人脸识别背景及其方法
最新人脸识别技术的应用背景及研究现状
最新人脸识别技术的应用背景及研究现状人脸识别技术（Face Recognition）是一种通过数字摄像头或者监控摄像头采集的人的面部图像，通过计算机算法分析和处理面部特征以完成身份认证和识别的技术。
它广泛应用于安全检测、人脸门禁、自动人脸识别系统等领域。
首先，人脸识别技术在安全检测领域有广泛应用。
传统的安全检测方式需要通过人工监控或者密码刷卡等方式进行身份认证，成本高且效率低。
而人脸识别技术可以通过高效的人脸识别算法，快速准确地识别出人脸信息，实现自动识别身份的目的，大大提高了安全检测的效率和准确性。
其次，人脸识别技术在人脸门禁领域也有广泛应用。
传统的门禁系统需要通过刷卡或者输入密码来进入，但是这种方式存在风险，如卡片遗失或者密码被泄露。
而人脸识别技术可以通过识别人脸特征，实现非接触式的门禁系统，提高了门禁系统的安全性和方便性。
在研究方面，目前人脸识别技术已经取得了很大的进展。
特别是深度学习的发展，为人脸识别技术提供了强大的算法支持。
传统的人脸识别算法主要基于特征提取和匹配的方法，但是这种方法无法解决人脸表情变化、光照变化等问题。
而深度学习技术可以通过大量的训练数据自动学习人脸的特征表示，大大提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，在人脸识别技术研究中还存在一些挑战。
首先是数据方面的挑战，人脸识别需要大量的标注数据进行算法训练，但是获取大规模的标注数据是一项巨大的工程。
其次是算法的可解释性问题，深度学习的算法虽然可以提高人脸识别的准确性，但是其内部的工作原理并不容易解释。
此外，人脸识别技术还存在着隐私和安全问题，例如人脸数据的收集和使用可能涉及个人隐私泄露的风险。
综上所述，人脸识别技术在安全检测、人脸门禁、自动人脸识别系统等领域有广泛应用，并且在研究方面也取得了很大的进展。
随着深度学习和大数据的发展，人脸识别技术有望在未来进一步提高准确性和鲁棒性，并且在更多的领域得到应用。
基于深度学习的人脸识别技术
基于深度学习的人脸识别技术一、背景介绍人脸识别技术是一种现代化的信息技术，它在安防、智能家居、金融等方面得到了广泛应用。
人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪六十年代。
随着计算机的发展和人工智能技术的进步，人脸识别技术也在不断发展。
而基于深度学习的人脸识别技术是当前最先进的人脸识别技术，具有更高的准确性和鲁棒性。
二、基本原理基于深度学习的人脸识别技术的核心是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
在人脸识别中，CNN主要实现了两个步骤：人脸检测和人脸识别。
1、人脸检测人脸检测是指在图像或视频流中，通过计算机算法和技术，自动或半自动地找出图像中包含的人脸并进行定位的过程。
在基于深度学习的人脸检测中，主要使用了区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）和快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）等方法。
2、人脸识别人脸识别是将图像中的人脸进行比对和匹配，从而确定这张人脸的身份的过程。
在基于深度学习的人脸识别中，主要使用了卷积神经网络和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等方法。
三、应用场景基于深度学习的人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、智能家居等领域。
1、安防领域在安防领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人员进出监控、黑名单管理、犯罪现场侦查等功能，具有高效、准确、实时、智能的特点。
2、金融领域在金融领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现账户认证、开户、支付等功能，具有高安全性、高便捷性的特点。
3、智能家居领域在智能家居领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人脸门禁、智能家电控制等功能，具有高度个性化、智能化和便捷性的特点。
四、发展前景基于深度学习的人脸识别技术在未来的发展中具有广阔的前景。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的人脸识别技术可以更好地满足实际场景的需求，并不断提高其准确性和鲁棒性。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状
一、人脸识别技术的应用背景
随着社会的进步，人们的安全感越来越重要，政府、企业以及各个机构都希望能够实施安全的人员考勤系统。
考勤系统的安全性是考勤系统的重要组成部分，而人脸识别技术就可以满足这一需求。
人脸识别技术是指利用技术工具将一张图片中的人脸图像进行记录、保存、分析和识别的过程，以此来判断图像中的人是否为记录的其中一特定人的身份。
它是利用复杂的数据处理技术分析人脸形状特征，从而实现人脸识别的一种有效的方式。
由于识别过程无需受被识别者的同意，不会受到外来干扰，因此，人脸识别技术被广泛应用于考勤系统中，取代传统的传呼机考勤，使考勤更加安全、便捷。
二、人脸识别技术的研究现状
早在20世纪，科学家就从事人脸识别技术的研究，但是，由于计算能力的受限，在20世纪末，人脸识别技术仍然处于发展初期。
直到90年代中期，随着计算机技术的发展，深度学习技术的应用，及多模态数据的处理等，人脸识别技术逐渐发展成熟。
今天，人脸识别技术已经发展到比较成熟和完善的阶段，可以在各种应用场合使用，如安全监控系统中实现人脸识别，以及智能门禁系统，以及考勤系统等。
人脸识别技术研究背景与方法
