今天我们来研究有关（人脸模式识别）人脸识别标准模式,以下8个关于人脸模式识别的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人脸识别是根据什么特征识别
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贡献者回答在所有的技术中，现阶段更受瞩目的并迅速发展是人脸识别。它目前主要有三种应用模式：1、是人脸识别监控，即将需要重点关注的人员照片存放在系统中，当此类人员出现在监控设备覆盖的范围中时系统将报警提示。此种模式主要应用在奥运通道安检、地铁等需要实时预警的地点。2、人脸识别比对检索，即利用特定对象的照片与已知人员照片库进行比对，进而确定其身份信息。能够解决传统人工方式工作量巨大、慢、效率低等问题，可应用在网络照片检索、身份识别等环境。适合于机场等人员流动大的公众场所，但需要大型数据库的支持。3、身份确认，即确认监控设备和照片中的人是否是同一人。可广泛应用于需要身份认证的场所，如自助通关、银行金库、门禁以及需要实行实名制管理的业务，如银行业务等。
据悉2008年北京奥运会将全面运用人脸识别系统人群中快速辨认和甄别恐怖分子和其他可能引发犯罪的人员，以防止其进入相关的敏感区域。
在生物特征识别领域近些年的发展中，国际上虽然制定了一些标准，但远不够完善。鉴于我国目的技术在国际上也属于领先水平，因此在现阶段我们有必要抓紧制定国内标准，掌握主动权。在可预见的将来，我们有理由对自己有信心，对我们所在的生物特征识别领域有信心！中国在这一方面必将取得喜人的成就！
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人脸识别技术是如何快速识别的
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贡献者回答人脸识别 ，特指利用分析比较的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，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;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。
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人脸识别的利弊及风险
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贡献者回答人脸识别是什么？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。
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人脸识别系统违法吗
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贡献者回答人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：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。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
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腾讯游戏人脸识别解除的方法
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贡献者回答首先触发人脸识别系统最简单的方式，就是【 异地登录。
】，找个异地的朋友用他的手机登录你的账号，然后你再登录回来，大概率就会被系统判定为【 疑似未成年人。
】，从而弹出人脸识别系统。(PS:没触发就多次异地登录试试。)
另外，还有一种情况下，就是在购买成年人的账号后，只要在游戏内进行消费，也有较大的概率弹出人脸识别。如果你买的是这种账号，建议就不要往里面充值点券了。
还有一部分成年人账号，如果总是在凌晨的时候打游戏，也会被零点巡查系统列入疑似未成年人的名单中，从而登录账号需要进行人脸识别。
以上就是道尔智控小编解答(愛自己゛沒情敵)贡献关于“腾讯游戏人脸识别解除的方法”的答案，接下来继续为你详解用户（咿呀咿呀哄）解答“人脸识别技术基于什么方法”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别技术基于什么方法
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贡献者回答人脸识别优点：
1、非接触的，用户不需要和设备直接接触；
2、非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；
3、并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别的缺点：
1、对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；
