随着经济的快速发展，外来人员在不同地域之间频繁的流动，随之而来的是对公众人员的安全管理的需求迅速增加，每年刑事案件和治安案件逐年上升，众多涉案人员在逃，此外，还有数量更为庞大的小偷惯犯难以抓捕。为了实现在海量视频中的人员身份的快速识别，人脸识别技术无疑是最佳的选择。

    人脸识别作为一种新兴的安防智能化产品，其技术源头始于20世纪60年代，上世纪90年代计算机的出现，人脸识别的才进入了真正的机器自动识别阶段。目前，在安防监控领域，人脸识别主要是基于对可见光图像的人脸识别。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，虽然环境光线、人脸的分辨率对识别结果存在影响，但相比其它特征识别，其具有非强制性、隐蔽性、友好性、高并发性等特点，因此，对于开放的公共环境下的应用，人脸识别产品有不可比拟的优势。

    安防系统中人脸识别绝不仅仅是一个人脸检测、识别报警的子系统，对用户而言，其需要的是能够解决一类或几类问题的人脸识别服务，通过人脸识别服务的应用，能够优化或提升其业务过程，提高业务工作效率，是一个成套的人脸识别的服务体系，绝非仅仅是对重点的人员的布控报警这种离散式的服务功能。例如，在发生案件以后，为寻找嫌疑人，通过人脸抓拍、人脸查重、人脸检索摘要辅助案件的侦查，通过人脸轨迹为破案提供线索，定位嫌疑人之后，通过人脸布控报警，为嫌疑人的抓捕提供情报。

    在平安城市、智慧城市建设的浪潮中，即便是一个小型城市的监控系统，每天也会产生大量的人脸数据，传统的存储模式难以对其二次利用，需要对人脸大数据进行结构化云识别储存，解决数据规模扩大对性能降低的严重问题，使得庞大离散的人脸数据变为有机的整体。

    目前，市场上人脸识别产品中，静态人脸识别产品的使用比较广泛且成熟，在通关、金融、电信、公证等领域需要对人和证件进行一致性验证的场景下，人脸识别系统应用表现良好。尤其是金融行业，由于银行业务对身份核实的需要及VTM的推广，客户在办理业务或自助办理业务过程中一般均要对客户的身份进行验证核实，在实际应用中，系统获取客户身份证件内的人脸照片和现场客户的图片进行人脸识别比对，完成人证一致性验证，大大提升金融的业务工作效率。动态人脸识别的应用当前处于前期阶段，并逐步开始在交通、公安、楼宇、社区等领域推广。

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