从技术角度看，人脸识别的识别率早已经超过了人眼的水平，显微镜，目前在金融、安防等领域正在拟定相关的行业标准。相比其他生物识别方式而言，人脸识别更为便捷不易盗取，人脸识别技术水平不能单一地用竞赛结果排名来衡量，毕竟现实生活场景中的环境因素和实验室里有限的数据集相比更为复杂也更具挑战性，这也是催熟人脸识别走出实验室实现产业化的重要动力。
机器视觉在表面缺陷检测中的应用
应用简介：表面缺陷是影响带钢质量的一个重要因素，如何在生产过程中在线检测带钢的表面缺陷，从而控制和提高产品的表面质量一直是钢铁企业非常关注的内容。传统的检测方法是通过人眼检测的，D体视显微镜，主要存在以下问题：带钢运动速度太快（高达16m/s），人眼很难看清；缺陷太小（0.5mm×0.5mm），D体视显微镜价格，人眼也很难发现；检测结果容易受到人的主观因素影响；检测人员的劳动强度大等。
为了克服这些问题，西安易菲特已研制出高精度的热轧和冷轧带钢表面缺陷自动检测系统。该系统采用多台CCD相机采集高速运动状态下的带钢表面图像，并且将图像传给与相机连接的计算机，由并行计算系统对数据进行处理和分析，经过处理后就可以得到各种缺陷的信息，包括缺陷的尺寸、部位、类型、等级等，并行计算系统将这些缺陷的信息通过以太网传送给服务器，在服务器中对缺陷进行合并，从而可以得到整个带卷的缺陷分布情况，以便对带卷的表面质量进行总体评价。同时服务器还将带卷的缺陷分布情况存入数据库中，以便存档和将来的使用。
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