2、人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。
扩展资料：
人脸识别技术的应用
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用，国际民航组织(ICAO)已确定，从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。
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人脸如何识别
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贡献者回答人脸识别是资本和人才的比拼 应用场景日渐多元化
• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽
• 人才助力人脸识别独角兽 大鱼吃小鱼、优胜劣汰
资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。
不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。创新工场创始人兼CEO李开复曾表示，明年初将会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。
一个新兴细分领域刮起台风之时，总会吸引众多的创业者和热钱投入其中，但最终经过几轮淘汰赛的比拼和角逐，最终市场上只会剩下几个寡头甚至一个超级巨擘的局面，从百团大战、打车软件大战、到共享单车，再到人工智能以及更细的人脸识别，都将会是这样一个优胜劣汰的过程。
目前，人脸识别的江湖中，商汤、旷视、云从、依图，被李开复称为人脸识别的四个独角兽。热钱和融资再燃烧一两年，除了这四家之外的人脸识别公司，或许将迎来其生命周期的尾声。
与此同时，即便独角兽们在人脸识别领域有着深耕，但一方面依然面临着Facebook、谷歌、腾讯等国内外互联网巨头强敌的环伺，另一方面也将应对着人工智能技术日新月异的自我挑战和颠覆。
人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，自动检测图像信息和跟踪人脸，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。
未来至少在3-5年人工智能领域都是人才战，是脑力游戏。全球也就是几十个人来做突破性工作，核心是看最顶尖的研究人员的智商PK，看谁能够做出突破。
商汤拥有亚洲最大的深度学习研究团队，包括18名教授，以及来自麻省理工学院、斯坦福大学、北大、清华等世界名校的120余名博士生。
此外，商汤科技已与香港中文大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学等众多高校院所建立了合作。其中与香港中文大学、浙江大学分别建立有联合实验室，共同推进前沿基础研究。
商汤科技也会进一步继续利用名校+名企的模式，为企业培养精英人才，加速科技转化，通过产学研结合的模式，共同打造培养创新型、复合型高层次人才的示范平台，促进地区产业升级，实现高校、企业与地区的三赢局面。商汤的人才优势体现在系统性，从导师制到各个共建研究室，实习生机制，商汤建立了系统性的产学研体系。
云从科技创始人周曦师从美国工程院院士、计算机视觉之父——黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的机器视觉研究。周曦带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠。
云从科技目前由上海、成都、重庆三个研发中心，美国 UIUC 和硅谷两个前沿实验室，及中科院、上海交大两个联合实验室组成三级研发架构。云从科技研发团队成员 300 多人，80%拥有硕士学历。目前，云从与公安部、四大银行、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立。
旷视科技汇集了来自清华大学、美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院等国际顶级院校、科研机构的技术极客，以及来自谷歌、阿里巴巴、华为、微软等跨国企业的一流产品牛人。
依图技术团队来自MIT、Google、阿里巴巴等知名学术和工业机构。创始人朱珑在美国加州大学洛杉矶分校，获统计学博士，师从霍金的弟子艾伦·尤尔（Alan Yuille）教授，从事计算机视觉的统计建模和人工智能的研究。在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，深入研究大脑科学和计算摄影学。
为什么人脸识别在国内这么红？
一方面，人工智能大赛道中，人脸识别算其中发展较为成熟的应用领域。
另一方面，人脸识别是符合国家政策趋势，是惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。
金融、安防是目前人脸识别应用最广泛的两个领域。商汤、旷视、依图、云从，几家公司都在金融和安防领域有深入布局。
• 金融：个人身份验证的攻坚战