人脸识别技术研究背景与方法1人脸识别技术研究背景 .................................................................................... 错误!未定义书签。
1.1人脸检测技术概述 ................................................................................. 错误!未定义书签。
1.2人脸检测的研究内容 ............................................................................. 错误!未定义书签。
2 人脸检测方法 ................................................................................................... 错误!未定义书签。
2.1基于知识的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
2.2基于特征的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
2.3模板匹配 ................................................................................................. 错误!未定义书签。
2.4基于外观的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。
作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。
当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。
与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。
除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。
当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。
??（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。
?（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。
当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。
这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。
（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。
（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。
此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。
2．人脸识别技术在国外的研究现状当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，M icrosoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。
人脸识别技术如何应对剧烈光线变化和背景问题
人脸识别技术如何应对剧烈光线变化和背景问题随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为了现代社会中一种重要的身份认证方式。
然而，人脸识别技术在实际应用中常常面临着剧烈光线变化和背景问题的挑战。
本文将探讨人脸识别技术在应对这些问题时的方法和策略。
首先，剧烈光线变化是人脸识别技术面临的一个主要问题。
在室内外环境中，光线的强弱不可避免地会发生变化，这对于人脸识别系统来说是一个巨大的挑战。
为了解决这个问题，研究人员们通过改进算法和硬件设备来提高人脸识别系统的鲁棒性。
一种常见的方法是使用多光谱图像。
多光谱图像可以同时捕捉不同波长的光线，从而提供更多的信息来识别人脸。
此外，一些研究人员还尝试使用红外光谱图像来进行人脸识别，因为红外光谱图像对于光线变化不敏感。
这些技术的应用可以有效地提高人脸识别系统在剧烈光线变化下的性能。
除了光线变化，背景问题也是人脸识别技术需要解决的一个重要问题。
在实际应用中，人脸图像往往包含了大量的背景信息，这些信息可能干扰人脸识别系统对人脸的准确识别。
为了解决这个问题，研究人员们提出了一系列的方法。
一种常见的方法是使用背景建模和分割技术。
通过对图像中的背景进行建模和分割，可以将背景信息与人脸信息进行有效地分离，从而提高人脸识别系统的性能。
此外，一些研究人员还尝试使用深度学习技术来进行背景建模和分割，这种方法可以更准确地提取人脸信息，并进一步提高人脸识别系统的性能。
除了背景建模和分割，还有一些其他的方法可以用来解决背景问题。
例如，一些研究人员提出了一种基于纹理特征的人脸识别方法。
这种方法通过提取人脸图像中的纹理特征，可以有效地区分人脸和背景，并提高人脸识别系统的性能。
此外，一些研究人员还尝试使用三维人脸建模和重建技术来解决背景问题，这种方法可以更准确地提取人脸信息，并进一步提高人脸识别系统的性能。
综上所述，人脸识别技术在应对剧烈光线变化和背景问题时面临着一些挑战。
然而，通过改进算法和硬件设备，研究人员们已经取得了一些重要的进展。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状一、引言人脸识别技术，是指通过运用计算机技术，对输入的包含人脸信息的图像或视频数据进行处理和分析，实现人脸的自动检测、识别和跟踪等功能。
自从20世纪80年代得以实现人脸识别技术以来，随着人类需求和科技进步，人脸识别技术的应用越来越广泛，研究也日益深入。
