今天我们来聊聊[人脸图像匹配与识别],以下10关于人脸识别图像比对的过程的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
如何提升人脸识别图像质量
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贡献者回答人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。
参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；
《Detecting Faces in Images：A Survey》：Ming-Hsuan Yang（杨铭轩），David J. Kriegman，Narendra Ahuja，IEEE Transa on PA and Machine Intelligence
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复杂场景下的人脸识别的具体应用
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贡献者回答复杂场景下的人脸识别
在第一期人机大战后，有很多文章分析人脸识别的基本技术，这里不在赘述，想谈谈复杂场景下的人脸识别。
设想下你不小心在购物中心被摄像头从斜上方照到，当时有一定光照影响，出来的照片中的人脸必然是模糊、残缺的，而要从你的标准照为模板，从摄像头数据中找到你这个人，是不是很科幻？另外一个维度，也是第三期人机大战中的场景，从摄像头不清晰数据中提取特征，寻找现实中的人。
两种模式均有现实意义：前者比如寻找失踪儿童和定位罪犯；后者则可以将所有监控数据中的人和实际人关联，辅助监控。
现实的迫切需求催促着技术的发展，由于银行、社保、边防海关、考场等真实场景下，现场人脸采集照片受光照、角度、遮挡等影响大。同时，身份证芯片里存储的身份证照片人脸区域像素小，照片模糊，加之一般为多年以前的照片，和现场采集照片相差大。因此，要在真实场景下实现人脸识别身份认证相当困难。
通过深度神经网络这一利器，算法可以使用更多的数据、学习出更多的特征，将跨场景、非同源人脸图像映射到同一图像空间，有效解决了真实场景光照、角度、遮挡、年龄跨度对人脸识别的影响。同时，可能不同的场景下，会利用不同的专家知识，增强了算法模型自适应能力，从而更适应于现场环境。
而复杂场景下，机器往往比人更杰出（我觉得这次水哥调暗背景是吧自己坑了，机器一般是计算照片像素值的差值，几乎不会受影响）。早在2014年，中科院重庆绿色智能技术研究院，就通过组织200人的人眼测试，在受光照、角度、遮挡、模糊、年龄跨度等因素综合影响下，人眼的平均识别率仅为72.7%，而算法识别率达到93.2%。
复杂场景下的人脸识别的具体应用
之前看到一则新闻，说公安大数据背景下的人脸识别图像来源多样，质量差异较大，尤其是刑侦破案领域，由于受成像设备、环境、犯罪人员距离较远等诸多因素影响，从犯罪现场调取的犯罪嫌疑人图像/视频通常质量非常差（主要表现在图像模糊、分辨率低）。这种低质量的图像/视频直接应用人脸识别比对，识别率非常低。为满足公安实战业务及大数据发展需要，山西省太原市公安局研制了我国公安系统首个面向全警应用的人脸识别系统，结合人脸图像重建技术，实现低质量图像人脸识别，2012年建设完成后投入全警实战应用。
低质量图像重建人脸识别包含两个步骤：首先，采用低分辨率、模糊图像重建算法，对低质量图像进行重建，获取较清晰图像；其次，使用重建图像进行人脸识别，获取犯罪嫌疑人身份。
通过上述技术，在2012年南京“1·6”大案时，技术人员迅速赶赴现场配合侦破，成功重建嫌疑人的下颌，发出全国通缉令。
目前，中国很多城市已经部署了大量的安防监控摄像头，由于非配合性、光线和背景等现场环境的复杂性给人脸识别带来较大困难，而小度的这项能力很好的解决了该难题。虽然在可靠性上还需要加强，但极大的降低了人工筛选的成本，提高了 。
人脸识别领域最近几年发展极快，除了安防领域，人脸支付和人脸认证这些商业应用也逐步走进人们生活，随着巨头们（百度，阿里）彻底解决了复杂场景下的人脸识别问题，比如技术上达到语音输入的准确率，相信会有更多的产品会投入市场。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（花颜。Blue）分析的关于“复杂场景下的人脸识别的具体应用”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【一生只娶她】分析的“如果脸部有创伤怎么进行人脸识别”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。
如果脸部有创伤怎么进行人脸识别
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贡献者回答可以。人脸识别主要靠脸部的骨骼和五官数据，主要不是受伤太严重，受伤不影响识别。
拓展：人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。
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苹果人脸识别坏了 到底是什么原因
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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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人脸识别系统的机制
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贡献者回答人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。 一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
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人脸识别的算法需要什么cpu
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贡献者回答1、人体面貌识别技术的内容
人体面貌识别技术包含三个部分：
