。此外，人臉識(shí)別速度快，不易被察覺(jué)。與其他生物識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別屬于一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，一秒時(shí)間內(nèi)可以識(shí)別好幾次。不被察覺(jué)的特點(diǎn)對(duì)于一種識(shí)別方法也很重要，這會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。

二、解決方案

1

、人臉識(shí)別的技術(shù)

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network

，DCNN）是機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，目前針對(duì)華人已經(jīng)在圖像分類、人臉識(shí)別等方面取得了十分成功的應(yīng)用。主要的特點(diǎn)是能利用線性或非線性的函數(shù)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示。

為了解決DCNN需要大量數(shù)據(jù)的問(wèn)題

，提升了分層矢量化多媒體信息表達(dá)體系。分層矢量化（Hierarchical Vectorization，HV）實(shí)際上是一個(gè)多層的特征編碼的過(guò)程。一個(gè)單層的特征編碼由以下幾個(gè)步驟組成，經(jīng)典流程如圖6所示：首先，對(duì)圖片庫(kù)里所有的人臉圖像進(jìn)行分塊；其次對(duì)每塊區(qū)域提取局部特征(如LBP、SIFT)形成局部特征描述子；然后，對(duì)所有局部特征進(jìn)行量化形成字典；最后，根據(jù)字典信息和人臉圖像的映射，編碼形成人臉圖像的特征向量。對(duì)于多層的特征編碼只需要把上一層的人臉圖像的特征向量作為輸入從新提取特征塊并進(jìn)行量化形成字典編碼即可。

2

、三照合一   建檔保存

身份證真假鑒別+身份證信息錄入+人臉識(shí)別綁定

為了有效防止假冒和一年多領(lǐng)扶助金的問(wèn)題

，確定100%人證合一認(rèn)真后，領(lǐng)取補(bǔ)助金