人脸识别身份系统
人脸识别身份系统，是未来物联网时代的重要一环。在互联网时代，人脸识别技术已经非常成熟；而随着人工智能时代的来临，人脸识别技术也迎来了新的发展机遇和挑战。本文将结合目前的人脸识别技术和应用现状进行阐述分析，并展望其发展趋势及前景。
1人像采集、比对与验证。
1.1 图像获取。
目前主流的图像采集方式主要有两种：
基于摄像头或手机的前置和后置摄像头以及基于人眼的可见光拍摄（比如红外相机）。其中前者的优点是成本低廉、易于使用且不受光线影响；后者的优点则是能实现远距离的精准捕捉。
1.2 图像预处理 常见的图像处理算法有深度学习算法（deep ne ral networks）和神经网络（ne ral networks），它们各有优缺点，这里不做展开讨论。
1.3 特征提取与特征匹配 在人像识别的过程中需要先对图像进行特征抽取和分析以获得相应的特征向量作为输入数据集来训练模型并进行后续的计算和处理工作。
1.4 模型训练 根据不同的需求可以选择不同的方法来训练人脸识别系统中的模型参数：
如采用cnn等深度神经网络的方法可以用于大规模的数据集上进行快速地分类；采用svm等方法则适用于小规模的特征选择任务上；此外还有支持多类特征的融合方法和支持多尺度学习的迁移学习方法等。
2. 身份认证
2.1 用户授权 基于用户授权的认证方式可以分为三种形式：
1）密码授权 2）指纹授权
2.2 设备接入设备接入的方式。
包括以下几种情况：
1通过usb线直接连接电脑；2通过wifi、3g、4g等方式连接；3通过nfc功能直接接触设备；4利用蓝牙模块间接接触设备；5利用zigbee无线传输模块远程控制设备等。
数据存储数据的存储格式主要包括图片格式、文本文件以及视频文件这几种类型。
数据传输数据传输的方式包括有线传输和无线传输这两种类型。
有线通信主要采用的协议为tcpudp协议。
无线通信主要采用的是wi-fi。
