今天我们来聊聊[3d人脸识别算法],以下9个是关于3d人脸识别算法的观点，希望能帮助到您找到想要的，更多3d人脸识别训练方法相关的资讯继续关注本站。
阿里巴巴人脸识别技术是谁发明的
本文最佳回答用户：【城春】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案人脸识别最初在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。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（城春）回答的关于“阿里巴巴人脸识别技术是谁发明的”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，现在接着继续剖析下文用户【柳絮池塘淡淡风】回答的“人脸识别技术的简介”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别技术的简介
本文最佳回答用户：【柳絮池塘淡淡风】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案人脸识别是什么
人脸识别是什么？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它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。
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人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)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、静脉识别、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。
几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别快，需要的内存小，但识别率较低。
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。
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。
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。
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。
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。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（柳絮池塘淡淡风）分析的关于“人脸识别技术的简介”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，接下来继续分享下文用户【十年一品温如言】回答的“立式测温人脸识别一体机”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。
立式测温人脸识别一体机
本文最佳回答用户：【十年一品温如言】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案(1)随着人脸识别测温终端的出现，改变了传统的社区登记方式，完成了数据采集的完整收集。
(2)关爱老人、残疾人等人群，采用不开门不关门的方式每天运行预警信息，两天不开门不回电，三天不开门不关门上门走访入口；
(3)通过人脸识别门禁设备，减轻社区工作人员和警务人员的压力，将他们大量注入到为民服务的工作中去。
人脸识别测温终端的优势：
1.非接触识别：人脸识别不需要像指纹验证或虹膜识别那样。通常被鉴定人必须积极进行检验，只需站在机器设备的检验区域，方便快捷。
2.非强制：客户基本上可以下意识地获得面部图像，不需要面部采集机器设备的专业配合，也没有那样的“强制”采样方式。
3.防伪标志水平强：人脸作为一种独特的生理特征，再加上越来越完善的活体检测技术，可以有效应对众多假冒攻击。
4.并发：可以在真实应用环境中进行人脸的明示排序、判断和识别，符合视觉效果的特点：具有“以貌取人”的特点，操作简单，结果直观，隐蔽性好。
不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。有哪些因素影响人脸识别测温终端工作？
1.人脸相似度
不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。
化妆、整容等旨在模仿某个明星的人为因素，让这个问题变得更加棘手。尤其是对于双胞胎来说，人脸识别系统能否正确识别他们，在学术界其实是有争议的。有专家认为，双胞胎根本不应该用人脸识别技术来区分，也不可能用人脸识别技术来准确区分。
2.人脸防伪
伪造人脸图像进行识别的主要欺骗手段是建立三维模型，或者嫁接一些表情。随着人脸防伪技术的提高，3D人脸识别技术和摄像头等智能计算视觉技术的引入，伪人脸图像识别的成功率将大大降低。
3.动态识别
在人脸识别不协调的情况下，由于摄像头运动或对焦不正确导致人脸图像模糊，会严重影响人脸识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市防盗、边检等安防、监控、识别的使用中，这种难度明显。
4.缺少样品
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法，但统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一种不规则的流形分布，因此能够获得的样本只是人脸图像空间中的极小一部分。如何解决小样本下的统计学习问题需要进一步研究。此外，参与训练的人脸图像数据库基本都是外国人的图像，关于中国人和亚洲人的人脸图像数据库非常少，使得人脸识别模型的训练更加困难。
5.图像质量问题
人脸图像的来源可能很多，由于采集设备的不同，获得的人脸图像质量也不同。特别是对于那些分辨率低、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图像、远程监控拍摄的图片等)。
如何有效识别人脸是一个需要关注的问题。同样，高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。现在我们在识别人脸时，通常使用大小相同、清晰度相近的人脸图像，所以图像质量问题基本可以解决，但是面对现实中比较复杂的问题，我们需要继续优化处理。
