方式与大量可更改的参数使深度学习的模型可以有效的解决人脸的多姿态性对人脸识别带来的困难，例如深度置信网络DeepFace网络、FaceNet网络VGGFace网络和DeepID网络等。其中深度置信网络与VGGFace网络均可以有效的对人脸进行识别。其中，深度置信网络由两个对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络构成，对两个网络分别连接池化层并进行堆叠，最后通过Softmax对采集到的数据进行分类分析。深度置信网络的优点在于它不仅仅对数据分类关注，还对其数据与标签的联合分布做了重视，对有标签数据的分类识别的准确率有很大提高。VGGFace网络即建立在VGG-16与VGG-19两种模型的基础上的多姿态人脸识别算法，其中16与19分别代表其网络层数。ASEF算法在多姿态人脸识别中，准确定位人眼位置具有重要意义。一方面，人眼作为带有关键信息的面部特征之一，比嘴巴和鼻子等器官更为重要。另一方面，人眼在面部的位置是相对固定的。人眼的位置通过改进后的AESF算法进行定位。平均合成精密滤波人眼定位算法（ASEF）是使用输入样本和复合输出结果在频域中构造一个滤波器，然后不加权的情况下对这些滤波器求均值以获得平均滤波器。ASEF算法的思想是学习一个滤波器h，然后和图像if进行卷积操作：gi=fixh。通过算法得到左右眼信息之后，即可得到双眼距离数据，再使用K—means聚类方法对人脸姿态进行聚类。
【感悟】随着社会的发展，人脸识别在支付，安保，监控等方面大范围应用，刷脸时代正式到来。手机的面容ID解锁和线上支付在日常生活中运用的比较多，但人脸识别解锁经常会受到一些因素的影响，多姿态的人脸识别技术是目前研究的难点之一。生活中经常采集到的图像不是标准的正脸图像，在很大的程度上影响人脸识别算法的准确性。运用深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，为2D人脸识别的应用作出了突破作用，加快了人脸识别的普及。参考文献：[1]李金羽.多姿态人脸识别算法研究[D].北京建筑大学,2020.