今天我们来探讨有关（可见光红外线人脸识别）红外线人脸识别准确率,以下3个关于可见光红外线人脸识别的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
国内三维人脸识别技术
本文贡献者：【续旧情】， 疑问关键字：可见光红外线人脸识别， 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！
贡献者回答国内真正开始做人脸识别，是在20世纪90年代。国内最早研究人脸识别的，应该是属于中科院计算所跟哈工大的一个联合面像实验室。该实验室的高文教授，陈熙林教授，山世光教授，直到今天，都一直活跃在人脸识别领域，后来，该实验室，成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨做技术研发和技术支持。其次是中科院生物识别研究所的李子青教授，以及下属的中科奥森公司。李子青教授，当年在微软亚洲研究院的时候，就从事人脸识别方面的研究工作。后来，在中科院组建了专门的人脸识别研究团队（当然是他跟他带领的一群博士硕士）。该研究团队，首先提出了基于近红外的人脸识别技术，并将该项人脸识别技术用于08年北京奥运会。同时，基于近红外的人脸识别技术，得到了国际上同行业专家的认同和一致肯定。顺便提一下，李子青教授编辑了一本名为《Handbook of face recognition》的书籍，可以说是目前人脸识别领域，最为全面的一本参考书。接着，是清华大学的丁晓青教授。丁晓青教授在OCR(字符识别)领域，可谓国内第一人。不过，最近几年转行做人脸识别，也是非常有成就的。不说别的，就只从FRVT2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的测试结果来看，丁晓青教授的研究团队（自然也是丁教授跟她的博士、硕士）是唯一一个完成大规模3D人脸识别性能测试的参赛团队。由此可见，在国内人脸识别领域来说，她们的算法，在3D领域，绝对排名第一。不过，国内人脸识别产品市场占有率最高的，是汉王科技的门禁和考勤系统。汉王科技也是中科院下属的一个公司，其人脸识别技术，是采用双摄像头，分别捕获到人脸的信息，从而合成3D人脸图片，然后进行特征提取和相应的识别工作。汉王科技拥有完全自主知识产权的“双目立体”人脸识别算法（Dual Sensor），最后一个，就是深圳的飞瑞斯，该公司最近也在推广其自主开发的人脸识别系统。于前几位不同的是，它们采用了多光源进行补光的策略，从而有效解决了人脸识别中环境干扰的问题。当然，除此之外，也有一些小公司或者单位，也在从事人脸识别方面的研究工作。不过，都没有自主的技术或者产品推出。
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智能人脸识别测温一体机
本文贡献者：【白衣】， 疑问关键字：可见光红外线人脸识别， 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！
贡献者回答(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
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人脸识别和指纹解锁同时进行好吗
本文贡献者：【剩余似我】， 疑问关键字：可见光红外线人脸识别， 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！
贡献者回答智能手机发展到今天，刷脸和指纹解锁给我们带来了很大的便利，由此成为了大家常用的解锁和支付工具。
刷脸和指纹同样是利用人体的生物特征信息来开展工作，使用场景又那么广，那大家是否有想过到底哪一个更安全呢？
今天教授就带着大家给它们来个“一决高下”。
人脸识别
从现有技术来看，人脸识别分为2D图像识别技术和3D结构光技术。
与空间学同理，2D图像识别技术采用的是平面图像进行识别验证，运量小、成本低，目前很多安卓厂商都采用这种技术。
但活体检测准确率以及人脸识别准确率较低，容易被模型或者照片破解。
因此，在涉及钱财等重要场合时，系统一般都会加以手机验证码等辅助方式。
而3D结构光技术就是iPhone现有人脸识别技术。
使用时将数以万计的红外线投射到人的脸部，利用红外线接收器来进行信息组装，由此形成一个三维的面容建模。
模型越仔细，安全度越高。这种技术可以破解，但难度大，安全指数相对较高。
但由于模组大，影响全面屏设计以及开发难度大、成本高等原因，让不少国内厂商选择放弃。
所以说，要问人脸识别安不安全，还得从哪一种技术角度回答。
指纹解锁
指纹识别，大家潜意识中都以为靠的是那张指纹图片，但图片背后特殊算法算出来的代码才是关键。
指纹图案形成后，系统会根据指纹特征点形成新的指纹特征图。
图中包含各种分叉点、分歧点、环点等关键信息，再进行数据转换形成一串相应条形码保存在数据库。经过这些年的发展，指纹识别技术逐渐成熟。
超声波屏下指纹识别、电容式识别传感器、半导体式识别传感器等技术层出不穷，安全指数也不断提高。
而且指纹识别的模块小不占空间，开发难度小，由此深得众厂商的喜欢。
但它绝对安全吗？肯定会有很多人跳出来连连否认。
是的，它也有短板。
实验证明，一些手机倒模、硅胶套就能够轻易复制一个人的指纹。
总体而言，无论是人脸识别还是指纹解锁，谁也不能保证谁百分百安全。
从现有技术安全性来看，我们可以将其排列为3D结构光技术>指纹>2D图像识别技术。
所以，如果你是苹果手机，刷脸最安全的；
如果你是安卓机且明确没有3D结构光技术加持的话，还是建议使用指纹更踏实！
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