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人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。与其他类型的生物识别相比，人脸识别设备具有以下特点↓
非强制性：用户无需专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这种取样方式没有“强制性”。
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。
并发性：在实际应用场景下，可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
相信大伙儿已经了解了原理。那么，人脸识别的流程又是怎样的呢？让我们一起来看一下↓
只需几分钟，带你探秘人脸识别设备技术
人脸图像采集及检测
当用户在采集设备的拍摄范围内时，设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。在采集的图像中包含的模式特征十分丰富，如颜色特征、模块特征及结构特征等，人脸检测就是把其中有用的信息挑出来，并利用这些特性实现人脸检测。
人脸图像预处理
系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。
特征提取
这是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取的方法归纳为两大类：基于知识的表征方法，基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸图像匹配与识别
人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模块进行补缴，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。其过程分为两类：确认，一对一进行图像比较的过程；辨认，一对多进行图像匹配对比的过程。
除了公共安全领域，在互联网+环境下，社会经济的融合度不断提升，O2O、P2P、B2C、B2B等各种形式的网络商业模式层出不穷，网络经营的重要支撑性技术平台是网络支付，而人脸识别技术作为网络支付安全的重要保障，被广泛应用于企业和个人领域。
当前，随着我国智慧城市的建设已经进入大规模试点阶段，人脸识别技术作为实现城市安全、生活便利的重要支撑技术，将随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用逐步落地，可以说人脸识别的全面应用时代已经到来。人脸识别设备
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