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生物识别的十大关键技术解析

由于外加主动光源能够克服可见光线变化对生物特征的影响，所以最近在人脸识别领域有研究人员设计了红外成像设备，来克服人脸模式随光照变化的类内差异，从而大幅度提高了人脸识别的精度。从现有的技术水平看，活体检测功能一直是生物识别系统的薄弱环节，已经有研究人员使用伪造的指纹和人脸攻破了现有的系统，引发了有些用户对生物识别技术的信任危机。例如人脸检测就是要从图像中找到并定位人脸区域，一直是计算机视觉领域的研究热点。但是在其他生物识别领域，例如人脸、虹膜、掌纹等领域研究人员还在不断探索最佳的特征表达模型。虽然这些领域的特征表达方法的种类繁多，部分算法也已经取得了很好的识别性能，但是人脸识别、虹膜识别、掌纹识别的根本问题——“什么是人脸、虹膜或掌纹图像的本质特征及其有效表达

网络与安全

来源：慧聪安防网

2017-01-08

一文讲透人形机器人常用的四类感知传感器：视觉、力/力矩、触觉、IMU

对于人形机器人而言，视觉传感器不仅用于环境感知和导航，还能实现物体识别、人脸识别等功能，为机器人提供更加丰富的信息输入。

智能传感器

来源：传感器专家网

2025-05-27

精益数智化赋能制药智造，华润江中破局行业发展瓶颈

访客系统（自研）：支持访客自主预约与邀约，通过安全培训、考试及二维码/人脸验证管理入场，强化厂区安全管控。物流防窜系统（自研）：全程记录产品入库、出库、经销商流转及销售环节数据，实现真伪识别与窜货预警，规范市场秩序。

来源：e-works

2026-02-02

回顾20年生物识别技术发展艰辛路

传统以指纹考勤产品一统天下的状况正在逐渐演化，人脸识别、(手指手掌)静脉识别，因为非接触或者防伪性能更佳的原因，在考勤设备的更新换代中倍受青睐。同时，为了准确性和便利性的兼顾，考勤门禁设备开始普遍使用多技术验证：指纹+人脸识别；指纹+手指静脉识别，这两种组合模式最为常见。继指纹、掌纹识别之后，人脸和手指手掌静脉技术也陆续导入门禁产品中，业内公认具有更高安全度的虹膜识别技术也开始被应用于门禁产品上。当然，为了更高的安全程度，多技术的组合使用也已成为常态，比如指纹+手指静脉，指纹+人脸，人脸+虹膜识别等等，如果再算上传统门禁终端的ID/IC卡，这样的技术组合就更加丰富多样了。随着网络时代尤其互联网时代的来临，作为信息安全的最新授权技术，生物识别得以广泛采用是理所当然的。目前指纹和人脸识别是该领域广泛应用的主流技术。

网络与安全

来源：中国安全防范产品行业协会

2017-09-30

未来人脸大数据系统发展的三大趋势

而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中，因此未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势：首先，人脸大数据系统将进一步凸显& ldquo;大数据”的能力，一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小，而对结构化数据的实时、高并发的处理，将成为下一个技术增长点。在谷歌、脸书等公司的推动下，以及国内厂商华为、海康等巨头的加入，嵌入式视觉系统的发展会显著提速，未来追踪嫌疑目标只需出动真正的“无人”机不是梦，具备自动识别自动锁定报警功能的无人飞行器完全可以在安防领域大展身手第三，单一人脸数据业务的热度会有所降低，人脸识别技术与其他传感技术相融合将成为热点。与单传感器相比，多传感器技术在探测、跟踪和目标识别方面能够提高系统的可靠性和健壮性，增强数据的可信度，提高精度，增加系统的实时性。机器视觉系统易于向多传感器信息融合技术拓展，解决单一视觉系统的局限性。