本文将探究人脸识别技术发展的应用背景和研究现状。
二、应用背景人脸识别技术可应用于多个领域，下面分别从以下五个方面进行阐述：1.公安安防领域：通过人脸识别技术，可以实现对陌生人、目标人物和危险人员的自动识别，从而提高公安安防管理的精确性和实时性。
2.社会福利领域：人脸识别技术可以用于医疗保险、生态福利、失踪人员找寻等多个方面，提高福利领域的效率和匹配度。
3.金融支付领域：随着行业的快速发展，移动支付、人脸支付等新兴支付方式越来越多地受到人们的青睐。
人脸识别技术可以为支付过程和支付安全提供更加便捷和精确的保障。
4.教育领域：人脸识别技术可以用于校园安全监控、考勤签到、课堂教学、学生管理等多个方面，提高教育领域的管理效率和服务质量。
5.企业管理领域：人脸识别技术可为企业提供精准、高效、安全的人才管理服务，以及员工考勤、门禁管理、安全检测等多个方面，极大提高企业的管理水平和运营效率。
三、研究现状目前，人脸识别技术的研究主要涉及以下几个方面：1.人脸检测技术：人脸检测技术是指通过图像分析，自动判断图像中是否存在人脸。
近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的人脸检测技术得到了广泛应用。
2.人脸识别技术：人脸识别技术是指通过特定的算法，自动识别人脸的身份信息。
随着计算机技术和人工智能技术的发展，基于深度学习的人脸识别技术也得到了极大的发展。
3.人脸属性检测技术：人脸属性检测技术是指通过图像分析，自动判断人脸的年龄、性别、表情等信息。
随着深度学习的普及，基于深度学习的人脸属性检测技术也得到了广泛应用。
4.人脸图像增广技术：人脸图像增广技术是指通过图像处理技术，在已有的数据集中增加新的样本数据，从而提高人脸检测和识别的准确度。
人脸识别背景及其方法
人脸识别背景及其方法浅谈人脸识别技术的现状与发展宋磊卞迪白杰文范益彪李主南摘要人脸识别技术以其独特性、直接性、方便性等特点，在涉及身份特征识别的领域里被广为应用。
本文主要介绍人脸识别技术（FRT）的研究内容、研究背景价值及研究现状。
通过分析当前人脸识别技术的现状，总结了人脸识别的应用前景，提出了人脸识别技术的未来发展要求。
关键词：人脸识别，研究现状，发展趋势AbstractFace Recognition Technology, characterized by its uniqueness,direct and convenience's widely used in the identification of Identlty.This paper mainly introduces the research content^study background value.and research status of the Face Recognition Technology.Through the analysis of the present situation of Face Recognition Technology,the application prospect of Face Recognition is suininarized and the future development of Face Recognition Technology is proposed.Key words: Face Recognition, Research statusDeveloping trend引言随着现代信息技术的快速发展，进行身份认证的技术转到了生物特征层面。
现代生物识别技术主要是通过计算机与高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布，这些分布特征因人而异，与生俱来。
关于人脸识别策划书3篇
关于人脸识别策划书3篇篇一关于人脸识别策划书一、策划背景随着科技的不断发展，人脸识别技术已经越来越成熟，其应用范围也越来越广泛。
在当今社会，人脸识别技术已经成为了一种重要的身份识别方式，它不仅可以提高身份识别的准确性和安全性，还可以为人们的生活带来很多便利。
因此，我们策划了本次人脸识别活动，旨在向广大市民推广人脸识别技术的应用和优势。
二、活动主题“人脸识别，让生活更智能”三、活动目的1. 推广人脸识别技术的应用和优势。
2. 提高市民对人脸识别技术的认识和了解。
3. 展示人脸识别技术的创新性和实用性。
四、活动时间和地点时间：[具体时间]地点：[具体地点]五、活动内容1. 人脸识别技术展示在活动现场设置人脸识别展示区，展示人脸识别技术的应用场景和实际效果。
例如，展示人脸识别门禁系统、人脸识别考勤系统、人脸识别支付系统等。
2. 人脸识别体验在活动现场设置人脸识别体验区，让市民亲自体验人脸识别技术的便捷和高效。
例如，让市民通过人脸识别系统进行签到、购物、取款等操作。
3. 人脸识别讲座邀请人脸识别技术专家进行人脸识别讲座，介绍人脸识别技术的发展历程、技术原理、应用场景和未来发展趋势。
4. 人脸识别互动游戏在活动现场设置人脸识别互动游戏区，让市民通过游戏的方式了解人脸识别技术的基本原理和应用方法。
例如，设置人脸识别拼图游戏、人脸识别找茬游戏等。
5. 人脸识别抽奖活动在活动现场设置人脸识别抽奖环节，让市民通过人脸识别系统参与抽奖活动。
例如，设置人脸识别抽奖系统，让市民通过人脸识别系统进行抽奖操作，中奖者可以获得人脸识别相关的礼品或奖品。
六、活动宣传1. 社交媒体宣传利用社交媒体平台进行活动宣传，发布活动海报、视频等宣传资料，吸引市民关注和参与。
2. 线下宣传在活动现场设置宣传海报、宣传展板等宣传资料，向市民介绍活动内容和参与方式。
3. 合作伙伴宣传与相关合作伙伴进行合作宣传，利用合作伙伴的渠道和资源进行活动宣传，扩大活动影响力。
人脸检测技术研究背景意义及现状
人脸检测技术研究背景意义及现状人脸检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在人机交互、安防监控、人脸识别等相关应用中具有重要的实际应用价值。
