全新动态人脸识别闸机门禁系统促销 控制内外分离

怎么区分动态人脸识别与静态人脸识别

人脸识别是特指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，人脸识别是一项热门的计算机研究领域，属于生物特征识别技术，是对生物体的生物特征来区分生物个体。

人脸识别又有广义狭义之分。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而狭义的人脸识别特征指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

但是人脸识别作为一种新型技术，很多人对这门技术并有清晰的理解和认识。就像今天的主题是怎么区别动态人脸识别和静态人脸识别？

动态人脸识别是不需要停驻等待，你只要出现在一定识别范围内，无论你是行走还是停立，系统就会自动进行识别，也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别。比如前两天武汉宣布火车站启动刷脸进站；北京首都机场实现刷脸登机；

静态人脸识别是在特定的区域或范围之内，进行识别，也就是说识别对角、距离、位置的要求会比较高。静态人脸识别的特点在于用户容量小，比较适合一些小型公司的考勤之类的使用，由于是静态的，所以价格相对也比较*。图片识别率较高，可达到95%以上。案例：西北政法大学晨读签到；杭州高校宿舍人脸识别查寝；杭州某中学餐厅人脸识别订餐付款。

静态人脸识别与动态人脸识别各有所长，就像奇谷人脸识别就是利用动态人脸识别的技术，识别速度快，20毫秒实时识别，每秒10张以上。用户容量大，可保存本地电脑，私密性较好。

人脸识别经过多年的发展，技术上已经达到了较高的成熟度。与其他生物特征识别技术相比，人脸识别使用方面具有*到的技术优势。无论是动态人脸识别还是静态人脸识别，我们都不可忽视起作用性。

现如今，人脸识别已用于**、银行、安防、酒店、车站等多个重要行业。

深入3D动态人脸识别技术

基于深度学习，世纪晟科技作为3D动态人脸识别技术领域*，以3D人脸识别算法为核心技术，沿承深厚的AI算法技术积累，提供比绝大多数识别技术要高精确度、高识别率的3D动态人脸识别技术。

（一）动态3D人脸识别大体流程

人脸检测→活体检测→3D人脸建模→特征点提取→特征点比对→识别输出结果

（二）基于深度学习的动态3D人脸识别技术步骤

1、基于深度学习的动态3D人脸识别技术——人脸检测

人脸检测的目的就是在一张图中找到所有的人脸，世纪晟科技采用了MTCNN（多任务级联卷积神经网络）人脸检测算法，解决了传统算法对环境要求高，人脸要求高，检测耗时高的弊端。

2、基于深度学习的动态3D人脸识别技术——活体检测

在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。

3、基于深度学习的动态3D人脸识别技术 一 3D人脸建模

人脸建模任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等。

4、基于深度学习的动态3D人脸识别技术 一 特征点提取

定位并返回人脸五官与轮廓的关键点坐标位置。关键点包括人脸轮廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子轮廓；世纪晟科技采用DeepID网特征提取+softmax分类的方式，提取人脸中200多个关键点，达到，高识别率的效果。

5、基于深度学习的动态3D人脸识别技术 一 特征点比对

通过之前的处理方式，将整体特征点结合局部特征点，进行三维人脸识别，输出比对结果。