人脸识别监狱管理系统

第一篇：人脸识别监狱管理系统

人脸识别监狱通道管理系统一、概述

人脸识别技术简介

随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。

面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。

面部识别的流程如下图所示：

二、人脸识别监狱通道管理系统需求

随着计算机和网络技术的推广应用，信息化管理的新思路也开始进入到监狱管理的实践之中。根据司法部监狱安防技术要求，加强对出入监狱人员的管理和控制，提高监舍监管安全，提高监狱的安全技术防范水平和信息化管理水平，实现监狱管理的数字化。监狱是强制管理违法犯罪人员的场所，是实现社会治安综合治理的最重要环节之一。随着新一轮数字化监狱系统的改造升级，监狱管理正在朝着网

人脸识别监狱通道管理系统

络化、信息化、数字化方向快速发展。数字化监狱通道管理系统的建设可由视频监控、人像识别、出入口管理、周界报警、巡更管理、监舍对讲和进出通道管理、服狱人员定位等几部分组成。

而监狱通道出入人员身份快速识别及看守所安全方面的管理要求，具备非接触特点的人像生物特征识别技术，可以依靠常规的视频图像获取设备快速进行人员身份识别及陌生人预警等功能，满足监狱、看守所等特殊场所的管理要求及安全管理要求。场所现状及人脸识别需求：

滚闸门1滚闸门3出卡机进门闸门4B门出A门进值班室值班民警(还卡处)B门进滚闸门2A门出出门

监狱/看守所通道示意图

1.进入监狱通道时，临时人员需由1个狱警带队并从出卡机取卡方可进入； 2.临时人员在值班室办完手续后并进行人像注册，进入A门进区域，需进行刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警所带入的人员，系统报警。禁止开启启B门出；

3.出滚闸门2时，临时人员需刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门2禁止开启。

4.离开人员在值班室办完离开手续后，出滚闸门3需再一次刷卡人像识别验证，果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门3禁止开启。

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人脸识别监狱通道管理系统

三、人脸识别监狱通道管理系统

3.1系统架构

系统采用了最普通的IP摄像机与工业PC机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，通过协议转换器，使系统在完成人脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表，主要构成：高清网络摄像机、读卡器、IC卡、门禁控制器、电控锁、服务器、PC机、高速局域网及人脸识别监狱通道管理系统。

系统应用架构分为三部分：

1、人脸采集与制证部分；主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份信息及人脸信息建模、入库，并用于证件信息制作。

2、人脸识别与闸机触发部分；主要通过IP摄像机采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过刷卡方式，开启闸机。

3、人脸识别结果统计与大屏显示；保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。

3.2系统应用部署

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人脸识别监狱通道管理系统

数据库服务器人像识别服务平台报警系统门禁控制器门禁控制器摄像机1摄像机2摄像机3摄像机4滚闸门2滚闸门3刷卡器1刷卡器2

部署说明：机房部署数据库服务器、人脸识别服务平台，前端部署显示端，出入通道设置4台高清网络摄像机和

滚闸门N台及IC卡读卡器数台。

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人脸识别监狱通道管理系统

其中：

1、高清网络摄像机：捕获人脸视频设备；

2、闸门：通过门禁控制器控制的闸门，软件系统通过给控制器信号来控制滚闸门的开关。当比对成功后，闸门自动开启

3、刷卡器：用于刷卡时读取IC卡信息；

4、数据库服务器：存贮人像信息数据库及基础信息数据；

5、人脸识别服务器平台：主要将前端摄像机传输过来的人像信息与数据库中注册人员信息进行比对，并将比对结果显示到屏幕上。

系统运行流程：进出人员通过安装于出入通道的高清网络摄像机，系统自动检测并采集人像图片，建模后传送至人像识别服务平台与后台人像数据库信息进行比对，并将比对结果输送到显示屏显示，同时发送信号到门禁控制器进行滚闸门自动开启，非库内人员，则滚闸门关闭，并进行报警。