原文出自 汉玛智慧
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（十年一品温如言）分析的关于“立式测温人脸识别一体机”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，现在接着继续阐述下文用户【野性人生‘’】分享的“浩顺k7828TW动态人脸一体机使用方法”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。
浩顺k7828TW动态人脸一体机使用方法
本文最佳回答用户：【野性人生‘’】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案人脸识别测温一体机一般是在写字楼门口或者小区门口使用，既可以做门禁也可以测体温，一举两得，我们学校的用的机器就是人脸识别体温一体机，非常方便，为了避免打广告，就不说公司的名字的，机器上写着漓之龙还是啥来着
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（野性人生‘’）回答的关于“浩顺k7828TW动态人脸一体机使用方法”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【吃鸡儿的蛋蛋们】分享的“人脸识别测温门禁在我们的生活中有什么应用？”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。
人脸识别测温门禁在我们的生活中有什么应用？
本文最佳回答用户：【吃鸡儿的蛋蛋们】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案人脸识别门禁在我们生活中有哪些应用？
随着社会发展和生活水平提高，人们对居住、办公等环境提出了更高的要求，不仅需要确保安全为首要条件，还要求能结合最新科技发展赋能智能和高效。
过去，门禁一直承担着出入口管理首要设备，如今结合科技发展，搭载生物识别，推出的人脸识别门禁在出行、上班、社区、工地、车站在外观访客管理、通行通关等等重要场所有着广泛应用。
出行过安检更方便
在机场、火车站、海关等等公共交通场所，设立结合人脸识别技术的门禁系统，取代人工检票，让用户通过人脸识别闸机自助安检或验票通过，提高通行效果，也提升了用户智能化体验。
上班过闸乘梯更高效
在办公大楼安装基于人脸识别的门禁，告别传统刷卡方式，有效防止忘记打卡和代打卡的现象，提升办公楼写字楼档次，提高物业管理效率和减少人工成本，更提升了用户体验。
社区过检更安全
作为智慧社区升级应用的首选设备，人脸识别门禁系统让社区的物业管理更加有效，提高对来访人员的识别，减少人工成本，优化管理，同时人脸门禁系统为社区居民提升智能化通行体验，全程解放双手，增强对社区的安全感。
工地过检更便利
工地应用人脸识别门禁系统，对工地人员进行考勤管理更便利，可以有效避免工人忘卡和丢失，可以高效对工地工人进行高效管理，也避免了陌生人蒙混过关进入其中发生盗窃事件或引起安全隐患。
景区过检更高级
景区人脸识别闸机系统实现景区智能化管理，让旅客更加方便、更加智能、更加规范的遵循景区规则，进而提升整个景区景点的形象档次。
。
在现实生活中，越来越多的领域应用到人脸识别门禁，所述仅仅只是应用缩影，基于人脸识别门禁的应用远远不止如此，相信随着未来拓展更多领域，人脸识别门禁将在各行各业落地更多应用。
以上就是道尔智控小编解答(吃鸡儿的蛋蛋们)解答关于“人脸识别测温门禁在我们的生活中有什么应用？”的答案，接下来继续为你详解用户（挽你眉间）贡献“银行人脸识别是3D结构光吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
银行人脸识别是3D结构光吗
本文最佳回答用户：【挽你眉间】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案3D结构光技术原理不难，他的前辈：普通人脸识别是2D的，你拍了一张面部照片存储在系统内，下次摄像头将拍摄到的人像与存储的对比，从而判断是否是本人。但是，弊端马上就出来了，因为没有深度，拿一张照片也轻松解锁。
而3D结构光则更近一步，有前辈的可见光变成了红外光，由前辈的2D数据变成了3D数据。当开始解锁时，手机前置的红外发射器像人面部发射无数个点，学过3D的人都知道，一个模型是由无数个多边形组成，人面也是如此，当红外点打到人面后，不同位置就产生了畸变，产生了反射被手机的红外接收器接收到，经过系统运算得到面部3D数据，再与系统存储面部数据进行对比，达到解锁手机的功能。
技术讲起来简单，做起来其实很难！
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（挽你眉间）回答的关于“银行人脸识别是3D结构光吗”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，接下来继续解惑下文用户【爷的霸气长存】贡献的“王者人脸识别多少岁”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。
王者人脸识别多少岁
本文最佳回答用户：【爷的霸气长存】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案人脸识别的类型，可以根据采用的识别技术及算法技术来进行分类：
技术上可以分为2D的可见光平面算法人脸识别及3D的结构光人脸识别。这2者的区别是，2D的可见光识别可采用照片即可完成人脸的注册登记；3D的结构光人脸识别则需要在对应的识别设备前面进行3D人脸数据采集建模完成注册登记。
按是否能区分活体可分为普通人脸识别及活体人脸识别。这2者的区别是，普通人脸识别不具备活体判断，照片及视频均可能被拿来识别；而活体人脸识别则多了通过人脸识别算法等对识别对象进行活体检测判断，可有效避免各种欺骗识别。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（爷的霸气长存）贡献的关于“王者人脸识别多少岁”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，现在接着继续讨论下文用户【你挺够呛!】分析的“人脸识别三大经典算法”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。
人脸识别三大经典算法
本文最佳回答用户：【你挺够呛!】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案已经涌现山大量的克服光照变化的人脸识别算法，安视宝在这方面有很大程度上推动了该项技术的发展。现有的解决光照变化的方法.
