人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)特指利用比較不同人臉視覺(jué)特征信息進(jìn)行身份鑒別的新識(shí)別技術(shù)，屬于生物特征識(shí)別技術(shù)的一種。人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別技術(shù)是一種基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖像或者視頻流進(jìn)行處理，根據(jù)每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部的位置信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中的身份特征，并將其與一直的人臉進(jìn)行對(duì)比，配合人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理，身份確認(rèn)以及身份查找等，確認(rèn)具體人員的身份。

人臉識(shí)別在閘機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景：傳統(tǒng)的門(mén)禁卡系統(tǒng)，用戶(hù)在使用過(guò)程中一旦遺失門(mén)禁卡或者遺漏門(mén)禁卡，就會(huì)陷入無(wú)法通過(guò)門(mén)禁的尷尬。指紋識(shí)別雖然說(shuō)也是門(mén)禁卡中的一大進(jìn)步，但是一旦出現(xiàn)使用者指紋破皮手濕、灰塵等情況，也照樣不能通過(guò)門(mén)禁。相較于以上兩種門(mén)禁卡，人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)比較明顯，基于人的面部特征進(jìn)行識(shí)別，不需要帶卡，刷臉就可通行，所以人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)越來(lái)越受歡迎。人臉檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有成本低、檢測(cè)快、準(zhǔn)確率高、自動(dòng)學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn)。可對(duì)接多種系統(tǒng)，如商城系統(tǒng)、會(huì)員管理系統(tǒng)、一卡通系統(tǒng)、小程序、OA辦公系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和突破，人臉識(shí)別門(mén)禁的功能也越來(lái)越強(qiáng)大，應(yīng)用也越來(lái)越廣，提高來(lái)訪者通行率的同時(shí)，也為訪客帶來(lái)全新的體驗(yàn)。人臉識(shí)別在閘機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景也是多種多樣。

對(duì)金可可代表提到的“刷臉取件”問(wèn)題，市郵政管理局表示，2020年11月，該局印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步做好寄遞用戶(hù)信息安全管理工作的通知》，督促各企業(yè)切實(shí)增強(qiáng)法律意識(shí)，高度重視寄遞用戶(hù)信息安全管理工作的重要性。要遵循合法、正當(dāng)、必要的原則收集、使用用戶(hù)個(gè)人信息，不得過(guò)度處理，且征得該自然人或者其監(jiān)護(hù)人同意，不得收集與其提供的服務(wù)無(wú)關(guān)的個(gè)人信息，不得出售、泄露或者提供個(gè)人信息。要加強(qiáng)用戶(hù)信息安全防護(hù)系統(tǒng)建設(shè)，不斷提升人臉識(shí)別等技術(shù)水平，嚴(yán)格落實(shí)網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)要求，定期對(duì)用戶(hù)信息安全管理情況進(jìn)行評(píng)估，嚴(yán)格履行好保護(hù)用戶(hù)信息的責(zé)任。郵政管理部門(mén)配合和國(guó)家安全等部門(mén)，對(duì)出售、提供和、獲取用戶(hù)個(gè)人信息等行為嚴(yán)厲打擊。

人臉圖像采集：不一樣的人臉圖像都能根據(jù)拍攝攝像鏡頭采集出來(lái)，例如靜態(tài)數(shù)據(jù)圖像、動(dòng)態(tài)像、不一樣的部位、不一樣小表情等層面都能夠獲得非常好的采集。當(dāng)客戶(hù)在采集機(jī)器設(shè)備的拍攝范疇內(nèi)時(shí)，采集機(jī)器設(shè)備會(huì)全自動(dòng)檢索并拍攝客戶(hù)的人臉圖像。 人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在具體中關(guān)鍵用以人臉鑒別的預(yù)備處理，即在圖像中校準(zhǔn)出人臉的部位和尺寸。人臉圖像中包括的方式特征十分豐富多彩，如條形圖特征、色調(diào)特征、模版特征、構(gòu)造特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)便是把這在其中有效的信息內(nèi)容挑出，并運(yùn)用這種特征完成人臉檢測(cè)。 流行的人臉檢測(cè)方式 根據(jù)之上特征選用Adaboost學(xué)習(xí)培訓(xùn)優(yōu)化算法，Adaboost優(yōu)化算法是一種用于歸類(lèi)的方式 ，它把一些較為弱的分類(lèi)方法合在一起，組成更新的較強(qiáng)的分類(lèi)方法。 人臉檢測(cè)全過(guò)程中應(yīng)用Adaboost優(yōu)化算法篩出一些意味著人臉的矩形框特征(弱分類(lèi)器)，依照權(quán)重計(jì)算的方法將弱分類(lèi)器結(jié)構(gòu)為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器，再將訓(xùn)煉獲得的多個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器串連構(gòu)成一個(gè)聯(lián)級(jí)構(gòu)造的堆疊分類(lèi)器，合理地提升 分類(lèi)器的檢驗(yàn)速率。