人脸识别设备投标方案（400页）（2024年修订版）.docx

人脸识别设备投标方案 目录 第一章 项目理解及需求分析 13 第一节 对项目背景的理解 13 第二节 对项目建设单位的理解与分析 28 第三节 对项目建设目标的理解与分析 29 第四节 项目需求分析 32 一、项目概况 32 二、产品交付说明 32 三、技术参数要求 32 四、项目实施总体要求 36 五、产品验收 36 六、安装、调试 37 七、维护服务和技术支持 38 八、其他要求 39 第二章 项目组织架构及人员配备 40 第一节 项目组织机构 40 第二节 项目人员配置 46 一、人员配置 46 二、人员配备管理 51 三、人员配置的制度化管理 55 第三节 岗位职责 57 一、部门职责 57 二、人员职责 65 第三章 项目管理制度 95 第一节 人员管理制度 95 一、主要部门人员管理制度 95 二、考勤管理制度 100 三、奖惩制度 105 四、职工培训 114 五、考核制度 118 第二节 产品管理制度 127 一、产品采购管理制度 127 二、供应商管理制度 130 三、产品入库管理制度 147 四、产品运输管理制度 148 五、产品质量管理制度 150 第三节 安全管理制度 162 一、仓库安全管理制度 162 二、运输安全管理制度 165 三、施工安装安全管理制度 171 第四节 其他管理制度 173 一、售后服务管理制度 173 二、文件、记录、资料管理制度 175 三、计算机系统管理制度 176 四、安装、维修管理制度 181 五、仓库卫生管理制度 183 第四章 产品采购方案 185 第一节 总体采购方案 185 一、采购原则 185 二、采购计划 186 三、选择标准 187 四、供应商总体管理原则 189 五、总体采购流程 190 第二节 采购工作策划 191 一、降低采购成本 191 二、确保产品质量 192 三、供货的及时性 192 四、供应商管理 193 五、协调好各部门之间的关系 194 六、细化采购管理流程 194 七、提高部门工作员工的业务素质和责任感 194 第三节 采购控制程序 195 一、目的 195 二、适用范围 195 三、职责 195 四、定义 196 五、措施和方法 196 六、程序 198 七、采购信息 209 第四节 产品入库管理 215 一、入库 215 二、贮存 215 第五节 不合格品管理 216 一、目的 216 二、适用范围 216 三、职责 216 四、评审、记录 217 五、纠正和预防措施 218 六、其它 219 第五章 整体供货方案 220 第一节 供货能力 220 一、货源保障能力 220 二、仓储服务能力 220 三、人力资源配置情况 220 四、配送能力 221 五、财务能力 221 六、质量保障及管理能力 221 七、应急保障能力 221 八、沟通能力 222 第二节 供货实施阶段划分 222 一、成立实施工作小组 222 二、管理层批准 223 三、筹资计划 223 四、供货管理和组织 223 五、详细的供货计划 223 六、供货进度安排 223 七、人脸识别设备运输 224 八、验收交付使用 224 第三节 供货服务实施方案 224 一、供货流程 224 二、供货质量标准 225 三、总体供货实施方案 225 四、 供货流程要点 226 第四节 供货响应程度 230 一、响应程序 230 二、响应原则 230 三、质量响应 231 四、响应时间 233 第五节 供货保障措施 235 一、供货周期控制的方法 235 二、供货周期的保证措施 235 第六章 运输服务方案 241 第一节 整体运输方案 241 一、货物运输安全思路与目标 241 二、运输原则 242 三、运输管理承诺及保证 243 四、运输总体要求 246 五、运输宗旨和标准 246 第二节 运输组织机构 248 一、运输组织机构 248 二、运输车辆配备 248 第三节 运输作业总体安排 259 一、总体指导思想 259 二、运输作业安排 259 三、运输前期准备 260 四、具体运输流程 260 第四节 运输保障措施 272 一、运输路线保障 272 二、运输时间保障 272 三、安全运输保障 273 第七章 施工安装及调试方案 282 第一节 施工安装组织配备 282 第二节 安装进度计划、工期安排 283 一、材料采购、进场计划表 283 二、施工进度计划、工期安排 283 第三节 前端感知设备施工安装方案 283 一、摄像机安装规范 284 二、线缆部分安装规范 285 三、网络箱安装规范 287 四、其他要求与规范 288 第四节 视频专网公安视频图像信息应用平台建设 293 一、建设目标 294 二、总体设计 294 三、共享平台设计 300 四、联网平台设计 303 第五节 调试方案 307 一、调试准备工作 307 二、单体调试 307 三、系统调试 308 四、系统联调 308 五、系统试运行 308 第八章 项目验收方案 309 第一节 项目验收人员及方式 309 一、项目验收人员 309 二、验收方式 309 第二节 验收流程及标准 310 一、产品验收标准 310 二、产品验收流程 310 第三节 各阶段验收内容 312 一、设备开箱验收 312 二、设备试运行验收 313 三、设备终验收 313 第四节 验收要求和测试方法 314 一、验收要求 314 二、测试方法 319 第九章 项目实施承诺及质量保障方案 326 第一节 项目实施承诺 326 一、项目完成承诺 326 二、项目实施进度承诺 328 三、项目人员承诺 329 四、技术支持承诺 335 五、售后服务承诺 336 六、质量保证承诺 338 第二节 质量保障方案 340 一、质量方针和管理目标及内容 340 二、质量体系审核 341 三、各级质量责任制 342 四、质量保障措施 350 第十章 售后服务方案 360 第一节 售后服务总体设计 360 一、售后服务宗旨 360 二、售后服务组织机构 360 三、工作程序 363 四、售后服务部门工作说明 365 第二节 售后服务体系 366 一、服务理念 366 二、服务宗旨 367 三、服务规范 367 四、服务保障 367 第三节 售后服务内容 368 第四节 售后服务保障措施 370 第五节 技术培训 371 一、培训计划 371 二、培训目的 371 三、培训组织方式 373 四、培训时间及地点 373 五、培训内容 373 第六节 本地化服务 375 一、本地化服务承诺 375 二、本地化售后服务机构 375 第十一章 应急预案 376 第一节 保证供货应急预案 376 一、准备工作 376 二、组织过程 376 三、异常情况的处理 377 四、监察与处理 377 五、应急供货措施 377 第二节 产品质量问题处理预案 379 一、目的 379 二、工作原则 379 三、适用范围 379 四、处置机构、职责 379 五、质量事件处置工作制度 380 六、现场应急处理 381 七、后期处理 381 八、日常应对措施 382 九、采购单位损失补偿方案 383 第三节 仓库火灾应急预案 383 一、目的 383 二、报警程序 383 三、应急疏散组织程序和措施 384 四、扑救初期火灾的程序和措施 384 五、其他相关措施 385 第四节 运输过程突发事件处理预案 386 一、货物运输安全事故应急处理措施 386 二、运输中车辆突发事故处理预案 389 三、交通事故应急预案 394 四、自然灾害、突发性事件应急预案 395 五、大件运输应急预案 396 温馨提示： 本方案目录中的内容在word文档内均有详细阐述，如需查阅，请购买后下载。 