（1） 人体面貌检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（2）人体面貌跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。
此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
（3）人体面貌比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程
一般分三步：
（1）首先建立人体面貌的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。
（2）获取当前的人体面像
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对
即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人体面貌脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。
人体面貌的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
以上就是道尔智控小编解答(哥丶专属沫沫)分析关于“人脸识别的算法需要什么cpu”的答案，接下来继续为你详解用户（堇年）回答“ai人脸识别技术的发展”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
ai人脸识别技术的发展
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贡献者回答人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
以上就是道尔智控小编解答(堇年)解答关于“ai人脸识别技术的发展”的答案，接下来继续为你详解用户（安分。小女生）解答“网课人脸识别拍摄的照片”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
网课人脸识别拍摄的照片
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贡献者回答能区分真人和照片的技术，这个研究领域叫做liveness detection，中文叫做“活体取证”。
因为现在社交网络、电子成像产品很发达，人们可以很方便获取他人的人脸照片，进而来欺骗人脸识别系统，所以区分系统前的人脸是真的人脸，还是照片/视频/三维面具，就变得非常重要。
对于照片欺骗，主要是根据分辨率(翻拍的照片分辨率比直接从真人上采集的照片在质量、分辨率上有差别)、三维信息、眼动等来区分。对于视频欺骗，根据三维信息、光线等来区分。对于三维面具欺骗，这方面的研究还很少（实际欺骗场景也相对较少）。
就我个人看法，计算机算法是可以区分照片和真人的。但是人脸活体取证在实际应用中，还有很大局限性。现在的算法基本还是基于实验室数据，离实用还有一段距离。
另外指纹、虹膜等也面临这个问题。
云+社区3周年庆广告
2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。
人脸识别
人脸识别接入是否需要申请 需要申请 您可登录 人脸识别控制台 单击立即开通即可使用无需等待人工审核 人脸识别可以在哪些国家和地区使用人脸识别目前在中国可以正常访问 其他国家也可调用接口访问 但访问较慢人脸识别的访问是多少 通常在 左右 具体响应时间也与照片大小以及网络环境有关如何鉴权 签名 或出现.
人脸识别门禁考勤
腾讯云人脸识别门禁考勤解决方案，基于优图人脸识别技术解决门禁闸机、楼宇访客、考勤签到等场景对无感进出的需求，可为合作伙伴提供快速集成sdkapp的一体.进行人脸识别并得到识别结果 支持离线 在线人脸搜索切换 适用对象客户有专门的软件团队进行开发 客户 有较多的业务流程人脸识别只应用于其中部分功能 方案.
人脸识别版本相关
不同版本区别是什么？ 腾讯云神图·人脸识别目前共有3个版本，分别为1.0、2.0和3.0。 2.0和3.0为当前开放的版本，可正常使用。 1.0版本目前仅支持老客户.是否可以继续使用人脸识别旧版本？ 人脸识别1.0版本已从2019年6月21日起停止维护，如果您用的还是1.0版本的服务，为了不影响您业务的正常开展，建议您尽快.
金融云人脸识别
人脸验证：能判断一张给定的人脸图片，他与某个人脸是否是同一个人以及相似程度。 人脸识别：检测给定的人脸图片，并从数据库中检索他的身份信息并返回。 活体检测：可以有效拒绝人脸核身过程中出现的照片、视频、人头模型的攻击，以保证人脸核身验证过程是真人参与。 ocr 识别：拍摄并识别证件，提取证件上的信息.
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（安分。小女生）分析的关于“网课人脸识别拍摄的照片”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，下面继续答疑下文用户【清漪】分析的“人脸识别技术是哪个国家发明的”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。
人脸识别技术是哪个国家发明的
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贡献者回答人脸识别最初在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答贡献者：（清漪）回答的关于“人脸识别技术是哪个国家发明的”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，接下来继续祥解下文用户【浅唱】分析的“手机的人脸识别在哪个功能上”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。
手机的人脸识别在哪个功能上
本文最佳回答用户：【浅唱】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸图像匹配与识别】的相关内容！
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。
今天的内容先分享到这里了，读完本文《人脸图像匹配与识别,人脸识别图像比对的过程》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多，敬请关注ask.drzk.cn,您的关注是给小编最大的鼓励。