云从科技是我国银行业人脸识别应用最普及的供应商，包括农行、建行、中行、交行等全国 50 多家银行已采用云从的产品，市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术，这种情况不仅仅因为技术实力强，更因为云从是受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业，有着过硬的技术指标与研发背景。
其中，中国农业银行超级柜台、刷脸取款，是全国首先应用人脸识别技术的四大行之一。
商汤科技与京东、银联、招商银行、拉卡拉、融360等多家金融机构和银行均有合作。例如，用户在京东钱包上扫描人脸，即可完成比对，实现密码解锁，代替传统密码登录方式，更加方便安全。
商汤提供人脸搜索技术拉卡拉快速完成新用户照片与已有黑名单人脸库的比对，高效准确地筛选出潜在诈骗分子，保护普通用户的权益。通过人证比对和活体检测技术，拉卡拉将获知用户的注册信息是否与操作者本人一致，有效的防止了身份信息盗用情况。
商汤为融360平台提供一体化解决方案包括人脸识别、人证比对、证件识别，完成比对，实现远程身份认证，让金融服务更加方便安全。
旷视背靠阿里巴巴，为支付宝客户端提供人脸登录功能支持，人们无需再输入繁琐的密码，只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。
同时，旷视也为支付宝提供了从端到云的 FaceID 远程身份验证服务。此外，旷视也为小米金融、你我贷等互联网金融公司，中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。
依图科技拥有完整的实名认证解决方案，依靠人脸比对及活体检测技术，为金融企业提供全渠道解决方案（柜面、移动端、自助机具等），并且拥有为招商银行、浦发银行、京东金融、360金控等各类金融企业实施落地的丰富经验。
• 安防：防患未然、惠及民生的保卫战
在惠及国计民生的安防领域，商汤目前在布局智慧城市安防项目。智能视频方面，商汤的SenseFace人脸布控系统已经开始广泛落地。
该系统专门用于大规模视频监控系统中的实时大库人脸识别应用场景，不仅支持1000+路监控视频中的实时人脸捕捉与识别，更可以在千万级人员库中300ms内获得比对结果，现已帮助全国各地公安机关抓获了上百名犯罪分子。
而在图侦（以图搜图）方面，商汤的图腾系统，可以在亿级大库秒级返回结果，快速实现涉案人脸的身份鉴定与身份关联，从而帮助一线警员及时准确出警，实现重大案件的侦破，提升常规案件的破案效率。
在广州市公安局刑警部门应用中，图腾系统上线半年来，实际比对800次，比中357人，已经成功抓捕嫌犯83人。同时在重庆、河北等地也有广泛应用。
在安防领域，云从的产品已在 22 个省上线实战，获得公安部高度认可，引领了公安行业战法的变革。
广东省公安厅采用云从科技人脸识别技术在地铁、车站、重点小区等重要场所进行布控和实战并取得了良好的效果，抓获了一批嫌疑人，为公安破案提供了新的思路和战法，受到全国公安系统广泛关注。
云从曾在一个火车站，通过技术来帮助警察进行针对性布控，在短短一个月的合作中警方控制了两百多个犯罪嫌疑人。
依图用技术实力让江苏的公安部门惊叹其秒刷逃犯的效率。江苏省公安厅曾运用依图系统，将当地常住人口和暂住人口与通缉犯库进行人脸比对，依图系统当天就成功比中17个通缉犯，警方立即抓到了3人。随后，其他省市的公安部门也主动找上门寻求合作。
旷视为公安部第一研究所推出的“网上身份证”提供了人脸识别技术支持。有了网上身份证，每个人都可以在网上生成一本终身唯一编号的“身份证网上副本”，今后办理一些实名认证业务时即可“刷脸”完成认证，不用再携带实体身份证。
通过多因子认证技术实现互联网上的“实名+实人+实证”的真实身份认证，在保护公民隐私信息的同时有效解决了“我就是我”的问题，让市民在网上办事变得更加可靠、安全。
安防的人脸识别应用，如今还逐渐在各项会议和赛事中被大量采用。
商汤在深圳文博会期间，实现了近20万人次的人像识别，并比中20多名前科人员，保障了文博会零案件的发生。此外还应用于夏季达沃斯、东南亚商洽会等。
此前，博鳌亚洲论坛“深圳·开放之城 创新之都”投资交流活动曾采用商汤的智能自动签到机，为参会嘉宾带来便捷的刷脸签到体验，不仅能够认出嘉宾的身份，还能告知他们的座位桌号。
依图在第53届世界乒乓球锦标赛上，通过动态人脸识别系统，智能、准确、灵敏的黑名单报警功能，有效地核实了进场人员身份，保障身份安全。
在2016年G20二十国集团领导人杭州峰会期间，杭州各城区 1000 多家酒店全面采用由旷视提供核心算法的人脸识别身份验证系统，并在杭州市拱墅区实现了全区登记系统并网，方便公安部门随时排查各登记信息，了解人员进出状况。
博鳌亚洲论坛采用云从的动静态结合的人脸比对系统，以视频人像数据为基础，通过大数据监控平台，充分利用视频监控及图像资源完美取代原始的图侦系统。
在互联网领域，商汤通过深度学习算法新浪微博全新的“面孔专辑”功能实现检测出图片中的面孔，并分类归纳。
商汤科技的图像处理技术，针对图片中的暗光以及雾气等进行处理，还原出清晰的图片，已广泛应用于微博相机。
与此同时，商汤的SenseAR增强现实感引擎，可为面部、手势实现各种好玩的AR特效，它基于商汤的人脸关键点检测、人脸跟踪技术，可以实现精准定位效果，目前Faceu就在应用商汤的技术。