以上就是道尔智控小编解答(你挺够呛!)分析关于“人脸识别三大经典算法”的答案，接下来继续为你详解用户（致命诱惑ヽ）分析“3d视觉技术的优势是什么”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
3d视觉技术的优势是什么
本文最佳回答用户：【致命诱惑ヽ】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【3d人脸识别算法】的相关内容！
最佳答案前段时间国内备受关注的两大手机品牌，苹果、华为相继发布2019年度最新旗舰手机。无论是iPhone 11还是华为Mate 30 Pro，两者均基于3D传感技术进行深度强化。3D传感究竟有何魅力，竟让一众主流手机品牌如此钟情？
智能手机厂商钟情3D传感摄像头
2017年起至今苹果一直推崇基于3D传感技术的Face ID，由此实现安全快捷的3D面部识别，可极大提升验证和支付等环节的便利性。为了实现3D传感与全面屏的完美融合，OPPO Find X采用的是全隐藏式3D摄像头模组，在解锁时镜头自动弹出进行3D人脸识别，独特的伸缩设计至今仍被众多用户津津乐道。
（手机前置摄像模组里面的3D传感模组）
当前应用在手机端的3D传感技术方案主要为3D结构光及TOF（光飞行时间法），苹果、OPPO Find X、小米以及华为Mate20 Pro设计上使用的3D结构光技术，OPPO R17 Pro、华为Mate 30 Pro、vivo陆续加入新的尝试，其3D深感摄像头均采用TOF技术。基于3D传感应用的创新体验彻底打开了人们的想象空间，手机厂商加速布局的原因正是看重其赋能智慧终端“看懂”世界的能力。
3D视觉技术：结构光和TOF有何区别？
什么是3D视觉技术？即是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像，不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，能够解决以往二维体验和安全性较差的问题。目前的智能手机领域采用的3D视觉技术解决方案主要是：3D结构光（Structured Light）和TOF飞行时间法（Time-of-Flight）。
（3D传感技术可感知物体的3D结构）
3D结构光（Structured Light）是将激光散斑图像投射到物体表面，由摄像头接收采集物体表面反射的信息，根据物体造成的光信号变化计算出物体位置和深度信息，识别精度能达到1mm，在性能相当的情况下，结构光比ToF消耗的功耗更少。目前苹果全系支持Face ID的机型、市面上主流的3D刷脸支付均为3D结构光技术，更为适合应用在近距离面部识别验证等场景。
TOF飞行时间法（Time-of-Flight）则是通过专用传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间差来判断并计算出物体的距离信息，这种方式具有实时性较好的特点，相对3D结构光算法比较简单，可测量较远距离（一般在100m 以内），比如华为Mate 30 Pro推出的“隔空操控”操作功能便基于TOF技术捕捉手势动作，相对来说TOF 更加适合远距离的应用。两种技术解决方案各有优势，适配于不用的应用需求及其领域，可以肯定的是，3D视觉技术已经成为智能终端必不可少的AI“慧眼”。
国内3D视觉技术发展现状
3D视觉技术在众多领域具有极高的战略意义，国内一些雄厚技术实力的企业群雄并起，在该领域展开深入研究，目前中国3D人脸识别落地应用居全球领先水平。 值得一提的是，国内3D视觉技术独角兽奥比中光，是唯一可实现量产结构光3D传感摄像头的中国企业，3D传感专利数与苹果、微软等并列世界前三，其3D视觉模组、算法以及配套解决方案可广泛适配于多品牌、多形态的智能终端，更是为3D视觉领域发展开拓广泛的应用场景。比如OPPO Find X、支付宝刷脸支付便是采用奥比中光3D视觉模组的方案。
（国内首条刷脸乘车地铁采用奥比中光3D人脸识别技术）
神通广大的3D视觉技术
除了在旗舰手机以及刷脸支付、刷脸过闸机领域的应用场景布局之外，3D视觉方案几乎无所不能，在智能家居、智能安防、汽车电子、工业测量、新零售、智能物流等领域发挥重要作用，堪称赋能产业创新的最大推力。
以我们每个人息息相关的智能家居领域为例，3D视觉可以令智能家电获得感知物体形态和距离的能力，为机器人增加“眼睛”智能识别不同物体的分类等；3D视觉所衍生的手势识别、骨骼识别可以让你用手势操控家电，开启智能家居的新时代。
而在工业自动化领域，3D视觉技术同样有着巨大的商业价值。当机械臂或者机器人利用3D感知物体的大小、形态之后，可以实现对不同形状的物体进行高度自动化操作，不再局限于处理单一形态的物体，驱动工业生产力迎来创新变革。
不难看出，无论是在涉及衣食住行的民用领域，还是在提高生产效率的工业领域，3D视觉对于提升终端智慧化程度极为关键，这也便解释了为什么众多手机品牌如此钟情于3D视觉技术。一句赋能智慧终端“看懂”世界颇具深意，3D视觉技术在未来大有可为。
关于[3d人脸识别算法,3d人脸识别训练方法]的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