狱警刷卡B门进出门人员刷卡取卡登记出门人员刷卡失败人像采集注册人像比对成功失败人像比对报警成功报警狱警刷卡开启A门进滚闸门2开启出滚闸门2滚闸门3开启出滚闸门3进门人员刷卡狱警刷卡开启A门出还卡出门报警失败人像比对成功办理出门手续狱警刷卡开启B门出 第4页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

3.3系统功能设计

人员信息管理

1、人员基础信息管理

实现监狱干警及需中、长期进出监狱大门通道人员的基础信息管理功能，包括人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及进出人员的IC卡发卡管理。

2、人像信息注册

实现监狱干警及中、长期进出通道人员的视频人像信息注册功能，系统采集注册人员的人像信息，建立监狱正常出入通道人员的识别比对人像库。

值班人员信息管理

1、值班人员基础信息管理

实现监狱进出通道看守值班人员的基础信息管理功能，包括通道看守人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及通道看守人员的身份IC卡发卡管理。

2、值班人员登录确认

实现监狱进出通道看守值班人员的系统登录确认功能，通道值班人员在接班后，首先必须使用自己的登录帐户与登录密码登录系统后才能使用。

系统自动记录通道看守人员的人工确认记录信息（值班员姓名、放行时间等）。

3、值班人员交班信息 硬件管理

1、摄像机设备管理

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人脸识别监狱通道管理系统

实现对现场安装的摄像机进行管理功能。包括摄像机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。

2、刷卡机设备管理

实现对现场安装的摄刷卡设备进行管理功能。包括刷卡机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。人像身份识别验证

1、临时人员发卡注册

实现监狱临时进入通道人员的发卡及人像注册功能。临时进入人员首先取一张临时通行卡（系统事先已编好一组指定号段），在得到值班人员身份确认后，由值班人员对临时人员进行人像采集注册。

2、出监人员身份识别验证

实现监狱出通道人员的视频人像识别验证功能。出通道人员包括临时人员，走入通道时，在该人员刷卡时，系统自动跟踪采集人像，并识别该人员的身份信息。一旦识别通过，报告被识别人员姓名，系统自动把识别结果显示在安装通道屏幕及值班室监控视频上，狱警通过人工识别确认无误后开启门禁，同时发出人员身份验证通过的提示声音或信号提示。

3、带队狱警放行确认

实现带队狱警确认开启门禁功能。在出监人员人像身份识别验证通过后，必须再进行带队狱警人工确认才能开启门禁。

4、出入日志信息查询

实现监狱出入通道通行人员的日志信息查询功能，实时按时间段、临时人员信息、人员类型、值班人员等信息字段的组合查询功能，实现系统审计功能。陌生人预警

1、陌生人报警管理

实现监狱陌生人的识别预警功能，系统自动采集识别视频监控范

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人脸识别监狱通道管理系统

围出现的人像信息，一旦发现无法识别人员，系统自动采集该人员的人像信息并展示在值班看守人员的报警界面上，提示看守值班人员警示与确认。系统维护管理

1、用户管理

实现系统的使用用户信息管理，包括用户的基础信息、用户的登录信息、登录口令等数据内容。

2、用户权限管理

实现系统用户的权限管理功能，管理系统使用用户的操作权限与数据权限，实现系统用户角色的定义，用户角色权限的管理，用户所属角色维护等功能。

3、数据字典管理

实现系统基础数据字典的维护管理功能。

4、系统参数配置管理

维护系统的系统参数配置数据信息，管理系统各个控制字段配置信息，如人员类型、人像采集参数等。

四、公司简介

河南海一电子科技有限公司成立于2010年，是一家专业从事计算机软件开发、电子产品开发，生物识别技术研发的的高科技企业，第7页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

主要从事公安、银行、电信、旅店业、娱乐业等多个领域的应用软件、硬件研发、系统集成；在福州、西安、无锡等地设有分公司。公司致力于生物智能科技方面的技术研究，联合海外研发机构协同研发顶尖的人像识别技术，并同省内多家高校广泛深入的合作，不断最求与提升核心技术竞争力。公司秉承“海纳百川、一秉虔诚”的理念，始终坚持以人为本、恪守诚信、凝智聚心，有德有情。努力打造成立足于河南、面向全球高速发展的高科技企业。

