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技术系统 来自维基百科，自由的百科全书
人脸识别系统（英语：Facial recognition system），又称人脸识别。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。
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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、人脸定位、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指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别的优势在于其自然性和不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。[来源请求]
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。[原创研究？]
虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是：
在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
目前人脸识别的算法可以分类为：
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。[1]
中华民国警政署自2007年开始使用M-Police人脸识别系统查询民众身份。鉴于《个人资料保护法》，2021年11月起，警政署暂时停用人脸识别系统。[2][3]
截至2017年底，中国已在新疆部署了人工智能人脸识别系统。访问该地区的记者发现，在几个城市每百米左右安装一监控摄像头。[4][5]联邦调查局亦未经授权擅自扫描数百万张民众驾照。[6]
2019年11月，全球首个人脸识别导航智能停车场于中国广州K11激活，当车主接受人脸注册后，停车场可以提供车位实景导航服务，方便车主取车。有关技术正研究于香港K11采用[7]。
人脸识别的应用主要有：
人脸识别系统虽然有其方便之外，但也派生了许多信息安全及隐私问题，加上现时人脸识别系统并非十分精确，系统的算法技术准确性相对较低，较容易出错、缺乏相关法律和道德标准、具有侵犯隐形权的讨论、以及政府很容易滥用这项技术，若应用在人权的犯罪防治工作上，则会引发歧视问题[13]。
最典型的反人脸识别是人脸欺诈攻击（又称为人脸呈现攻击），利用人脸照片、影片回放，面具等欺骗人脸识别系统[17]。
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