1、人脸检测、人脸识别与人脸检索的应用场景。

人脸检测，比如地铁人脸过闸机。

一、人脸检测、人脸识别与人脸检索的应用场景。

1、人脸检测应用之面部分析：微软公司在2015年推出了一个有趣的网站，即how-old.net，该网站根据用户提供的照片分析出人的表面年龄和性别。该项目是微软工程师为了测试面部分析技术而发布的，并不是正式的项目，但自发布的短短几个小时内，使用的用户就达到了3.5万人。其检测结果和实际的年龄、性别可能会不一致，但整体上来说，比较接近。在国内，三个“85后”学生创建了Face++，它能够提供准确的面部分析技术，不仅可以分析出人脸的年龄、性别，还可以分析出种族和表情信息，其中性别准确率达到了96%。Face++为许多应用提供服务，比如，将Face++的人脸检测和识别技术嵌入到美颜相机和美图秀秀，从而更加准确地定位人脸中需要美化的区域，达到自动美颜的效果。现在一些手机自带的摄像功能可以在拍摄时自动识别年龄和性别。

2、人脸识别应用之刷脸考勤：员工的出勤记录对公司来说是必不可少的一件事情，传统的考勤是打卡签到或者点名签到。自从人脸识别系统出现以来，逐渐出现了人脸识别考勤机，该机器可以快速准确地识别员工、记录出勤信息，从而便于公司内部考核等。比如，某公司的人脸考勤系统，首先将公司内部员工的人脸信息录入该系统，然后将嵌入人脸识别技术的摄像头连接到该系统，之后便可进行人脸考勤。员工面对该考勤机时，其摄像头会自动捕捉到员工的人脸区域，并将获得的人脸区域和员工信息数据库进行比对，识别出该员工的姓名，并且记录该员工到达的时间，这便代替了常规的打卡签到。现在一些教室也使用人脸考勤代替点名考勤，这在很大程度上提高了考勤率，降低了代签到的现象。同时其它地方也已经应用，比如学校、监狱等场景。

3、人脸检测应用之刷脸登录：对于支付宝，大家都不陌生，目前支付宝早已可以刷脸登录。在支付宝中，点击“安全设置”“脸”开启刷脸登录，然后根据提示按要求对脸部进行拍摄，录入成功后，退出账号便可使用刷脸进行登录。在网络时代，每个人都在许多网站、APP上有自已的账号和密码，如微博的账号和密码、支付宝的账号和密码、微信的账号和密码、美团外卖的账号和密码等，为了安全起见，这些密码又各不相同，对于人类有限的记忆来说，很容易忘记这些密码。刷脸登录便可解决这些问题，登录时，这些软件自动对脸部进行识别，确认是本人后，便提示登录成功，否则提示登录失败。

二、结合当前的应用情况，分析未来这三种图像处理技术的前景及应用。

      虽然已经出现了一些刷脸登录、刷脸验票的机器，但是这些机器还没有广泛普及到普通大众中去。随着人脸检测和识别准确率的提高和人脸数据库的增大，以及从人脸中获取更多的信息（不再局限于性别、年龄和表情，也能获得姓名、职业等基本信息），未来刷脸登录会出现在各个APP中，比如微信、微博、QQ、淘宝等。刷脸验票也会应用到火车站、机场、汽车站、旅游景区等多个场所。刷脸支付则会出现在银行、电商、支付宝、ATM机等金融渠道中。人脸检测还可以应用于广告中，在露天的广告牌前安置嵌入人脸检测技术的软件，该软件根据行人在广告牌前的表情、浏览时间等，分析行人是否对该广告感兴趣以及是否适合该广告。如果判定该行人需要这个广告，则向该行人的邮箱投递该广告；否则不向该行人投递广告。

    未来，人脸测试应用会逐渐深入到交通、网络、安全、经济等领域，广泛应用在各行各业中，会成为人们生活息息相关的一部分。

第一个问题人脸识别的场景。由于疫情我们学校更换了门禁系统，换成了人脸识别然后还可以测量体温。进出宿舍楼比较方便。

人脸检测：

检测是否有戴口罩。

人脸识别：

支付宝人脸识别支付

人脸检索：

检测在逃违法分子

人脸检测、人脸识别与人脸检索的应用场景。 1.应用于各个公共场所，检查有无违法犯罪嫌疑人。 2.应用于支付场景，如现在的支付宝。 3.应用于考勤系统，取代刷卡、指纹。 4.应用于检票，如火车站，汽车站，飞机场等检票口。

1.人脸检测：当视频与图像中出现复杂环境（汽车，动物，许多不同动作的人时），可以通过人脸检测识别出人和其他不同物体。

2.人脸识别：进行虹膜、颧骨等人脸精确识别，用于支付宝，人脸识别闸机等精确人脸识别等场景

3.人脸检索：在大规模复杂场景中进行精确人员找寻，或者用于学校学生危险行为（如大量人员聚集等可在大规模视频等复杂场景下进行精确寻找）

1、人脸检测、人脸识别与人脸检索的应用场景。

人脸的检测与识别并不是一个新鲜话题，早在20年前就有大量的研究学习和应用，比如逃犯的识别，只是在很早以前受限于网络和计算能力的限制，没有那么大规模的应用。现在计算能力的增长和数据传输速率的增加，给人脸检测和识别带来更多的应用场景，慢慢会成为生活中的一部分。

比如：bank 4.0，移动支付之后的无接触支付，人脸的识别将起到很大的作用。不同的发型，服饰，化妆，眼镜等带来的噪声下，如果精确识别，支付相关服务需要相当的精准，就给人脸识别带来更高的要求，性能的高低也会影响用户的体验。

比如：智能家居，识别具体是谁，给予个性化的服务。

比如：将来的交通，古老的检票方式已经被刷身份证代替，或许会被刷脸乘车取代。

比如：机器人自动送货，自动识别收货人

比如：在疫情环境下小区办公楼的管理，通过刷脸进行无接触的权限管理，便捷和安全都有更好的保障。

5G以及卫星通信的发展，给数据传输打好了基础。云计算给人脸识别和检索提供了工具。在生活中运用更多的人脸识别技术，可能真的会在很短的时间内再改变我们的生活方式，正如当年移动支付改变了我们的生活方式一样。

我昨天在逛B站看到的“一键卸妆"AI 还原技术就是把美女们美图秀秀完的照片进行数据还原，感觉最近很火的名媛群看到都会瑟瑟法都哈哈哈

结合当前的应用情况，我个人觉得目前人脸检测的底层支撑技术，图像识别这一块还可以应用在反网络诈骗这一块。比如甄别一些假章、伪造签字、伪造文书等诈骗行为。像今年很火的老干妈假章碰瓷事件其实就可以应用这个技术去甄别，还有之前新闻报道的很多美颜照片网骗网友钱财，如果能够用技术去甄别，这样能够降低网络诈骗犯罪率，普惠社会。

其实现在很多地方就人脸识别的门禁系统已经采用，比如监狱、车站、机站、超市人脸支付等等，很多地方，人工智能已经深入到我们日常生活中，欢迎楼主就这方面畅想下未来会怎么样呢，尽管脑洞大开