今天我们来聊聊[人脸识别的主要算法],以下9关于人脸识别技术是如何快速识别的的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
人脸识别系统用什么技术
本文贡献者：【扰了山河】， 疑问关键字：人脸识别的主要算法， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳回答通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，图片和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。
人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的图片之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。
香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。
在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。
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手机的人脸识别是通过什么识别
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最佳回答不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用Face Wake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。
注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。
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人脸识别技术什么时候大规模使用的
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最佳回答人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
功能模块
人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
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手机的人脸识别是什么原理
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最佳回答人脸识别的原理如下：
其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。
比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。
比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。这样就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。
或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。
现在机器在人脸识别的正确率上甚至全面超过了人类。不过随着越来越多的领域，尤其是金融行业采用人脸识别技术，问题就出现了，比如可能会有不法分子利用别人的照片登录这个人的账户，盗取财产。
一个解决的方案是让操作者在进行登录的时候做一些表情，这样就可以判断出这不是一张静态的照片。但即使是这样，不法分子还是可以通过拍视频或者建模的方式模拟出这些表情动作。
所以在一些对安全性要求比较高的场合，人脸识别设备会增加一些特殊的装备来判断自己正在识别的是不是一个活生生的人。比如可以加装3D传感器、红外摄像仪等设备来感知摄像头前到底是一张冷冰冰的平面图像，还是一张有温度的立体的脸。
当然，人脸识别技术还不够完美，不法分子总是会想出新的招数来进行攻击，而技术也正是从这一次一次的防御中不断自我完善的。现在的人脸识别技术，在各种手机APP中和我们的生活中得到了广泛应用，虽然方便了生活，但也存在着弊端，相信在不久的将来，人脸识别技术会更加精进和方便。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（凉意）解答的关于“手机的人脸识别是什么原理”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续答疑下文用户【伶舟晚笙】分享的“人脸识别如何实现快速性和准确性”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别如何实现快速性和准确性
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最佳回答是的，比如云脉人脸识别中的人脸检测技术就是采用三维定向，对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断，以及对人脸特征点进行“像素级”定位，轻松判断眼睛开合状态，还可通过技术对现有人脸识别做技术上的补充和完善，进而达到识别的创新性和严谨性。
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人脸识别考什么识别
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最佳回答人脸识别。是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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。进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别是：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
以上就是道尔智控小编解答(じ我的爱很霸道)贡献关于“人脸识别考什么识别”的答案，接下来继续为你详解用户（烟雨故人归）贡献“苹果x人脸识别不了是什么原因”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
苹果x人脸识别不了是什么原因
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最佳回答01
人脸识别技术通过几何特征的人脸检测技术可以快速的识别人体面貌，具有快速、简便、不需要人被动配合的特点。比如自己从一架摄像机前走过，经过人脸识别可以迅速而简便的识别面貌。2
人脸识别技术通过模板匹配人脸检测技术，从数据库当中提取人脸模板进行匹配，具有防伪、防欺诈、准确、直观和方便的特点。比如在政法系统中可以用来抓捕犯人，可以快速的识别出罪犯的伪装。3
人脸识别技术通过统计的人脸检测技术，对于人脸的图像大量搜集构成人脸样本库，采用统计方法强化该系统，从而实现对人脸进行检测和分类。具有高性价比和可扩展性的特点。比如银行加快了工作效率和安全性。
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电脑人脸识别一直说模糊怎么办
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最佳回答摄像头有问题，或者是重新换一个摄像头，导致拍出来的人脸很模糊，然后你可以去换一下啊，或者是修理一下都可以的，你可以重新录一下你的脸，然后重新换一下就行了。
相关说明
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切。
基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高）。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（时间却是纷扰）回答的关于“电脑人脸识别一直说模糊怎么办”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续讨论下文用户【顾屿南歌】回答的“人脸识别系统运用了什么技术”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别系统运用了什么技术
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最佳回答以下几种：
1.基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
2.神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
3.弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
4.线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
5.支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。
希望有帮助。
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