监控视频下的人脸识别追踪违法犯罪分子的身份信息，德州仪器TI监控视频下人脸识别

用户自传照片，比如支付宝的人脸比对，用户自传的照片最大的问题是照片质量的合格率太低，拍照的光线、角度等因素会导致采集源的质量下降，不利于后期的大批量人脸特征码管理。使用身份证读卡器，读取身份证上的照片，遗憾的是这张照片2K的大小，不过也是目前用最多的源照片提取方式，比较适合签到场合。使用公安部旗下NCIIC的人脸比对接口（注意，不是网纹照片接口，这个接口已经不对外），使用的是直接的人脸比对接口。人脸辨认（1:N）：将某人面像与数据库中的多人的人脸进行比对，并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按相似程度的大小输出检索结果。德州仪器TI人脸开门、人脸检索，排查犯罪嫌疑人、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查等。走失儿童的项目中去： 这一类系统的部署需要两个条件：A. BCD基本库（比如1000万人）B.强大的算法硬件零售店中的刷脸支付长江，需要用户预先输入全手机号，确定用户身份再进行人脸识别，将原本为1:N的问题转化为了1:1的问题。从一个班级百号人刷脸签到，到一个公司千号人的刷脸打卡，再到一个学校的几万人，一个四线城市几十万人，一个一线城市的几千万人，难度是呈指数上升的。目前各家公司的成熟人脸识别应用能够支持几万到几百万人不等的应用场景，而且还有一个错误率的概念。比如，公司宣称千万分之一的错误率的情况人脸通过率其实只有93%，这是因为很难做到一定不发生错误，而且每个人都能识别通过。（假如一家公司说自己能做到亿分之一的错误率，通过率能做到98%以上，多半是虚假宣传，在实际使用中是很难达到的）在配合场景下：比如ATM机刷脸取款，用户会自主配合，将人脸以一个理想的角度通过识别，而在非配合应用场景下，比如监控视频下的人脸识别，追踪违法犯罪分子的身份信息，情况就要困难得多。这种情况下，用户脸部会发生角度偏大，遮挡，光线不可控等问题。