河南海一电子科技有限公司基于人像生物识别技术针对不同的行业特点和需求成功研发了诸多行业的软、硬件产品。生物识别技术系列产品：

人脸识别技术--公安行业应用：

1、人脸识别技术—人证识别系统；

2、人脸识别技术—重点场所人脸识别追逃系统

3、人脸识别技术—卡口人证识别身份确认系统；

4、人脸识别技术—人证识别访客登记系统 人脸识别技术—金融行业应用

5、人脸识别技术—金融、证券交易人证识别身份确认系统 人脸识别技术—海关、港口、机场应用

6、人脸识别技术—人证识别身份核查系统 人脸识别技术—校园安全

7、人脸识别技术—校安通

8、人脸识别技术—高校学生智能考勤验证系统； 人脸识别技术—企事企单位应用

9、人脸识别技术—智能考勤系统

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第二篇：仁勤人脸识别考勤管理系统管理制度

仁勤人脸识别考勤管理规定1、2#厂房工作区域实行人脸识别考勤方式，员工出勤时应在考勤机上人脸识别考勤。

2、部门考勤员负责本部门员工考勤的管理工作，负责考勤系统里本部门人员维护、班次管理、人员排班等工作。

3、人脸识别考勤时间：员工正常出勤时上班前1小时内人脸识别签到有效，下班后无加班任务的1小时内人脸识别签退有效。未经部门同意也无加班任务的禁止在工作区域逗留。

4、员工中午休息时间不需要人脸识别考勤，但要求在规定时间吃饭和出勤，部门（班组）考勤员做好考勤记录，公司将不定期抽查监控录像，对于出现迟到和早退的将给予处罚。

5、班车晚到的，需在上班时间后1小时内填写《离岗登记表》，注明班车到达厂区的时间，并履行审批程序，当天未填写的按迟到处理。

6、上班忘记人脸识别考勤的，需当天填写《出勤登记表》，注明到达2#厂房员工入口时间，并履行审批程序。下班忘记人脸识别考勤的，需在第二个工作日填写《出勤登记表》，注明离开2#厂房员工出口的时间，并履行审批程序。未按要求填写的一律按旷工处理。

7、人脸识别考勤无效的，进入2#厂房后需先到部门考勤员处填写《出勤登记表》，注明到达2#厂房员工入口时间，并履行审批程序，所在部门（班组）考勤员需记录其当天出勤情况，班组考勤员需及时将考勤反馈至部门考勤员。当天未填写的按旷工处理。连续两次人脸识别无效的，请联系人力部重新注册人脸信息。

8、忘记人脸识别考勤的，月度内前两次不扣考核分，第三次月度考核扣2分，第四次月度考核扣6分，每出现一次在上一考核扣分基础上累加4分计算。

9、员工当月因私外出离岗时间累计计算，每累计4小时记为半天事假。

10、因有事晚到公司的，提前2小时告知主管负责人（班组员工除告知领班外，也需告知分管工程师或分管部长）的不记为迟到，到公司后需立即填写《离岗登记表》，因私晚到超过2小时的需填写请假单，离岗时间累计计算，每累计4小时记为半天事假。

11、员工除需人脸识别考勤外，部门和班组考勤员也需记录考勤。

人力资源部

2014年05月05日

第三篇：人脸识别技术应用在铁路系统

人脸识别技术应用在铁路系统

由于铁路系统部门众多、地点分散，现场环境复杂，日常维护非常困难。随着铁路系统信息化改革的不断深入，智能人脸识别技术已经广泛的应用在铁路系统。本铁路人脸识别技术监控方案可让操作员和各部门领导可利用铁路系统现有的计算机网络和办公微机，在调度中心或者当地机务段实现对全部监控现场或者当地的道口，车站和铁路沿线环境的监控，大大减轻日常人员巡视的工作量，便于及时发现危险隐患，保障安全运行。

