“刷脸”时代到来，掌握核心技术才是发展的关键！

如今，在人与人相连的时代，围绕人提供的服务首先要解决的是辨识人的身份，在解决识别老问题的同时，也带来一些新的问题。为了更好地顺应时代的潮流，人脸识别技术也被充分利用，在强调人脸大数据共享和开放的基础上，人脸识别技术可广泛应用于智慧警务和智慧城市建设，为全社会提供智慧人脸服务。

人脸图像的采集和预处理

人脸图像的采集有两种途径，分别是人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集，前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作，后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。

人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。

监控是实现智能化的必要技术手段

视频监控是构建安防系统中的核心，在中国的安防产业中所占市场份额最大，而人脸识别是视频监控实现智能化的必要技术手段。现有的数字视频监控系统实现了视频监控手段的数字化、网络化和集成化，但它存在一个最主要的缺陷：对视频内容只能靠人来判断并且多用于“事后处理”，并不能充分发挥视频监控系统的主动性。

而基于先进生物特征识别技术的人脸识别智能视频监控系统的出现是视频监控系统发展的又一标志，智能视频监控系统能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象；此外，后台系统使用动态人脸识别系统实现对存量视频的检索，摒弃原有的人工检索，提升了资源的使用效率。