在这个信息爆炸的时代，人脸检测技术可以帮助我们快速准确地在大量图像数据中找到目标人脸，实现人脸的自动识别、分析和处理。
本文将从人脸检测技术的研究背景、意义和现状三个方面来进行探讨。
首先，人脸检测技术的研究背景。
在计算机视觉领域，人脸检测技术是一项具有挑战的任务。
由于人脸具有多样的表情、姿势、遮挡和光照条件等因素的干扰，使得人脸检测具有很大的困难。
此外，大规模的图像数据和复杂的计算任务也对人脸检测技术提出了更高的要求。
因此，通过研究人脸检测技术，可以提高图像理解和分析的能力，进一步推动计算机视觉领域的发展。
其次，人脸检测技术的研究意义。
人脸检测技术在实际应用中具有广泛的意义。
首先，人脸检测技术可以应用于人机交互方面，实现自动的人脸识别、表情分析和情感识别等功能，提高用户体验和交互效果。
其次，人脸检测技术在安防监控领域具有重要作用，可以实现实时监控和人脸比对，有效防范各类安全风险。
另外，人脸检测技术还可以应用于人脸识别、人脸美化、虚拟现实和增强现实等方面，为各个领域带来更多的创新应用。
最后，人脸检测技术的现状。
近年来，随着深度学习算法的快速发展，人脸检测技术取得了显著的进展。
基于深度学习的人脸检测算法通过构建多层的卷积神经网络模型，可以有效地提取图像中的人脸特征，并进行准确的检测。
此外，还有一些传统的人脸检测算法，如基于特征的方法和基于模板的方法等，虽然在一定程度上能够完成人脸检测任务，但相较于基于深度学习的算法，其准确率和鲁棒性较弱。
因此，目前的人脸检测技术主要以基于深度学习的算法为主流。
综上所述，人脸检测技术在计算机视觉领域具有重要的研究意义和实际应用价值。
随着深度学习算法的不断发展和优化，人脸检测技术也在不断地进步和完善。
未来，我们可以期待人脸检测技术在人机交互、安防监控和虚拟现实等领域的更广泛应用，为我们的生活带来更多便利和智能化的体验。
人脸识别技术的应用背景及研究现状
人脸识别技术的应用背景及研究现状一、应用背景1.安全领域：人脸识别技术被广泛应用于安全领域，如门禁系统、边检系统等。
通过人脸识别技术可以实现快速、高效的身份验证，提高安全性和便利性。
2.金融领域：人脸识别技术在金融领域可以用于身份验证、支付验证等。
例如，在移动支付中，用户可以使用人脸识别技术进行支付验证，提高支付的安全性。
3.社交娱乐领域：人脸识别技术可以应用于社交娱乐领域，如人脸变妆、人脸动画等。
通过人脸识别技术，用户可以实现自动识别和动画化，增加娱乐性和趣味性。
4.医疗领域：人脸识别技术可以应用于医疗领域，如患者身份验证、疾病诊断等。
通过人脸识别技术，可以实现快速、准确地完成病人信息的识别和记录。
二、研究现状1. 人脸检测：人脸检测是人脸识别的第一步，旨在找到图像中的人脸区域。
研究者们提出了许多经典的人脸检测算法，如Viola-Jones算法、级联分类器等。
近年来，深度学习技术的发展使得人脸检测的性能得到了显著提升。
2. 人脸特征提取：人脸特征提取是人脸识别的核心步骤，它能够将人脸图像转化为一组数值向量，描述人脸的特征。
目前，常用的人脸特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
同时，深度学习技术也在人脸特征提取领域取得了重要进展，如卷积神经网络(CNN)、剩余网络(ResNet)等。
3.人脸识别算法：人脸识别算法主要包括基于统计和机器学习的方法，如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等，以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等。
近年来，基于深度学习的方法在人脸识别领域取得了显著的进展，其准确性和鲁棒性远远超过传统的方法。
4.活体检测：为了防止人脸识别系统被攻击，研究者们提出了活体检测技术。
活体检测技术能够判断输入的人脸图像是否为真实人脸，有效提高人脸识别系统的安全性。
常见的活体检测方法包括红外成像、3D深度信息、纹理分析等。
人脸识别技术在城市轨道交通的应用分析
人脸识别技术在城市轨道交通的应用分析随着科技的不断进步，人脸识别技术已经成为了一种不可忽视的技术应用。
在城市轨道交通领域，人脸识别技术也得到了广泛的应用。
本文将从人脸识别技术的背景与原理、城市轨道交通的应用需求以及人脸识别技术在城市轨道交通中的具体应用等方面展开分析。
一、人脸识别技术的背景与原理人脸识别技术是一种利用人脸结构和特征信息进行身份识别的技术。
它通过摄像头捕捉人脸图像，然后通过图像处理算法进行分析和提取人脸特征，最终进行身份识别。
在整个识别过程中，人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取、人脸匹配等关键环节。
而其中深度学习技术在人脸识别中得到了广泛的应用，通过大量的数据训练出深度神经网络模型，实现了更为精准的人脸识别结果。
二、城市轨道交通的应用需求城市轨道交通系统是指城市内基本的铁路交通系统，包括地铁、轻轨及有轨电车等。
在城市轨道交通系统中，乘客的出行安全和便利是运营管理的重要目标之一，而传统的安全检查手段已经不能满足城市轨道交通系统中的快速、便捷、安全的需求。
城市轨道交通系统需要一种高效、准确的身份识别技术，以确保乘客的安全和便利的出行体验。
1. 安全验证在城市轨道交通系统中，人脸识别技术可以应用于安全验证环节。
乘客在进入地铁站、车站时，可以通过人脸识别技术进行身份验证，例如通过人脸识别闸机。
这样不仅可以减少人工验证的时间和成本，还可以提高安全性和准确性，防止无票乘车和偷票现象的发生。
2. 乘客排查通过人脸识别技术可以对乘客进行排查，识别黑名单乘客，确保车站和列车的安全。
当有旅客在城市轨道交通系统中做出不文明、违规行为时，可以通过人脸识别技术快速识别并拉黑，提高城市轨道交通系统的管理水平。
3. 实时监控四、人脸识别技术在城市轨道交通中的优势1. 高效性人脸识别技术可以实现自动验证，提高了验证效率，并减少了乘客排队等候的时间。
2. 准确性人脸识别技术通过深度学习等技术的支持，可以实现高准确性的人脸识别结果，保障了乘客的出行安全。