智能人脸识别技术的功能，主要体现在以下几个方面：

1.通过智能人脸识别技术能及时了解站内的人流量（高、中、低），另外根据客户需求还可以增加计数功能，对站内的进出人员进行统计。

2.站内轨道检测，对于铁轨上的异常物体或人员跳入铁轨现象检测，如发现情况，及时报警。3.站台安全线功能，对于一些候车乘客候车不守规，跨越安全线候车，现场警告。4.路段检测，对于非法人员盗窃铁轨或破坏轨道设施先行检测。5.站内出现突然加速和倒地现象检测。6.与铁路其它系统配合使用，实现无缝整合。

其它监控的功能，主要是前段使用摄像机或云台和编码器配合使用，实现数字化传输和存储。主要监控一般性场所。

华天成人脸识别技术功能特点： 1.监视和录像功能

利用安装在监视目标区域的摄像机对生产设备和环境进行监控和录像，并将被监视目标的动态图像传输到监控中心，监控中心可通过网络控制实现对监控主机的各种控制。

监控中心、铁路站运行维护人员通过业务台或监控主机对站内监控范围的目标区域中设备或现场进行监视，同时在业务台或监控主机上完成对前端设备的控制（左右、上下、远近景、调焦等），画面切换的控制和录像控制。

监控中心可通过系统的浏览功能查看监控中心或下属的管理的录像或图片。

2．报警功能

报警类别：消防报警、防盗报警、动态检测、智能分析报警系统实现告警录像，同时传送报警信息和相关图像至监控中心，并自动在地理区域图上或相关表格进行提示，显示报警的内容和具体位置。

系统告警时能联动相关设备，如灯光、警笛等。当发生报警时，能把报警信息发送到指定的移动电话上。

3．控制功能

对系统被授权的用户，可以进行对应权限的操作（设备和系统设置、云台控制等）。如被授权的网上任一操作人员能对任一摄像点进行控制，实现对摄像机视角、方位、焦距、光圈、景深的调整，进行云台的预置和控制。

人脸识别技术应用方案：

第四篇：人脸识别上网行为管理解决方案

人脸识别上网行为管理解决方案

一、上网行为管理产品产生的背景

在Internet飞速发展的今天，网络已成为企业、个人的重要应用，但在应用当中，儿童使用电脑时长不受控制？机密文件密码保护易被破解？各种登陆密码记不住？电脑被偷窥？还有什么PC应用问题让你担忧呢„„为解决以上一系列的问题，基于人脸识别技术的上网行为管理产品应运而生。

二、人脸识别上网行为管理产品给用户带来的价值

人脸识别上网行为管理产品带来了全面的互联网行为管理解决方案。它能够通过“刷脸”登陆电脑系统、开启重要文件、远程教育者身份认证、养老金领取身份认证、宝贝电脑应用系统权限控制和时间控制„„

1、父母为电脑开机设置N多复杂密码，孩子总会轻易破解，如果采用人脸识别上网行为管理，不用设置任何密码，只需要“刷脸”身份认证，又能控制孩子上网时长。

2、基于人脸识别技术的摄像头不仅仅只是聊天的工具，更能你杜绝艳照门事件的发生

3、企业重要岗位或个人机密文件更多的是用密码保护，但很容易被破解。采用人脸识别上网系统，当你离开坐位时，屏幕会自动锁紧，返回坐位，电脑只会认识你，只有你“刷脸”才能打开电脑

管理人员刷脸进入系统

4、

第五篇：人脸识别技术是什么原理

人脸识别技术是什么原理

1面像识别原理2、1、1面像识别技术概述

面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进步而出现的一种崭新的生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，如同人的指纹、掌纹、眼虹膜、DNA以及相貌等人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以准确地识别每个人的身份。

随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。而面像识别技术则是生物识别技术的新秀，与其他识别技术相比较，面像识别具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。

面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。

面像检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；肤色模型依据面像肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

上述方法在实际系统中也可综合采用。

面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟

踪也不失为一种简单有效的手段。

面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比对并找出最佳匹配对象。因此，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要有特征向量与面纹模板两种描述方

