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   1:N人脸识别的应用场景包括学校电子班牌、物业小区、新零售的客户识别等。学校电子班牌，将走班制课程表与多模式多方式班级考勤关联，实现校务与教务的信息化管理，成为学校和班级、教师和学生、家长和学生之间交流与互动的桥梁从物业小区到企业楼宇，结合企业的需要可以用于人脸闸机、考勤、OA管理、访客的管理和注册，随之而来的就是更加智能的管理人群和流向。在新零售行业，帮助线下零售商家更了解他们的客户，将线下人群信息向线上转化。通过前端的图像获取硬件和机器视觉技术分析客群，提供精细的客流分析如顾客年龄、性别，甚至停留时长、行为分析等多维数据。N:N人脸识别模式主要用于****N:N是1：N的延伸，即同时对多张人脸进行人脸检索，需要占用更多的计算资源。是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程，是动态人脸比对。比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等就是典型的运用N:N人脸识别模式。在人脸识别环节，其应用场景一般分为1:1和1:N。房山区工厂人脸识别销售

   人脸识别在实际应用中的挑战相比人脸识别的基准测试环境，实际应用环境的情况要复杂得多，这大部分来源于外部因素带来的影响，从而对**终效果带来极大挑战。这些外部因素，包括光线明暗、逆光、侧脸等角度变化、距离、天气干扰、因移动而产生的拖尾模糊，表情变化，以及当前前端（如摄像头）及存储设备清晰度的影响等。同时也包括目标人员的发型、胖瘦、年纪等变化；戴帽子、戴眼镜、假发、围巾等遮挡等。在图侦领域，衡量人脸技术的应用效果有两项重要指标：抓拍率和比对识别率。前者即人脸的检测和**，后者为人脸的比对和识别。通常来说，抓拍率对前端的要求相对不高，目前业内的主流系统都可以做到99%以上的抓拍率，而比对识别率受到外部的影响则会比较明显，就需要借助算法模型，来提高比对识别率。在考虑上述外部因素情况下，目前商汤科技的人脸技术，在两眼间像素30个像素点下即可实现抓拍，40个像素点即可以做到比对，包括范围在40%以内的人脸遮挡情况。图侦领域的人脸识别应用人脸识别正在迅速替代传统的图侦方法：传统方法存在的问题，主要在于人海战术成本高。从行业调研来看，很多市公安局，专门从事人脸图像搜索的图侦人员，就超过400人，人力物力投入巨大。上海智慧科技馆人脸识别解决方案在门禁、梯控系统、考勤系统等等方面。

  如今，“刷脸”一词的热度正逐步超越“人工智能”、“大数据”等，成为社会关注的高频词汇。2017年12月25日，由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云***”成立，公安**现场签发了全国首张微信身份证“网证”。据了解，“网证”也通过“刷脸”技术，直接将用户人脸信息与公安部身份证制证数据库中的身份证照片进行比对。业内人士表示，随着3D人脸扫描技术的发展和深度学习算法的不断提升，未来的人脸识别将更***的应用于金融、交通等各个领域中，普及到人们的日常生活当中。身份证“网证”闪亮登场***张“微信身份证网上应用凭证”于2017年12月25日在广州市南沙区行政服务中心签发，为线上、线下***服务以及旅馆业登记、物流寄递等实名制应用场景，提供国家法定证件级身份认证服务。有了“网证”后，通过“网证+刷脸”模式即可完成身份认证，无需再携带实体身份证和留存身份证复印件。据统计，截至2017年12月26日下午，***多的时间内就有3万多人办理了“微信身份证”。身份证“网证”首先在广东试点，预计今年1月全国推广。“网证”之所以受到欢迎，跟实体身份证的使用痛点是分不开的。实体证件使用过程是复杂化的。

   三、人脸识别技术研发现状截至2018年7月2日，我国人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中，发明专利数**多，达到6589项，占比为；实用新型专利数其次，为2591项，占比为；外观、发明授权专利数占比分别为、。从申请专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后，人脸识别专利申请数量大幅增多；到2017年，人脸识别专利申请数量达到2847项。从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体上呈趋势。2017年，我国人脸识别专利公开数量为2698项，达到近年来比较大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项。精确定位并面部区域位置。

1、光照问题，光照变化是影响人脸识别性能的关键因素，对于这个问题的解决程度关系着人脸识别应用进程的成败。因为人脸的3D结构，光照投射出的阴影会加强或减弱原有的人脸特征。特别是在晚上，可能是因为光线不足造成的面部阴影，会导致识别率的下降，使得人脸识别系统难以满足应用需求。2、姿态问题，人脸识别是依据人的面部表象特征来进行识别，如何识别由姿态引起的面部变化是这项技术的难点之一。姿态问题关联到头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失，使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。3、表情问题，面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化也会影响着人脸识别的准确率。但现在，不管是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机可以通过三维建模和姿态表情校正的方法来把它纠正。4、遮挡问题，这个问题是对于没有在配合情况下的人脸图像采集，是一个比较严重的问题。尤其是在监控环境下，被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像可能不完整。

   从而影响后面的特征提取与识别，还有可能导致人脸检测算法的失效。 检测是否真人，预防恶意攻击。海淀区应用人脸识别综合服务

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   “双11”始于2009年，“618”开始于2010年，起初成交量不过几千万元。直到2011年，大促迈入高潮，当年“双11”销售额达到52亿元，包裹量也攀升至2200余万件。包裹洪流冲垮了靠电商起家的“四通一达”，让全国人民都知道了“爆仓”这个词。“那时候还是一张张手写面单，扫码的靶***设备也没有普及，公司的系统也不完备，包裹到了分拨中心就是下不来，我们在站里干等，结果来的时候就是好几车一起来，一下就把站里给爆了。”方荣成记得，直到2013年，阿里巴巴联合多家快递成立了菜鸟，信息化才成为了快递站的依仗。2014年5月份，菜鸟推出公共电子面单平台，与各家快递公司和商家系统打通匹配，并向全行业开放**申请接入。京东、亚马逊等企业也开始使用自己的电子面单。电子面单的行业使用率迅速从不足5%提升至目前的约80%。在同等发货量情况下，使用电子面单可以使操作人员减少30%，同时打印速度提升4倍至6倍，还不容易出错，从源头上提升了商家的发货速度。目前，各平台从消费者下单到商家完成拣货打包，短的只要一两分钟，长的也不过1小时左右。基于电子面单，人工智能加持的智能路由分拣系统和分拣机也开始在各个分拨中心上岗。

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