人脸识别社会实践报告
一、引言随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到人们生活的方方面面。
人脸识别技术作为人工智能的一个重要分支，以其非接触、快速、准确的特点，在安防、金融、医疗等多个领域展现出巨大的应用潜力。
为了深入了解人脸识别技术的实际应用情况，我们团队开展了为期一个月的人脸识别社会实践调查。
以下是本次社会实践的详细报告。
二、实践背景与目的1. 背景：近年来，人脸识别技术在我国得到了快速发展，各类人脸识别产品和应用层出不穷。
然而，由于技术本身和实际应用中的问题，人脸识别技术在某些场景下仍然存在误识率较高、隐私泄露等风险。
2. 目的：（1）了解人脸识别技术的实际应用情况，分析其在不同领域的应用优势与不足。
（2）探讨人脸识别技术在实际应用中存在的问题，并提出相应的改进建议。
（3）提高公众对人脸识别技术的认知，促进其健康发展。
三、实践内容与方法1. 实践内容：（1）调研人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域的应用情况。
（2）分析人脸识别技术的优势与不足。
（3）了解人脸识别技术在实际应用中存在的问题。
（4）提出改进建议。
2. 实践方法：（1）文献研究法：查阅相关文献，了解人脸识别技术的发展历程、应用现状及存在的问题。
（2）实地考察法：走访相关企业和机构，了解人脸识别技术的实际应用情况。
（3）问卷调查法：设计问卷，调查公众对人脸识别技术的认知程度和态度。
（4）访谈法：与业内人士进行访谈，了解他们对人脸识别技术的看法和建议。
四、实践结果与分析1. 人脸识别技术在各领域的应用情况：（1）安防领域：人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用，如智能门禁、监控系统等。
其优势在于快速识别、提高安全性能等。
（2）金融领域：人脸识别技术在金融领域得到了广泛应用，如身份验证、支付等。
其优势在于提高效率、降低风险等。
（3）医疗领域：人脸识别技术在医疗领域得到了初步应用，如患者识别、医疗设备管理等。
其优势在于提高医疗质量、降低医疗成本等。
2. 人脸识别技术的优势与不足：（1）优势：非接触、快速、准确、安全可靠等。
人脸识别技术研究背景与方式
人脸识别技术研究背景与方式人脸识别技术是一种利用计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸图像的技术。
随着人脸识别技术的不断发展和进步，它已广泛应用于安全领域、人脸认证、社交媒体、人脸检索等众多领域。
但是，人脸识别技术的研究背景和方式决定了其发展方向和应用前景。
1.社会安全需求：随着恐怖主义和犯罪活动的不断增加，社会对安全的需求越来越迫切。
人脸识别技术可以实现快速准确的人员识别，帮助公安机关追踪犯罪嫌疑人和防范恐怖袭击。
2.个人化服务需求：人脸识别可以用于人脸认证和身份验证，提供个性化的服务。
例如，手机解锁、电子支付、出入校园等场景都可以利用人脸识别技术，提高用户体验和安全性。
3.社交网络需求：人脸识别技术可以应用于社交网络中的照片标注、人脸识别、人脸跟踪等功能，提高用户对社交媒体的使用便捷性，并为用户提供更多个性化的服务。
1.特征提取：人脸识别技术最关键的一步是提取人脸图像中的特征。
目前主要的特征提取方法有几何特征、统计特征和深度学习特征等。
几何特征包括人脸的位置、角度和形态特征，统计特征包括人脸的纹理、颜色和灰度等信息，而深度学习特征是利用深度神经网络模型从大量数据中学习特征表示。
2.分类算法：特征提取后，需要将提取到的特征与数据库中的人脸进行比对和匹配。
目前主要的分类算法有支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法可以根据提取的特征对人脸进行分类和识别。
3.数据集构建：为了进行人脸识别技术的研究和验证，需要大量的人脸图像数据集。
构建高质量、大规模的人脸图像数据集是人脸识别技术研究的关键。
同时，数据集的多样性也是提高人脸识别算法鲁棒性和泛化能力的重要因素。
4.性能评估：为了评估人脸识别技术的性能和效果，需要定义一系列的评估指标，例如准确率、召回率、误识率等。
同时，还需要进行算法的交叉验证和对比实验，以确保人脸识别技术的稳定性和可靠性。
综上所述，人脸识别技术的研究背景和方式是基于社会需求和科学技术的发展，通过特征提取、分类算法、数据集构建和性能评估等方式来推动技术的发展和应用。
人脸识别门禁方案
人脸识别门禁方案第1篇人脸识别门禁方案一、方案背景随着智能化技术的不断发展，人脸识别技术因其便捷性、安全性在各个领域得到广泛应用。
本方案旨在为企业、小区、学校等场所提供一套合法合规的人脸识别门禁系统，以提高安全性和管理效率。
二、方案目标1. 提高场所安全水平，防止未经授权人员擅自进入。
2. 减少管理人员的工作负担，提高工作效率。
3. 符合我国法律法规，保护公民个人信息安全。
4. 提升用户体验，便捷快速通行。
三、方案设计1. 技术选型（1）人脸识别算法：采用深度学习算法，实现高精度的人脸识别。
（2）硬件设备：高清摄像头、人脸识别终端、门禁控制器等。
（3）软件平台：具备用户管理、权限管理、数据统计等功能。
2. 系统架构（1）数据采集：通过高清摄像头实时采集人脸图像。
（2）人脸识别：将采集到的人脸图像与数据库中的人脸信息进行比对。
（3）门禁控制：根据比对结果，控制门禁开关。
（4）数据传输：采用加密算法，确保数据传输安全可靠。
3. 功能模块（1）用户注册：管理员为合法用户注册人脸信息，包括姓名、工号/学号等。
（2）权限管理：管理员根据用户角色分配不同的通行权限。
（3）人脸识别：系统实时抓拍人脸，与数据库中的人脸信息进行比对。
（4）门禁控制：根据比对结果，控制门禁开关。
（5）数据统计：统计用户通行记录，为管理者提供数据支持。
（6）访客管理：临时访客可由管理员登记人脸信息，发放临时通行权限。