法，特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等

属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量；面纹模板

法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所

有模板采用归一化相关量度量进行匹配。另外，还有模式识别的自相关网络或特征与模板结

合的方法。

面像识别技术的最新进展是可以通过摄象机来搜索捕捉识别活动的人像，而不仅仅

识别照片。例如，最近由美国新泽西州Visionics公司开发的面像局部特征分析法识别

系统，仅用一部摄象机和一台计算机，即可在人群中识别出某个人来。

该系统利用摄象机扫描拍摄的某一区域，搜索有可能是人脸的形状。然后在存储器

中搜索已事先存入的与之类似的面部特征。为了确认扫描到的眼睛、鼻子和嘴等特征就是一

个活人而不是人体模型或图片，系统还对眨眼或其他可以提供信息的面部动作进行搜索。

然后系统对组成面部图像的像素进行分析。它将每个像素点的明暗度与相邻点进行比较，查找明暗度向周围呈放射突变的区域。在眉骨、眼睛、或者其他突起的特征，比如颧骨和鼻子等处，都会出现这种突变。系统将勾勒出每一个这种像素点的位置，这些点称为“参照点”然后在点之间连线，形成一个由三角形构成的网络。

系统将测量每个三角形的角度，生成由672个1和0组成的数来描述一张面孔。之后程

序尝试从它的数据库中找出与该数据相匹配的类似记录。这种匹配不可能绝对理想，因此软

件会将相似程度分为不同的等级。软件是根据骨络结构描绘参考点的，因此胡须、化妆和眼

睛等伪装都不可能骗过它。

用于扑捉面部图像的除了为标准视频外，近来的发展趋势是热成像技术。热成像技术通

过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来形成面部图像，与视频摄像头不同，热成像技

术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。并可更好地排除胡须、头发以及化妆引起的面部变化的干扰。2、1、2面像识别过程

1．建立面像档案:可以从摄像头采集面像文件或取照片文件，生成面纹(Faceprint)编码；

2．获取当前面像，可以从摄像头捕捉面像或取照片输入，生成其面纹；

3．将当前面像的面纹编码与档案中的面纹编码进行检索比对。

“面纹”编码方式是根据脸部的本质特征和开头来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使得它可以从百万人中精确地辨认出一个人。

上述整个过程都自动、连续、实时地完成，而且系统只需要普通的处理设备。几乎所有的生物测量过程对人们来说都是一种干扰。指纹和掌纹的测定需要人们将手放在玻璃表面。虹膜扫描需要用激光照射你的眼睛。面部识别最大的优越性在于它的方便性, 快速性，而且是非侵扰的。面部识别无需干扰人们行为而达到识别效果，无需为是否愿意将手放在指纹采集设备上，或对着麦克风讲话，或是将他们的眼睛对准激光扫描装置而进行争辩。你只要很快从一架摄像机前走过，你就已经被快速的检验。2、1、3面像识别技术应用范围

面像识别技术作为生物识别技术体系的后起之秀，将有着十分广泛的应用前景。可应用于诸多领域，如出入口控制、银行金融系统、公安追辑嫌疑犯、反恐怖斗争以及互联网中等等。在我国开展的“追逃”斗争，如果能利用面像识别技术，则可大大提高工作效率，并能对犯罪分子产生极大的威慑力量。使用面像识别系统只要在重要的车站、码头、机场、海关出入口附近架设摄像机，系统即可在无人职守的状态下，自动捕捉进、出上述场所的人员的头像，并通过计算机网络将面像特征数据传送到计算机中心数据库，自动与面像数据库中的逃犯面像比较，迅速准确地作出身份判断。一旦发现吻合的头像，可以自动报警并记录。

我国银行金融系统对安全控制有着极高的要求，如电子商务信息系统、金库的安全设施、保险柜、自动柜员机的使用等。由于近年来金融诈骗、抢劫发生率有所增高，对传统安全措施提出了新的挑战。面像识别技术不需要携带任何电子、机械“钥匙”，可以杜绝丢失钥匙、密码的现象，如果配合IC卡、指纹识别等技术可以使安全系数成倍增长。同时，在ATM自动取款机上应用面像识别技术，可以免除用户忘记密码的苦恼，还可以有效防止冒领、盗取的事件发生。