旷视为美图旗下的美图秀秀App、美颜相机、美颜手机等一系列软硬件产品提供了人脸识别技术支持。
其中美图秀秀和美颜相机App通过旷视的人脸检测和关键点检测技术，可以在图像中精准定位人脸和五官位置，从而进行人像美白、五官美化等处理，快速完成精准修容。
在手机领域，商汤可以为手机拍照提供人像背景虚化功能，以及智能相册中的人脸聚类功能。目前OPPO、小米等手机中，应用了商汤的此项技术。
譬如在小米MIUI 7中，商汤人脸识别算法就实现了“一人一相册”的面孔相册分类功能。云端存储照片将被自动分类，避免了手动分类照片的繁琐操作，优化了用户体验。
在零售领域，商汤表示餐厅等线下服务行业，针对前来的顾客进行身份识别，当遇到VIP客户时，便可自动激活后续的定制化服务机制。如此一来，VIP客户将不需要主动出示VIP会员卡，大大增强了用户的体验。
无独有偶，龙湖长楹天街今年与旷视合作，在该商场一家咖啡店试点上线了智能会员识别系统。当消费者一步入门店，旷视的智能摄像头和智能感知技术便会自动抓捕消费者的面部图像，随后回传回至会员人像数据库中进行比对，并准确识别出会员的身份信息，而当会员进行消费或二次到店的时候，智能零售系统便能快速地识别出来并提醒商家。
在出行领域，旷视开拓了去年6月底滴滴出行宣布上线五大安全举措保障用户安全出行，其中的人像认证是由旷视提供的 FaceID 身份验证系统完成，用来保证司机注册账户和本人信息相符。
e代驾、易到用车也采用了旷视的人脸识别技术对司机身份进行核验。神州租车则通过旷视的实名验证系统，进行线上用户实名认证，在用户需要租车时，需要通过客户端进行活体检测、人脸比对判断是否为本人办理业务；在线下环节，工作人员对用户进行二次核验，来确保取车人与申请人是同一人，降低业务风险。
在医疗领域，依图的技术还服务于交通、医疗等行业。依图正在寻找让人工智能技术帮助和实现医疗领域的突破，利用最前沿的深度学习技术，将医学领域的专家知识和经验去普及，辅助医生为病人作出精准的诊断，制定适合的医疗方案，提高诊断治疗和体验。
人工智能的应用帮助医生摆脱繁重的重复工作，利用医疗专家的知识和经验建议辅助医生做出准确判断和合理治疗方案，从而更智能和更准确的为患者提供医疗诊断和服务。
总而言之，除了金融、安防之外，互联网、消费电子、汽车电子、零售、医疗、教育等诸多领域都在逐步引入人脸识别，遍地开花是大势所趋。
未来几年是包括人脸识别在内的人工智能技术产业爆发的几年，无论是产品种类、产业规模还是生活方式都会有爆发性的增长和改变，比如农业银行这次应用在刷脸取款上验证用户身份，社保机构也将应用该技术帮助退休老人异地身份验证，而边防、机场、铁路等行业也会在智能通关系统上发力。
有关机构预测，到2020年，人脸识别的市场规模预计达到2000亿，其中通关安防产品达到700亿，在线支付达到500亿，这将是一个很可能产生新的阿里巴巴、腾讯或百度体量级公司的行业。
人工智能的浪潮涌起，让人脸识别公司发展迅速。国内大中城市的人脸识别创业公司们，均表示自身拥有独创科技，姑且不论真正拥有核心技术的公司并不多，并且技术革新的之快，也会让目前的核心技术并非无可替代。
但以人脸识别为代表的计算机视觉技术在人工智能中并非中流砥柱。况且，有分析指出，Google图像识别系统的开放或将预示着未来图像识别免费是大趋势。
自动驾驶等高阶的系统，更能代表人工智能的未来。
商汤科技创始人徐立表示，公司最新一轮融资之后，公司将进一步拓展AI技术的应用领域，包括无人驾驶、智慧医疗等。
云从科技创始人周曦表示，做人脸识别或图像识别这类计算机视觉技术只是第一步，它们是人工智能的“眼睛”，云从的最终目标是人工智能的“大脑”。
依图基于海量交通、出行数据的模型建设优化管理城市交通运行策略，力图做城市数据的大脑，开展大数据综合治堵。
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人脸识别到底是什么
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贡献者回答人脸识别，其实就是需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是视觉模式识别的一个细分问题。
其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。
所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。
当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。
1v1人脸验证与1vＮ人脸查找
主人公通过各种方式，蒙混过层层身份验证，成功进入某机要部门，这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中，使用者往往需要提供自己的身份。
比如使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。
这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。
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