四、合法合规性保障1. 遵循我国相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等。
2. 加强数据安全保护，采用加密技术，防止用户信息泄露。
3. 用户注册时，需签订个人信息保护协议，确保用户知情同意。
4. 定期对系统进行安全检查和升级，确保系统安全稳定运行。
五、实施与验收1. 按照设计方案，采购相关硬件设备和软件平台。
2. 部署系统，进行设备调试和软件配置。
3. 对管理人员进行培训，确保其熟练掌握系统操作。
人脸识别背景及其方法
人脸识别背景及其方法人脸识别是一种通过数字图像处理技术和模式识别方法来确认个体身份的技术。
在现代社会，人脸识别技术已广泛应用于安全监控、身份验证、社交媒体、人机交互等多个领域。
本文将介绍人脸识别的背景以及常用的方法。
一、人脸识别的背景随着计算机视觉和模式识别技术的飞速发展，人脸识别技术逐渐成熟并应用于实际场景。
其背后的核心思想是通过分析和识别人脸的特征，来确认个体的身份。
相比传统的身份验证方法（如密码、指纹等），人脸识别技术具有更高的便利性和准确性。
人脸识别技术的发展离不开以下几个方面的支持：1.图像采集与预处理：为了获得高质量的人脸图像，需要使用高分辨率的摄像头，并进行图像预处理，如去除噪声、调整图像亮度和对比度等。
2.特征提取与表示：人脸特征可以通过各种算法进行提取和表示，如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
3.识别算法与模型：根据提取的特征，可以使用诸如支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习等算法和模型来进行人脸识别。
4.数据库管理与检索：为了实现快速且准确的人脸识别，需要对海量的人脸数据进行管理和检索，以便在实时环境中快速匹配与确认身份。
二、常用的人脸识别方法根据特征的提取和表示方法，人脸识别可以分为传统方法和深度学习方法两类。
1.传统方法：（1）主成分分析（PCA）：通过将人脸图像进行降维，使得人脸特征更具可分性。
然后使用距离度量等方法进行分类和识别。
（2）线性判别分析（LDA）：通过最大化类间散度和最小化类内散度，实现了更好的分类效果。
（3）局部二值模式（LBP）：将人脸图像进行二值化，提取其纹理特征，通过模式匹配来识别人脸。
2.深度学习方法：（1）卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，提取人脸图像的特征，并进行分类和识别。
（2）人脸关键点检测（Face Alignment）：通过在训练数据中标记关键点，训练神经网络来实现人脸关键点的定位。
人脸识别国标
人脸识别国标一、背景介绍人脸识别作为一种快速、准确和便捷的生物识别技术，已经广泛应用于各个领域，如安全监控、人脸支付和身份验证等。
为了提高人脸识别技术的标准化和互操作性，国家制定了人脸识别的国家标准，旨在统一各企事业单位的人脸识别应用，提高技术的可信度和可靠性。
二、国标概述人脸识别国标是指在人脸识别技术领域，由国家相关部门制定的强制性标准。
它主要规定了人脸识别系统的基本要求、技术指标、数据格式和安全性要求等内容，旨在保障人脸识别技术的可靠性和安全性。
三、人脸识别国标的意义1.统一标准：通过人脸识别国标，可以统一各个厂商、各个系统的人脸识别技术，提高技术的互操作性，降低技术集成的复杂度。
2.提高可信度：人脸识别国标规定了人脸识别系统的性能指标和数据格式等，可以提高系统的准确率和稳定性，增强用户对人脸识别技术的信任度。
3.加强安全性：人脸识别国标规定了人脸图像的存储、传输和处理等方面的要求，可以保护用户的隐私和个人信息安全。
4.促进发展：人脸识别国标的制定和实施，可以推动人脸识别技术的研发和应用，促进相关产业的发展和壮大。
四、人脸识别国标的技术要求1.人脸图像采集：人脸识别国标规定了人脸图像采集时的环境要求、拍摄角度、光照条件等，确保采集到的人脸图像具有一定的质量和可用性。
2.人脸特征提取：人脸识别国标规定了人脸特征提取的算法和方法，确保提取到的人脸特征具有一定的唯一性和可辨识性。
3.人脸比对匹配：人脸识别国标规定了人脸比对匹配的算法和指标，确保比对匹配的准确率和速度达到一定的要求。
4.人脸识别系统安全性：人脸识别国标规定了人脸识别系统的安全性要求，包括数据的加密传输、权限管理和隐私保护等，确保系统的安全性和可靠性。
五、人脸识别国标的应用场景1.安全监控：人脸识别国标在安全监控领域的应用广泛，可以用于建立安全防范体系，提高安全监控的效率和准确性。
2.身份验证：人脸识别国标可以应用于身份验证领域，用于验证身份信息，提高身份认证的可靠性和准确性。
人脸识别技术介绍课件-PPT
测试以及2008年6月出入境管理1000万人库算法性能报告佐证
-29-
Thank you
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
影响人脸识别的因素：光线
• 现时的技术，光线仍有颇大程度的影响 • 一般而言，无须特殊的照片及背景 • 入库照片与识别照片的光线环境越接近，识
别越准确 • 包括：色温、光线强度、光源的角度 • 曝光不足比过度曝光好 • 阳光的直射容易引致过度曝光 • 头顶的照明容易引致面部出现阴影 • 平均而分散的照明最佳
名称
应用方法
应用领域
人像检索 输入一张照片，在人像图像数据库内 公安应用中犯罪嫌疑人身份调查；出入境管理中 DB-SCAN 检索出与之相似的照片供人工确认。 人员身份核实；消费者、旅行者身份核实等。
人像监控 从视频流中检测人像，并与人像数据 公安应用中的案犯追逃；重要部门出入口控制与 Watchlist 库进行比对，自动确认人员身份。 考勤等。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
人脸识别技术与隐私保护
人脸识别技术与隐私保护引言：近年来，人脸识别技术的应用逐渐扩展，从商业领域到公共安全等各个领域均有涉及。
然而，人脸识别技术对个人隐私的侵犯引起了公众的广泛关注。
