在公安业务中，个人身份证实是更为广泛的市场需求。人脸识别技的准确性虽然目前受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响，但比起指纹、虹膜等生物特征的身份辨别技术，人脸识别技术不具备十分大的优势。近年来，随着深度自学等新的理论和方法的突破，人脸识别技术的准确性有了大幅提高，在公安业务应用于市场需求潜力渐渐被挖出。人脸识别的构建流程人脸特征与指纹、DNA等一样是与生俱来的独有特征，具备无法伪装成的特点。

从公安业务实践中来看，比起衣着等外貌特征，人脸特征具备非常的稳定性。人脸识别系统还包括人脸身份登记和人脸身份辨识两个过程，前一个过程是将未知的人脸图像记录在案的过程，后一个过程是根据现场收集的人脸照片从记录在案的人脸图像中寻找相似的一个或几个。

一般来说，登记和辨识两个过程又都可以分成：人脸检测（从照片中确认人脸部分的精确方位）、预处理（将姿态、光照等影响系统辨识的因素降至较低）、特征提取（利用人脸识别算法萃取可以回应人脸独特性的数据）、特征建库（将登记人脸的特征数据包含结构化的数据库，以便辨识应用于）、特征核对（利用特征数据之间的相似性确认收集到的人脸对应的身份）。人脸识别技术拒绝公安大数据应用于背景给人脸识别应用于带给了机遇，同时也给人脸识别技术明确提出了更高的拒绝。虽然人脸识别技术性能有数较小提升，但它仍是在模式识别和计算机视觉等领域艰难的问题之一。

如何利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用一起，提高整个公安信息化的管理水平，早已是放在我们面前的一个最重要问题。一是对人脸识别的核对容量拒绝更大、精确度拒绝更高目前公安的户政管理、出入境、刑侦嫌疑犯的身份辨识等各类应用于，必须基于全国人脸数据展开辨识，处置的数据库容量上亿或十亿，处置的核对催促数量大、模式不统一，较慢精确地从如此规模数据库中较慢辨识身份是一件十分有挑战的任务。二是系统输出从全然的静态图片扩展到动态视频近年来，全国各地公安机关大力开展视频监控系统建设，据不几乎统计资料，全国每年必须存储的数据量高达3．3EB，融合视频监控和人脸识别，构建犯罪嫌疑人的较慢辨识和动态布控，是提升视频监控效率的一条重要途径。

然而，由于人脸识别视频监控面对光线、角度、姿态、遮盖等一系列因素的影响，造成人脸的类内差距减小、类间差距增大，给融合视频监控的人脸识别带给了极大挑战。三是图像来源更为普遍、图像质量差异较小通过公安前期建设，公安早已顺利建设了八大资源库，累积了海量的数据，为人脸识别技术在公共安全领域的广泛应用奠下了基础。

然而，由于缺少统一的建设标准，各类业务中人脸数据质量差异大，给人脸识别应用于造成了可玩性。人脸识别的公安应用于分析人脸识别技术在公安行业正在普及应用于，目前来看，公安人脸识别应用于一般分成三种类型：构建＂注目＂人员的动态预警，通过视频监控前端大大收集视频、后端以人脸识别技术为核心展开＂注目＂人员核对，并通过报警方式通报现场警员展开目标抓获；构建事中、事后人员身份核查，必须后端系统对海量二代身份证库展开＂打标签＂，通过警用智能终端或系统上载目标人脸图片，后端从海量的二代身份证库中找寻给定的身份证图片，并得出关联的身份信息；构建人员身份核查，即通过人脸识别技术构建手执身份证的人员和身份证的核对，展开人证合一的审查。根据公安业务对身份辨识的应用于场景，人脸识别技术可以在以下重点场景中充分发挥最重要起到。

一是街面巡控排查，在公安民警的日常侦察办案中，利用随身携带配有的警用PDA、智能手机等终端设备收集人脸，于后台人脸数据库远程核对，核实人员身份；二是人证合一检验，利用证件照片或者存储在电子证件内部的人脸特征与持有者持有人的的证件现场照片展开核对，以判断持有者持有人的否为真为。可用作电子证件自助通关、身份证件防伪辨别；三是一人多证核对，找到同一自然人持有人多个有效地身份证件的违规行为；四是嫌疑人身份核对，利用案件破案中从证件、监控画面、涉及照片中萃取的人脸图像，与嫌疑人人脸资料库核对，可以有效地筛选犯罪嫌疑人以及有效地信息，帮助侦破；五是布控预警，由于交通的大大便捷，使得人员流通量更加大，依靠人为的布控排查似乎早已无法适应环境现在的公安工作，利用在公共场所加装人脸识别系统既能起着威慑起到，又能及时辨识重点人员并报警，提升民警工作效率。

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