来源：嘀嘀电电

2019-03-30

美的暖通设备：工厂智能化改造，实现产品全流程品质监控

系统进行生产过程采集，通过MES系统对产线生产进度、生产异常进行监控，便于日常生产管理，也为生产过程品质不良、设备问题提供数据基础，便于分析改善；品质方面通过对人、机、料、法等进行全方位数智化管控，产线实现全关键岗位人脸识别监控参评智能制造项目详细情况介绍整体概览：（1）工厂制造愿景：（2）工厂生产区域概览：（3）产线设计：详细描述：MES系统应用：产线均配置MES系统应用，监控生产过程；线体使用MES系统，关联产线生产工艺路线，关键岗位人脸识别；关键件扫码识别，自动校验防呆防错；同步增加项目与MES联机，品质不良三五停线、ESD防静电联机以及品质大数据看板等，均通过MES数据进行反馈，不仅能够为生产提供数据，也为品质改善提供支持；设备数据采集才可通过至下一采集点，避免过程不良或者漏工序进入到下一工序甚至发到市场在成品质投诉；AI在线检测：主要通过VOP/VOC问题进行梳理改善，通过在线增加检测，在线拦截制程不良问题，杜绝不良品流出至市场；对问题点进行识别同时也无法提供大数据支撑进行数据分析，对损失进行梳理改善，同时过程品质监控手段不足，对一些VOP/VOC束手无策，仅仅通过过程管理手段无法有效解决，通过引进视觉在线检测可有效识别此类问题进行拦截；同时装配车间主要是靠员工进行生产

2025-02-06

智能AR/AI结合的购物体验离我们还有多远？

知人在这三个方面中是最容易实现的，因为一开始就会通过人脸识别技术记录下你的人脸信息，包括性别、年龄。知物和知场景需要在后期反复的购物过程中逐渐形成规模。

来源：VR资讯

2025-05-27

西门子×因特智能：仅需5张图，驯服工业质检难题

设备搭载自动对焦高速显微模组，实现微米级定位，对最小0.5μm的划痕、污渍精准识别。得益于因特AI智能算法加持，漏检率严格控制在0.5%以下，误判率低于2%，远优于人工检测。柔性运动控制模块支持高速飞拍，瞬时捕捉缺陷，单个点位检测耗时仅需120毫秒，较行业检测耗时缩短74.4%，充分适配产线高速节拍，各类缺陷0.1毫米级识别，漏检率低至5%，展现出强大的实战能力。

来源：西门子

2026-06-10

国内人工智能行业全梳理

识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。随着技术成熟和应用环境的成熟（移动端设备普及、用户使用习惯和认可度的提升、云服务软件形态的成熟），整个人脸识别和图像识别行业都属于朝阳产业，而有着中国互联网最大用户基础的腾讯也选择了在人脸和图片识别领域的切入在FDDB人脸检测、LFW人脸识别、PASVALVOC2012图片识别大赛中，腾讯优图团队都刷新了国际识别准确率记录。通过人脸识别云服务平台Face++、Image++以及智能硬件MegviiC1等产品的推出，旷视科技在人脸识别和静态图片识别等领域为行业解决方案、智慧安防解决方案获得了最为广泛的应用成果。

来源：博客

2017-01-02

网络安全的三层智能化革命，终极干货

比如无人驾驶时代已经悄然来临，人脸识别、语音识别，现在机器也能够做到很高的准确率。另一方面，通过大量已经发生过的具体重复事件，AI能很好的预测即将发生的事情。 (二)感知层：生物特征识别与对抗的兴起在感知层，当下最重要的应用就是生物特征认证。人脸认证是目前AI在安全领域最成功的一个应用。整个认证流程看起来简单，其实里面的技术相当复杂：首先需要在各种环境下准确追踪人脸，如果有偏差能够给予及时有效的提示；其次要在最小用户打扰的情况下完成可靠的活体识别，而不被虚假照片或化妆欺骗，能高速完成可信人脸数据对比因此，要实现顺滑的人脸认证体验，必须要有AI技术和系统化安全技术做全面支撑。为什么要在安全过程中用AI感知来做人脸识别？因为银行或者运营商对于客户的实名认证环节，传统上是要靠人来完成的。目前，百度的人脸认证已经能够在秒级内完成超过90%的高可信验证比率，显着高于业界平均水平，并且已经在实战中积累了很多活体识别对抗的经验和能力。

网络与安全

来源：51CTO

2017-10-26

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