本文将就人脸识别技术的背景、应用及与隐私保护的关系进行详细分析说明，旨在为读者提供全面了解和深入思考该话题的视角。
一、人脸识别技术的背景和基本原理1.1 人脸识别技术的起源和发展：人脸识别技术源于计算机科学、图像处理和模式识别等领域的交叉发展，随着计算能力的提升和算法的改进，使其在各个领域得到了广泛应用。
1.2 人脸识别技术的基本原理：人脸识别技术通过摄像头或其他传感器采集人脸图像，提取出人脸的特征信息，然后通过与数据库中已有的人脸特征进行比对，并最终确定身份。
二、人脸识别技术的应用领域2.1 商业领域：随着科技的进步，人脸识别技术在商业领域的应用越来越广泛，如金融机构的身份验证、零售业的消费者分析等，为企业提供了更高效、更便捷的服务。
2.2 公共安全领域：在公共安全领域，人脸识别技术被广泛应用于视频监控、边境安检等场景，可以帮助警察部门及时发现犯罪嫌疑人、寻找失踪儿童等，提高了社会治安水平和人们的安全感。
2.3 教育领域：人脸识别技术在教育领域的应用主要体现在学生考勤、学生安全管理等方面，可以实现自动化考勤，提高教育资源的使用效率。
三、人脸识别技术与隐私保护的关系3.1 隐私泄露的风险：人脸识别技术的普及带来了隐私泄露的风险，因为人脸图像是个人身份的重要特征，一旦被滥用或不当使用，可能导致信息被盗取、身份被冒用等问题。
3.2 隐私保护的挑战：隐私保护在人脸识别技术的应用中面临一系列挑战，包括数据安全性、算法可解释性等问题。
确保人脸识别技术的合法、透明和可控使用成为了亟待解决的问题。
3.3 隐私保护的对策：为维护隐私安全，需要制定相关法律法规和行业标准，加强对人脸识别技术的监管和规范。
同时，个人隐私权的保护应得到更多的重视，技术开发者和用户都有责任参与隐私保护工作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈人脸识别技术的现状与发展宋磊卞迪白杰文范益彪李主南摘要人脸识别技术以其独特性、直接性、方便性等特点，在涉及身份特征识别的领域里被广为应用。
本文主要介绍人脸识别技术（FRT）的研究内容、研究背景价值及研究现状。
通过分析当前人脸识别技术的现状，总结了人脸识别的应用前景，提出了人脸识别技术的未来发展要求。
关键词：人脸识别，研究现状，发展趋势AbstractFace Recognition Technology,characterized by its uniqueness,direct and convenience,is widely used in the identification of identity.This paper mainly introduces the research content,study background value,and research status of the Face Recognition Technology.Through the analysis of the present situation of Face Recognition Technology,the application prospect of Face Recognition is summarized and the future development of Face Recognition Technology is proposed.Key words: Face Recognition，Research status，Developing trend引言随着现代信息技术的快速发展，进行身份认证的技术转到了生物特征层面。
现代生物识别技术主要是通过计算机与高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
其中人脸识别是指人的面部五官以及轮廓的分布，这些分布特征因人而异，与生俱来。
人脸是一个包含着丰富信息的模式的集合，是人类互相辩证和识别的主要标志之一，也是图像和视频中视觉感兴趣的对象之一。
与指纹、虹膜、语音等其他人体生物特征相比，人脸识别更加直接、友好，无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果。
在身份识别、访问控制、视频会议、档案管理、电子相册、基于对象的图像和视频检索等方面有着广泛的应用，是当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
由于采用人脸识别技术的设备可以随意安放，设备的安放隐蔽性非常好，能远距离非接触快速锁定目标识别对象，因此人脸识别技术被国外广泛应用到公众安防系统中，应用规模庞大。
人脸识别技术的研究肇始于20世纪60年代末期。
20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，广泛应用于身份鉴定、电子商务、视频监控、人机交互、企业安全与管理、信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域。
人脸识别技术融合了数字图像处理、计算机图形学、模式识别、计算机视觉、人工神经网络、生物特征技术以及生理学、心理学等多个学科的理论和方法。
人脸识别技术涉及的图像逐渐复杂，虽然人脸识别研究已经有了很大的进展，但目前的技术仍然不能对诸如复杂背景中的人脸等进行有效地处理和自动跟踪。
因此，人脸识别技术在当前及未来很长一段时间内仍然是富有挑战性的课题。
1、人脸识别技术1.1人脸识别技术的研究背景和应用价值随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。
作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。
当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。
与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。
