法律法规
2021年7月28日，随着信息技术飞速发展，人脸识别逐步渗透到人们生活的方方面面。人脸识别技术在诸多领域发挥着巨大作用的同时，也存在被滥用的情况，高人院发布解释，对人脸识别进行规范。
2021年7月28日，福州测温人脸机品牌，《高人院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》正式对外发布。《规定》明确：“物业服务企业或者其他建筑物管理人以人脸识别作为业主或者物业使用人出入物业服务区域的验证方式，测温人脸机，不同意的业主或者物业使用人请求其提供其他合理验证方式的，人院依法予以支持。”根据这一规定，小区物业在使用人脸识别门禁系统录入人脸信息时，应当征得业主或者物业使用人的同意，对于不同意的业主或者物业使用人，小区物业应当提供替代性验证方式，不得侵害业主或物业使用人的人格权益和其他合法权益。
2021年8月，随着人脸识别技术广泛用于现实生活，民众对其被滥用的担心也不断增加，强化人脸信息保护的呼声日益高涨。高法出台《关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》，把未经自然人或其监护人单独同意的人脸信息行为明确界定为“侵权”，这不仅回应了民众呼唤保护人脸信息的正当诉求，也为部门处理此类纠纷提供了法律依据，更增强了公民对其人格权益保护的法律底气。
2021年8月20日，十三届人大会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保》，自2021年11月1日起施行。针对滥用人脸识别技术问题，本法要求，在公共场所安装图像、个人身份识别设备，应设置显著的提示标识；所收集的个人图像、身份识别信息只能用于维护公共安全的目的。 
（LHD）的人脸识别方法：心理学的研究表明，福州测温人脸机维修，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
支持向量机（SVM）的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像及检测
人脸图像：不同的人脸图像都能通过摄像镜头下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的。当用户在设备的拍摄范围内时，设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，福州测温人脸机价格，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
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