说明 一、如招标文件评分标准要求“人员配备”详情可见本文第二章。 二、如招标文件评分标准要求“整体实施方案、供货计划”详情可见本文第五章。 三、如招标文件评分标准要求”运输方案“”详情可见本文第六章。 四、如招标文件评分标准要求“供货安装方案”详情可见本文第七章。 五、如招标文件评分标准要求“质量保障措施”详情可见本文第九章。 六、如招标文件评分标准要求“质保、技术培训、售后方案培训方案、本地化服务”详情可见本文第十章。 编制依据 一、项目招标文件、补遗及设计文件等相关资料。 二、国家现行技术规范、标准及有关的技术资料、规范、规程及技术标准。 三、依照有关主要法律、法规： （一）《中华人民共和国政府采购法》； （二）其他法律法规。 四、行业规范、标准 （以下内容根据招标文件及项目实际情况进行修改） 第一章 项目理解及需求分析 第一节 对项目背景的理解 一、人脸识别设备简介 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 人脸识别 与其他 生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低 ； 虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高 ； 语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。 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。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来 （ 如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等 ） ，然后利用信息来达到人脸检测的目的。 （一）技术特点 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽如人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其他类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 1.非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 2.非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 3.并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 4.除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 （二）技术原理 人脸识别技术包含三个部分： 1.人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： （1）参考模板法 首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 （2）人脸规则法 由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。 （3）样品学习法 这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。 （4）肤色模型法 这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。 （5）特征子脸法 这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。 值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。 2.人脸跟踪 面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。 3.人脸比对 面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法： （1）特征向量法 该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。 （2）面纹模板法 该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有像素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。 人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。 4.识别过程 一般分三步： 1.首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件获取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。 2.获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。 3.用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 （三）技术流程 人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 1.