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人脸识别能上传照片吗
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贡献者回答没有上传图片请先上传人脸识别照片：
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，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
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米哈游到底会不会有人脸识别
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贡献者回答
美国Identix公司，美国Bioscrypt公司，德国CognitecSystems公司，西班牙HertaSecurity公司，日本NEC公司，日本Softwise公司，都是老牌人脸识别公司，美国Identix公司做的是多模认证（指纹、虹膜），而Bioscrypt公司早期起于指纹识别考勤，在政府市场的份额都不小，德国的Cognitec公司主要做政府项目的人脸识别系统，而NEC公司主要做机器人视觉识别系统，西班牙Herta公司是一家学术很浓厚的公司。此外的还有一些以色列公司技术也很不错。这些公司最强的一点是，几乎做的都是政府的安全项目，特别是CIA用的最多，此外还有Facebook等公司也在进入这个领域，互联网公司的加入主要是进行人群的分类和应用的优化（针对性的市场推广），项目都是作为公司原本业务的一种补充，这类几乎不用担心客户问题，因为这些公司本身就有很大的需求。随着人工智能的崛起，人脸识别未来会作为一个强大的功能补充，类似语音一样，成为机器人的标配。
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人脸识别打卡是什么原理
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贡献者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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手机人脸识别可以用照片吗
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贡献者回答人脸识别不可以用照片。因为是3D人脸识别解锁，人脸识别前会进行活体检测，比如需要眨眼，照片对于活体检测必然是通不过的，所以照片解锁会失败。
其实传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。
其解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
人脸识别的优势：
人脸识别技术在应用方面具有独到的优势。
使用方便，用户接受度高人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。
直观性突出人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。识别精确度高，快与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。
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人脸识别用照片可以用视频吗
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贡献者回答人脸识别不可以用照片识别。
人脸识别的重点在于生命特征识别，图片没有生物特征，自然就不可以用图片来进行人脸识别，也就是说图片冒充不了活人。
为确保数据的准确性，手机上的认证软件基本都会要求用户在识别过程中进行指定的动作操作，比如眨眼，摇头，点头等动作。仅用照片无法通过这些动作验证。
人脸识别技术的优点：
1、不易察觉性
人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别，或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下，就能完成不被人察觉的识别。
2、不需接触
人脸识别技术拥有自然性属性，不易察觉，不需直接接触。这也就造就了人脸识别技术市场需求大，应用领域有增无已。人脸识别技术在住宅安防、电子护照、金融理财、公安刑侦、信息安全、上班考勤等各个领域都取得了广泛的应用。
3、自然性
人脸识别技术是通过观察人们所具有的自然性的脸部生物特征来进行身份的确认，识别方式十分便捷，用户无需携带任何证件或额外进行其他操作，只需站在设备旁十几秒就能完成扫描识别，没有他人冒充的风险。
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人脸识别怎么用视频通过
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贡献者回答人脸识别不可以用照片识别。
人脸识别的重点在于生命特征识别，图片没有生物特征，自然就不可以用图片来进行人脸识别，也就是说图片冒充不了活人。
为确保数据的准确性，手机上的认证软件基本都会要求用户在识别过程中进行指定的动作操作，比如眨眼，摇头，点头等动作。仅用照片无法通过这些动作验证。
主要用途
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。
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照片人脸识别眨眼
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贡献者回答人脸识别图片眨眼生成器是一款app软件，一些照片处理软件，这里的一些照片都可以及时的更新，想要把静态的照片变成动态的，那么这里就需要大家下载一些工具大家完成最后的一个效果，这个功能在抖音上玩的很火，很多的用户都可以来这里学习，可以更好的进行各种照片的修复，快来这里开始下载最新的平台吧，可以满足不同用户的需求。
人脸识别的内容
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，通常也叫做人像识别、面部识别。
2021年3月15日，有部分企业因违规使用人脸识别技术被央视315晚会点名，人脸识别，通过人的脸部特征信息进行身份识别，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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别，面部识别。
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人脸识别靠什么特征