目前，在我国，面部识别技术的研究和应用还刚刚开始，但在欧美等发达国家这一技术已被应用在许多场所。特别是“9.11”恐怖事件之后，美国警方率先在冰岛国际机场、美国波士顿机场、美国奥克兰机场、美国亚特兰大机场、美国休斯敦机场等开始应用这一先进技术，借助闭路监视系统监控扫描人群自动搜寻警方所需要的恐怖分子目标。

蒋遂平:人脸识别技术及应用简介人脸识别的分类

1.1 鉴别、验证和监控

(1)鉴别(identification)：鉴别回答“这是谁？” 将给定的人脸图象与计算机中存储的N个人的图象逐个比较，输出M幅图象，这些按与给定图象的相似度从大到小排列，再由人来确定这是谁。通常，一个人在计算机中只存储一幅正面图象。

(2)验证(verification)：验证回答“这是否为某人？” 将给定的人脸图象与与计算机中存储的某人的图象比较，回答给定的图象是否为某人的图象。通常，一个人在计算机中存储多幅不同角度的图象。

(3)监控(watch list)：监控同时具有鉴别和验证，回?quot;这是否为要找的人？"(Are you looking for me?)。将未知身份的人的图象输入计算机，计算机决定这个人是否在监控名单中，如果在，还必须确定这个人的身份。

1.2 人脸识别和人头识别

(1)人脸识别：输入给计算机识别的人脸图象，只包括人的脸部部分，没有背景、头发、衣服等。这时，计算机在进行真正的人脸识别。

(2)人头识别：输入给计算机识别的人脸图象，除了包括人的脸部有皮肤的部分外，还有部分背景、头发、衣服。这时，人脸的五官特征是次要的，头发、背景、人脸轮廓等是主要特征，一旦头发、背景等变化，识别率下降。

1.3 自动与半自动人脸识别

(1)自动人脸识别：输入到计算机的图象可以是包含人脸的图象，由计算机自动检测人脸部分进行分割后，进行识别。最初人们认为人脸检测是件容易的事，后来发现人脸检测可能比人脸识别更困难（特别是在灰度图象情况下，这时没有运动信息和肤色信息可利用），人脸检测已经是一个独立的研究课题。

(2)半自动人脸识别：采用人工确定人脸图象中两眼各自的中心位置，计算机根据这两个位置分割人脸图象，进行识别。常用于人脸鉴别。人脸识别的性能

2.1主要性能指标

测量人脸识别的主要性能指标有：（1）误识率(False Accept Rate, FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率；（2）拒识率(False Reject Rate, FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。

计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR 随阈值的增大（放宽条件）而增大，拒识率FRR 随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率（Equal Error Rate, ERR）作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR 或 FRR。

2.2 影响人脸识别性能的因素及解决方法

(1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。

(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。

(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric shape from shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。

(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。

(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。

(7)附着物（眼镜、胡须）的影响。

(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。应用情况

在无数影视或新闻中出现过这样的场景：警方利用人脸识别技术抓住了罪犯。然而，在现实生活中，人脸识别技术的效果并不令人满意。

美国陆军实验室在13周时间内，用270人的图象测试一个人脸识别系统，发现识别率只有 51%。这套系统在机场中进行测试时，存储了250人的图象，其中的15人在1个月内通过摄影机958次，只有455次被正确辨认，识别率只有47%。在美国一个机场开展的一项为期8周的公开测试中，使用一家公司的人脸识别系统，在4个星期出错率为53%。在另一个机场开展的一项为期90天的测试中，人脸识别系统发出的错误警报也太多。

人脸识别技术效果不尽如人意的原因：真人的电视图像与存储在数据库中的照片在布光和角度方面有差别。目前的人脸识别技术在人处于静止状态或一小群人通过检测点时有效，因此不适合在交通流量大的机场和街道拐角处使用。人脸识别要得到广泛采用，还很有待时日。