本文中提到了8个关于人脸识别算法发展的相关看点，同时还对人脸识别算法演化史也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
为什么人脸识别会被广泛运用
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最佳回答目前，中国的消费水平越来越高，科技也在不断更新。使用人脸识别技术的地方会越来越多。将来会有越来越多的人使用人脸识别。为什么人脸识别在中国这么受欢迎？
1.操作简单，吸引力强。
用户只需站在人脸识别设备前，在设备前面眨眨眼，即可完成支付。整个过程只需要几秒钟。当用户的移动电话没有电源时，网络没有信号或者携带移动电话不方便。人脸识别可以为用户提供各种方便的支付选择。这个现代系统对年轻消费者更有吸引力。
2.可以有效提高店内效率
从商家的角度来看，它可以更快地完成结账。如果扫描花费10秒钟，那么采用人脸识别技术付款可以在3秒钟内完成。据报道，在引入人脸识别后，中国一家著名面包连锁店的结账效率提高了60%，同时降低了劳动力成本。
3.人脸识别技术的成熟
从人脸识别的角度来看，支付宝、微信和银联推出的刷脸支付设备大多使用3D结构光相机和人工智能算法。人脸识别算法通过光学距离来测量人脸的三维信息，例如人脸的深度和鼻子的高度。同时，结合实时检测技术和大数据风险控制系统，可以快速准确地捕捉面部特征，剔除照片和视频中的2D图像。识别准确率在99.9%，达到财务安全水平。刷脸支付设备通常有很强的记忆能力，可以记住普通顾客的脸。使用刷子后，客户下次无需输入手机号码。
中国的人脸识别技术虽然起步晚，但是发展迅速，市场投入快，成熟的环境使人脸识别技术迅速发展并在国内盛行。
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人脸识别属于哪个应用领域
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最佳回答监控布控
实时实现多路摄像机对数十万布控对象的现场识别和报警提示，广泛用于机场、火车站、银行等场所，实现对特定人群的布控。
公安照片搜索系统
公安系统面临的一个难题是无法充分利用手头上现成的（身份证、暂住证等）数以百万计的照片资源，在查案过程中拿到一张照片却无法有效的定位其身份，人工的逐张进行照片对比几乎是不可能完成的工作，只能花费大量的警力和时间进行排查。采用人脸识别算法实现快速人脸检索查找，充分体现科技强警的威力。
门禁出入
人脸识别算法的另一主流应用方向，其优势在于非接触操作而且直观方便便于事后查验。
身份识别
应用有考场考生身份识别系统，公安局罪犯积分系统等。
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人脸识别三大经典算法
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最佳回答人脸识别技术拥有多种优势让其得到人们青睐，但其研发过程中存在的难度也是不容人们忽视的。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一，人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
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人脸识别三大经典算法
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最佳回答人脸识别算法的原理：系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
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人脸识别系统的工作原理
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人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。
人脸识别，字面上意思是基于人的脸部信息进行身份识别的一生物识别技术。人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。
人脸识别与人脸验证人脸验证任务，在于用孪生网络提取一对人脸的特征表达，并计算两个特征表达之间的相似度，如果相似度一致则为相同身份，否则不一样。一般人脸验证的特征表达前，我们需要用固定身份类别数目进行训练，常见有arcface，cosface等方法，具体公式原理不细说。将不同身份人脸映射到一个球面域。这样就可以学习到很丰富的特征。之后，我们便可以利用前面提取特征的网络，对每一对人脸进行特征提取并计算特征的相似性，判断人脸是否一致，这样就不需要怕特征限制，但是我们需要取一个模板，这种也叫zero-shot learning。
随着工业界对准确率的更高要求，想要进一步提升模型的泛化能力，需要将不同算法组合来解决面部识别过程中的许多常规问题：比如面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等因素对识别过程带来的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合: 双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合，通过结合后的算法取得了长足的进步。
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人脸识别考勤系统设计步骤和方案
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最佳回答主流的人脸识别系统基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1、基于几何特征的方法是早、传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2、基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3、基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
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，可以做为人脸识别的重要特征。
几何特征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。Jia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系统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,但对几何特征提取的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小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
人脸识别门禁机选择捷易科技，捷易科技人脸识别门禁机采用自主研发的极速人脸识别算法，优化升级人脸登记比对体验，结合红外大灯杯摄像，光线适应性强，可在室内全光线环境下快速准确识别人脸。
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开源最好的人脸识别算法
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最佳回答特征脸法（Eigenface）
特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby（1987）提出（《Low-dimensional procedure forthe characterization of human faces》），并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类（《Eigenfaces for recognition》）。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集，称为“Eigenfaces”，即“特征脸”，它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。
将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。
Eigenfaces选择的空间变换方法是PCA（主成分分析），利用PCA得到人脸分布的主要成分，具体实现是对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵进行本征值分解，得到对应的本征向量，这些本征向量就是“特征脸”。每个特征向量或者特征脸相当于捕捉或者描述人脸之间的一种变化或者特性。这就意味着每个人脸都可以表示为这些特征脸的线性组合。
局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）
局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classification based on featured distributions》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolution gray-scale androtation invariant texture classification with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理特征。
LBP是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。
Fisherface
线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家Sir R. A.Fisher1936年发明（《The useof multiple measurements in taxonomic problems》）。为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。1997年，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces:Recognition using class specific linear projection》）。
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基于人脸识别的神经网络算法
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最佳回答上次的人脸识别仿真，我们用的是PCA和SVM方法进行人脸识别，该方法仍属于机器学习领域，未涉及神经网络的知识。这次使用的方法是基于PCA和BP神经网络对人脸识别。
其中，PCA的功能和上次一致，是用来对20张图片进行降维处理，最终产生8个主成分作为BP神经网络的输入；神经网络的输出层采用4个神经元，用来区分两个不同的人脸；本例的BP神经网络采用8-10-4的三层结构，输入层神经元数量选取8个，隐含层神经元数量选取10个，输出层神经元数量选取4个。
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