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贡献者回答基于几何特征的人脸识别方法
基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。
模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。
基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且该方法在复杂背景下，多姿态的人脸图像中也能得到有效的检测结果。但是这种方法通常需要遍历整个图片才能得到检测结果，并且在训练过程中需要大量的人脸与非人脸样本，以及较长的训练时间。近几年来，针对该方法的人脸检测研究相对比较活跃。
基于代数特征的人脸识别方法
在基于代数特征的人脸识别中，每一幅人脸图像被看成是以像素点灰度为元素的矩阵，用反映某些性质的数据特征来表示人脸的特征。 设人脸图像 ) , ( y x I 为二维 N M × 灰度图像，同样可以看成是 N M n × = 维列向量，可视为 N M × 维空间中的一个点。但这样的一个空间中，并不是空间中的每一部分都包含有价值的信息，故一般情况下，需要通过某种变换，将如此巨大的空间中的这些点映射到一个维数较低的空间中去。然后利用对图像投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。 在基于代数特征的人脸识别方法中，主成分分析法（PCA）和Fisher 线性判别分析（LDA）是研究最多的方法。本章简要介绍介绍了PCA。
完整的PCA(PrincipalComponentAnalysis)人脸识别的应用包括四个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练形成特征子空间；把训练图像和测试图像投影的上一步骤中得到的子空间上；选择一定的距离函数进行识别。详细描述如下：
4.1读入人脸库
一归一化人脸库后，将库中的每个人选择一定数量的图像构成训练集，设归一化后的图像是n×n，按列相连就构成n2维矢量，可视为n2维空间中的一个点，可以通过K-L变换用一个低维子空间描述这个图像。
4.2计算K．L变换的生成矩阵
训练样本集的总体散布矩阵为产生矩阵，即
或者写成:
式中xi为第i个训练样本的图像向量，|l为训练样本的均值向量，M为训练样本的总数。为了求n2×n2维矩阵∑的特征值和正交归一化的特征向量，要直接计算的话，计算量太大，由此引入奇异值分解定理来解决维数过高的问题。
4.3利用奇异值分解(AVD)定理计算图像的特征值和特征向量
设A是一个秩为r的行n×r维矩阵，则存在两个正交矩阵和对角阵：
其中凡则这两个正交矩阵和对角矩阵满足下式：
其中为矩阵的非零特征值，
4.4 把训练图像和测试图像投影到特征空间每一副人脸图像向特征脸子空间投影，得到一组坐标系数，就对应于子空间中的一个点。同样，子空间中的任一点也对应于～副图像。这组系数便可作为人脸识别的依据，也就是这张人脸图像的特征脸特征。也就是说任何一幅人脸图像都可以表示为这组特征脸的线性组合，各个加权系数就是K．L变换的展开系数，可以作为图像的识别特征，表明了该图像在子空间的位置，也就是向量
可用于人脸检测，如果它大于某个阈值，可以认为f是人脸图像，否则就认为不是。这样原来的人脸图象识别问题就转化为依据子空间的训练样本点进行分类的问题。
基于连接机制的人脸识别方法
基于连接机制的识别方法的代表性有神经网络和弹性匹配法。
神经网络(ANN)在人工智能领域近年来是一个研究热门，基于神经网络技术来进行人脸特征提取和特征识别是一个积极的研究方向。神经网络通过大量简单神经元互联来构成复杂系统，在人脸识别中取得了较好的效果，特别是正面人脸图像。常用的神经网络有：BP网络、卷积网络、径向基函数网络、自组织网络以及模糊神经网络等n¨。BP网络的运算量较小耗时也短，它的自适应功能使系统的鲁棒性增强。神经网络用于人脸识别，相比较其他方法，其可以获得识别规则的隐性表达，缺点是训练时间长、运算量大、收敛慢且容易陷入局部极小点等。Gutta等人结合RBF与树型分类器的混合分类器模型来进行人脸识别乜螂1。Lin等人采用虚拟样本进行强化和反强化学习，采用模块化的网络结构网络的学习加快，实现了基于概率决策的神经网络方法获得了较理想结果，。此种方法能较好的应用于人脸检测和识别的各步骤中。弹性匹配法采用属性拓扑图代表人脸，拓扑图的每个顶点包含一个特征向量，以此来记录人脸在该顶点位置周围的特征信息¨引。拓扑图的顶点是采用小波变换特征，对光线、角度和尺寸都具有一定的适应性，且能适应表情和视角的变化，其在理论上改进了特征脸算法的一些缺点。
基于三维数据的人脸识别方法
一个完整的人脸识别系统包括人脸面部数据的获取、数据分析处理和最终结果输出三个部分。图2-1 显示了三维人脸识别的基本步骤：1 、通过三维数据采集设备获得人脸面部的三维形状信息；2 、对获取的三维数据进行平滑去噪和提取面部区域等预处理；3 、从三维数据中提取人脸面部特征，通过与人脸库中的数据进行比对；4 、用分类器做分类判别，输出最后决策结果。
基于三维数据的方法的代表性是基于模型合成的方法和基于曲率的方法。
基于模型合成的方法，它的基本思想为：输入人脸图像的二维的，用某种技术恢复(或部分恢复)人脸的三维信息，再重新合成指定条件下的人脸图像。典型代表是3D可变形模型和基于形状恢复的3D增强人脸识别算法。3D可变形模型首先通过200个高精度的3D人脸模型构建一个可变形的3D人脸模型，用这个模型来对给定的人脸图像拟合，获得一组特定的参数，再合成任何姿态和光照的人脸图像n卜捌。基于形状恢复的3D增强人脸识别算法是利用通用的3D人脸模型合成新的人脸图像，合成过程改变了一定的姿态与光源情况。
曲率是最基本的表达曲面信息的局部特征，因而最早用来处理3D人脸识别问题的是人脸曲面的曲率。Lee禾lJ用平均曲率和高斯曲率值，将人脸深度图中凸的区域分割出来。
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怎么用照片解锁人脸识别
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贡献者回答人脸识别不可以用照片。
人脸识别前会进行活体检测的(比如需要眨眼)，照片对于活体检测必然是通不过的，所以照片解锁会失败。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
扩展资料
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。
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
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像中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
参考资料来源：百度百科-人脸识别
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