人脸图像采集及检测 人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，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采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集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，组合出新得很强的分类方法。 人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票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。 2.人脸图像预处理 人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。 3.人脸图像特征提取 人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。 4.人脸图像匹配与识别 人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。 （四）功能模块 1.人脸捕获与跟踪功能 人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 2.人脸识别比对 人脸识别分核实式和搜索式两种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 3.人脸的建模与检索 可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。 4.真人鉴别功能 系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者做脸部表情的配合动作。 5.图像质量检测 图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别 （五）识别算法 一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。 人脸识别算法分类： 1.基于人脸特征点的识别算法。 2.基于整幅人脸图像的识别算法。 3.基于模板的识别算法。 4.利用神经网络进行识别的算法。 （四）配合程度 现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。 二、 人脸识别设备行业分析 生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有 ： 人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。 视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。 最近三年，视觉人工智能技术不仅带来了生产效率的提升，而且还催生了众多新产业、新商业模式与新应用场景，推动了多行业产业链的重构。随着视觉人工智能技术的不断发展，市场规模的不断扩大及行业应用解决方案的建立和完善，视觉人工智能行业的应用场景将进一步渗透，助力各应用行业解决痛点，实现行业转型和升级，需求前景广阔。 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。 移动互联网应用的普及离不开深度摄像头的应用，如面部识别可以使手机解锁及支付更加安全快捷，手势动作识别可以增强游戏体验，人形及物体建模可以使网络购物更加直观方便快捷。通过与人工智能、虚拟现实等技术有机结合，深度摄像可广泛应用在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、金融等领域，给消费者带来全新的用户体验，提高生产和生活效率。 金融领域中的人脸识别，主要用途分为身份核验和场景规模化应用。身份核验，也称作1 ： 1刷脸，广泛地被应用于互联网金融、银行的远程开户、远程身份认证、远程支付，通过刷脸的方式进行校验。场景规模化应用也称作1 ： N刷脸，多用在刷脸支付、取款等。 由于金融人群庞大，身份核验、场景应用等环节给人脸识别技术发展提供助力，预计可提供亿级以上的市场体量。以银行为例，人脸 识别在银行领域的业务点主要有私有云部署、智慧网点改造、自助机具改造、网点VIP。四大业务点市场体量都在百亿元级别，智慧网点改造更是达千亿元级别，人脸识别可发挥的空间巨大。 三、人脸识别设备优势及困难 1. 优势 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。 所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。 不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起 人们 的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 2. 困难 人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。 （1） 相似性 不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。 （2） 易变性 人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。 在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 四、主要用途及应用前景 （一） 主要用途 人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频 图像 中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。 （二）应用前景 生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。 当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高）。 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。 1 . 企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。 2 . 电子护照及身份证。 可在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。如银行的自动提款机，用户卡片和密码