人脸识别系统中的活体判断方法人脸识别系统中，特别是门禁人脸识别系统一定要考虑活体判断问题。通俗的讲就是判断输入是“照片”还是真实
的活体人脸，那么活体判断的方法有哪些呢？笔者总结如下：
（1） 眨眼判别。对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统就
可以根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸。
（2） 嘴部张合判别。与眨眼判别类似，要求用户张开、闭合嘴巴一到两次，人脸识别系统据此
区分照片与真实人脸。
（3） 视差分析方法。无论眨眼还是张闭嘴都必须用户配合方可，视差分析方法则是不
需要用户配合的方法。其基本思路是采用两个平行放置的摄像头，计算检测到的
人脸区域内的视差情况，据此给出人脸区域表面点距离摄像头光心的距离，从而
可以根据距离的分布情况区分当前输入是照片还是真实人脸。
高级人脸拼图识别系统简介
高级人脸拼图识别系统简介据英国媒体近日报道，科学家研究出的一种高级的人脸拼图识别系统，能够帮助受害人和目击证人准确拼凑出罪犯的画像，准确率高达近50%。
这种高级人脸拼图识别系统被称为evofit，由英国中央兰开夏大学的两名学者彼得·汉考克和查利·弗劳德设计开发而成。
与传统的人脸识别系统相比，evofit系统具有十分明显的优势。传统的人脸识别方式要求受害人或目击证人逐个回忆和识别犯罪嫌疑人的五官和外貌特征，例如鼻子、眼睛、发型等，最后再将零散的五官拼凑出犯罪分子的脸。
evofit 则更加科学细致，强调从整体上确定犯罪嫌疑人的大致轮廓，再分部位进行微调和改进。受害人或目击证人首先选定脸型、肤质、肤色等整体特征，再替换和调整眼睛、鼻子、耳朵、嘴型等五官特征，最后加上发色、发型、耳朵等外貌特征，拼凑一个更加接近真实罪犯外表的图像。整个还原过程更像是一个人脸“进化”的过程。
发明者查利·弗劳德介绍说：“传统的人脸识别系统要通过辨别上百张图片才能够拼凑出一张人脸画像。而且由于最终的成像是通过分散的外表特征凑起来的，准确率还不到10%。而我们在实验过程中发现，受害人或目击者记忆中的罪犯外表特征其实是作为一个整体储存在记忆中的，evofit系统能够在识别过程中不断调整这些特征，缩小目标的范围，修正错误的信息，逐渐唤醒受害人的记忆，成功率自然更高。”
2008年，英国兰开夏警察局首先开始采用evofit系统，并利用好的成像效果成功侦破了不少大案。目前，该系统凭借较高的准确率已被包括伦敦警察局在内的11个地区警察局应用于日常案件的侦破，同时也已被欧洲、美国和以色列的警方采用。
解析：采用人脸识别的优势
解析：采用人脸识别的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。
随着科学技术的日益更新，人们某时某刻在某地留下的'蛛丝马迹'在高新技术眼里越来越清晰。从最基本物理层面上的视频监空、虹膜指纹识别、到后来的dna鉴别，再到面部识别技术。那么，什么是面部识别技术呢？它到底有何用处？今天，我们就面部识别这一新兴技术进行探讨。
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