人脸识别的优势在哪里

优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。

人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。

人脸识别门禁系统应用目的

　　目前针对门禁系统的身份识别大多是以某种“物”为介质的识别或手指、虹膜、人脸等生物识别。其主要区别如下：

1、以射频卡为代表的系统，主要是以“物”为介质的识别，从本质上来说，这种方法验证是该人持有的某种“物”而不是验证该人本身。只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也随之得到确认。这种以“物”认人的办法存在的漏洞显而易见：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，“物”被盗用将反使非法的人得到合法的验证。

2、生物特征识别：如指纹、虹膜、人脸、声音等，主要采用自动化技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模版数据进行比较，完成认证的一种解决方案。

A、指纹识别：在所有用于个体辨识的人体生物特征中，指纹特征是最早被发现和应用的。但每次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制的可能性；另外因某些人或某些群体指纹特征很少，故而很难成像，所以需要多次识别或不能识别；

B、虹膜识别：目前的虹膜识别没有进行过任何的测试，只是用统计学原理进行过小规模的试验，没有进行过现实世界的认证实验；同时对光源的要求非常高，设备所需材质昂贵，性价比低，同时黑眼睛极难读取；

C、声音识别：声音因为变化的范围太大，故而很难进行一些精准的匹配；声音会随着音量、速度和音质的变化（例如当你感冒时）而影响到采集和对比的结果；同时声音识别容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统；

D、人脸识别：是利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，具备自然性、非强制性和非接触性等特点。同时人脸识别利用的是人脸的特性，不易被复制，识别率高，识别速度快；另外人脸识别成功通过双胞胎的测试，在应用性能上能得到测试认可；

　人脸识别技术原理分析

　　人脸由于其易采集的特性，受到很多行业客户的关注，特别是公安、海关、商场等。人类每天都在进行人脸识别，因此也最能接受这种身份认证方式。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。

　　人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程.

　　人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。

　　特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精准选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。

　　人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。

　　现在已有一些机构、高校在进行人脸识别新领域、新技术的研究。如远距离人脸识别技术，3D人脸识别技术等。远距离人脸识别系统面临两个主要困难。一是如何从远距离获取人脸图像。其次，在得到的数据并不理想的情况下如何识别身份。从某种意义上来看，远距离人脸识别并不是一个特定的关键技术或基础研究问题。它可看成是一个应用和系统设计问题。通常有两类解决方法用于获取人脸图片。一种是高清的固定式摄像机，另一种是使用PTZ控制系统多摄像机系统。后者更适合于一般情况，不过其结构更为复杂，造价也更贵。后者需要考虑如何协调多台摄像机的同步操作。一般地，系统由低分辨率广角摄像机和高分辨率长焦摄像机组成。前者用于检测和追踪目标，后者用于人脸图像采集和识别。目前远距离人脸识别技术还处于实验室阶段，未来如果能够解决上述问题，对人员布控这样的应用有着重要意义。

　　3D人脸识别能够很好地克服2D人脸识别遇到的姿态、光照、表情等问题。主要原因是2D图像无法很好地表示深度信息。通常，3D人脸识别方法使用3D扫描技术获取3D人脸，然后建立3D人脸模型并用于识别。不过，3D人脸识别技术的缺点也是很明显的。首先它需要额外的3D采集设备或双目立体视觉技术，其次，建模过程需要的计算量较大。相信随着未来芯片技术的发展，当计算能力不再受到制约，采集设备成本大幅下降的时候，3D人脸识别将会成为热门技术之一。