找不到引用GB/T 33767.5-2018 信息技术 生物特征样本质量 第5部分:人脸图像数据 的标准
“通过智能三维机交互和远距离虹膜识别两大核心技术，我们打造了全球首款具有‘虹膜识别+活体检测+人证对比’功能的产品，以及国内首款同时具备虹膜和人脸两种生物特征信息采集功能的产品，推出的多种混合生物特征识别一体机、人车识别一体机等近十款成像系统，广泛应用于安防设备及高度保密需求的场所，如边检、公安司法、反恐维稳、金融、机场、高铁等行业，为其提供精准智能识别及大数据视觉数据采集、大规模人群身份信息管理等完整解决方案...
7）样本缺乏基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。8）海量数据传统人脸识别方法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。...
最红的是人脸识别技术人脸识别主要分为人脸检测和人脸比对两部分。其工作流程为：1. 图像采集：通过采集传感器(如摄像头)采集人脸图像；2. 人脸定位及提取：然后对采集到的数据进行处理，去除采集数据中的噪声和环境因素，抽取样本中能够表征个人身份的特征信息；3. 特征对比：再把这些特征信息与数据库中已有的信息进行对比；4. 输出结果：最后根据比对的相似程度来判断是否匹配。...
第一代是注重全局的数字变化；第二代是以LBP为代表的局部手工设计的特征；第三代是层学习的局部特征；而到了第四代，随着深度学习的引入，开始了人脸识别的真正的大规模应用。但其实，人脸识别的「遍地开花」，并不仅仅是深度学习的功劳，还有就是人脸识别的训练数据量的大幅增长——近5个数量级。因此，人脸识别的准确率也是在逐年提升，目前主流的机器学习方法基本都能做到99%以上。...
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