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在这桩苹果商店案的视频资料中，该名犯除了肤色相同以外，其他地方完全不像奥斯曼，奥斯曼身高1.7米，而犯罪嫌疑人却几乎有1.85米高。奥斯曼认为，苹果公司可能因为那张被冒用的身份证明，就将这名嫌犯的面部识别成了他的脸，但这么做显然是非常不合逻辑的。奥斯曼在起诉书中提到，苹果公司在使用面部识别技术追踪涉嫌犯时可能错误将小偷的脸自动识别为奥斯曼的脸。而后这名小偷又继续在其他地区的苹果商店行窃，就导致奥斯曼被认为是连环嫌犯。人脸识别系统可以应用于人脸搜索，帮助警方追踪犯罪嫌疑人。双流区门禁人脸识别系统供应商

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奥斯曼于2018年11月在纽约的家中被捕，警方的理由是“他在波士顿的一家苹果商店实施了”。但根据奥斯曼表示，波士顿苹果商店被盗那天他正在学校参加毕业舞会，并没有到过波士顿，怎么呢？“我被迫对多项虚假的指控做出回应，这些指控也导致了我严重的压力，并给我带来了诸多困难。”奥斯曼在起诉书中说道。奥斯曼很肯定自己从未有过行为，不过自己之前曾经丢失了一张没有照片的临时学习驾驶许可证，上面包含了他的姓名、地址等个人信息。他怀疑是小偷偷走或者拾到了这张证明，在苹果商店用作身份证明。

面是规则的(预处理)。人脸图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理，终服务于特征提取过程。由于各种条件和随机干扰，系统获得的原始图像往往不能直接使用。它们必须直接用于图像处理的早期阶段。对于人脸图像，其预处理过程主要包括光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、成分、几何校正、滤波和锐化对灰度的处理。人脸识别比对(匹配和识别)。搜索提取的人脸图像的特征数据，并将其与存储在数据库中的特征模板进行匹配。通过设置阈值，当相似度超过这个阈值时，输出匹配结果。人脸识别是将待识别人的人脸特征与已经获得的人脸特征模板进行比较，根据相似程度判断人脸的身份信息。可以分为1:1，1:n，属性识别。其中1:1是比较两张人脸对应的特征值向量，1:N是比较1张人脸照片的特征值向量和另一张人脸对应的特征值向量。度或相似度比较高的人脸。人脸特征分析算法人脸识别系统功能可以应用于公共交通领域，例如用于自动识别乘客，提高安全性和便利性。

人脸识别技术基于人脸特征，输入人脸图像或视频流.首先，确定是否有人脸。如果有人脸，每个面部的位置、大小和位置信息和位置信息。从广义上讲，人脸识别实际上包括一系列构建人脸识别系统的相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份识别和身份搜索；狭义的人脸识别是指通过人脸识别或身份搜索的技术或系统。人脸识别系统生物识别技术探索的生物特征包括面部、指纹、掌纹、虹膜、视网膜、声音(声音)、体型、个人习惯(如键盘范围和频率、签名)等。相应的识别技术包括人脸识别、指纹验证、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(语音识别可以识别，也可以识别语音内容。人脸识别管理系统是一种高效的安全管理工具，可以与车牌识别管理系统相结合，提供的安全保障。金牛区AI人脸识别系统供应

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2018年5月，一名SIS工作人员在新泽西州苹果商店里，一名SIS工作人员，也就是真实的犯，当其被警方逮捕后，犯提供了奥斯曼的一张临时身份证明，于是SIS就发布了一个通告至苹果各大商店，告知其他地区的商店注意“奥斯曼这个惯犯”。好笑的是，在这封通告中，姓名是奥斯曼，但照片是犯。而后，在5月31日的一起苹果商店案中，苹果公司从他们的通告记录中确认小偷就是“奥斯曼”，通知了波士顿警方，并以罪名起诉奥斯曼。2018年5月，一名SIS工作人员在新泽西州苹果商店里，一名SIS工作人员，也就是真实的犯，当其被警方逮捕后，犯提供了奥斯曼的一张临时身份证明，于是SIS就发布了一个通告至苹果各大商店，告知其他地区的商店注意“奥斯曼这个惯犯”。好笑的是，在这封通告中，姓名是奥斯曼，但照片是犯。而后，在5月31日的一起苹果商店案中，苹果公司从他们的通告记录中确认小偷就是“奥斯曼”，通知了波士顿警方，并以罪名起诉奥斯曼。双流区门禁人脸识别系统供应商