除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。
当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案（2）证件验证（3）视频监控（4）入口控制（5）表情分析（6）人脸识别也具有一些有趣有益的应用,比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人、具有真实面像的虚拟游戏玩家等。
1.2人脸识别的方法和研究内容人脸识别：是基于人的面部特征信息进行的一种技术。
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，然后再利用已有的人脸数据库，确定场景里的一个人或者多个人。
目前人脸识别研究范围主要包括以下几个方面：（1）人脸检测与定位：即从某一场景中检测出某人并对其定位。
（2）人脸特征表示：即采取不同的方式来表示人脸的特征。
（3）人脸识别：即将获取的人脸与数据库已知的人脸进行比对，得出相关信息，识别出人脸。
（4）表情与姿态分析：对待识别的人脸表情与姿态进行分析，并加以归类。
（5）生理分析与分类：分析人脸的生理特征，得出其生理的相关信息。
人脸识别的研究方法：1.基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以作为人脸识别的重要特征。
几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线[3]确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度、等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即作为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。
2.局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。
基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。
这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3.神经网络方法（Neural Networks）人工神经网络是一种非线性动力学系统[6]，具有良好的自组织、自适应能力。
目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。
Valentin提出一种方法，首先提取人脸的50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。
Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法(PDBNN),其主要思想是采用虚拟(正反例)样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构(OCON)加快网络的学习。
这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有:Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RB F与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit 滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。
神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。
因此人工神经网络识别速度快，但识别率低。
而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。
4、特征脸法特征脸方法利用主分量分析进行降维和提取特征。
主分量分析是一种应用十分广泛的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个最大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到最佳表征原数据的目的。
因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。
在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象（减去平均人脸后）都可投影到该子空间，得到一个权值向量。
计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。
下图给出了主分量分析的应用例子。
图中最左边的为平均脸，其它为对应7个最大特征值的特征向量。
5.其它方法：除了以上几种方法，人脸识别还有其它若干思路和方法，包括以下一些：1）隐马尔可夫模型方法[9]（Hidden Markov Model）2）Gabor小波变换+图形匹配3）人脸等密度线分析匹配方法4）基于弹性模型的方法5）特征脸方法（Eigenface或PCA）2、人脸识别技术的研究现状2.1国内研究现状国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，自九十年代在国家自然科学基金“863”计划等资助下，国内许多研究机构在人脸识别领域进行了卓有成效的研究。
研究工作主要是集中在四大类方法的研究：基于几何特征的人脸正面自动识别方法、基于代数特征的人脸正面自动识别方法、基于连接机制的人脸正面自动识别方法以及基于深度学习的人脸识别方法。
四川大学周激流教授实现了具有反馈机制的人脸正面识别系统[11]，运用积分投影法提取面部特征的关键点并用于识别，获得了比较满意的效果。
他同时也尝试了“稳定视点”特征提取方法，即为使识别系统中包含3D信息，他对人脸侧面剪影识别做了一定的研究，并实现了正，侧面互相参照的识别系统。