今天我们来谈论有关人脸识别主要技术指标,人脸识别技术指标参数,以下9个关于人脸识别主要技术指标的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
为什么社保认证老是无法识别人脸
热心用户提供：【善解人衣】 ，解答(人脸识别主要技术指标)的问题，欢迎阅读！
优质回答您离机器远一点试试，有的时候是因为太近了。
影响人脸识别技术的因素及解决方法
测量人脸识别的主要性能指标有：
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。
计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。
影响人脸识别性能的因素及解决方法
(1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。
(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。
(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。
(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。
(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。
(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。
(7)附着物(眼镜、胡须)的影响。
(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的
最大可能是因素引起的，应尽量避免那些因素。此问题由colorreco人脸识别回答。
以上就是道尔智控小编解答(善解人衣)回答关于“为什么社保认证老是无法识别人脸”的答案，接下来继续为你详解用户（爱在一念之间°）回答“人脸识别不让我验证怎么办”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别不让我验证怎么办
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优质回答影响人脸识别技术的因素及解决方法
测量人脸识别的主要性能指标有：
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。
计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。
影响人脸识别性能的因素及解决方法
(1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。
(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。
(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。
(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。
(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。
(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。
(7)附着物(眼镜、胡须)的影响。
(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的
最大可能是因素引起的，应尽量避免那些因素。此问题由colorreco人脸识别回答。
以上就是道尔智控小编解答(爱在一念之间°)贡献关于“人脸识别不让我验证怎么办”的答案，接下来继续为你详解用户（我们是芭比之公主学院）贡献“人脸识别在哪”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别在哪
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优质回答如果您使用的是华为手机，手机在亮屏状态下人脸识别失败，请您参考如下方法排查解决：
一、以下因素可能会影响人脸解锁成功率
建议您进行人脸解锁时注意以下几点：
1.保持前置摄像头清洁并且无遮挡；
2.在解锁过程中面部不要被帽子，口罩，围巾等遮挡，露出面部解锁；
3.在过亮或过暗环境建议您使用指纹或密码解锁；
4.调整手机和人脸之间的距离，保持在 20~50 厘米左右并尽量使摄像头正对人脸尝试；
5.躺卧的姿势会造成人脸轻微变形，出于安全考虑，解锁成功率会降低，建议您使用指纹或密码解锁。
二、使用手机默认主题
人脸解锁需要第三方主题适配，部分主题未适配人脸解锁功能，建议您更换默认主题体验人脸解锁功能。
三、重新录入人脸
如果多次解锁失败，请重新录入人脸数据。在设置中搜索并进入人脸识别，点击删除面部数据。然后在光线适宜（不要阳光直射或过暗）、摄像头清洁、面部无遮挡的情况下，重新录入人脸。
四、确认环境温度是否过低、手机电量是否充足
如果长时间处于较低温度环境下，并且手机电量不充足，会导致解锁失败。此种情况下，请您使用密码解锁。离开低温环境后，再尝试使用人脸解锁功能。
若方法未能解决您的问题，请您提前备份好重要数据(QQ、微信等第三方应用需单独备份)，携带购机发票前往华为客户服务中心检测处理。
相关链接如下：预约服务寄修服务维修备件价格查询华为客户服务中心
以上就是道尔智控小编解答(我们是芭比之公主学院)回答关于“人脸识别在哪”的答案，接下来继续为你详解用户（蓝萱薇）回答“怎样才能通过人脸识别王者”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
怎样才能通过人脸识别王者
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优质回答计算机识别人脸，是靠一系列模式的，比如：根据五官相对位置做定位，眼窝以及额头明暗对比度等等。那么关键来了，如果能够把自己的脸，改造得完全不遵循这些模式的话……那么计算机就“看不见”你了。
比如
▼
你可能觉得上面这四张脸只不过是画了个“哗众取宠”的妆而已，离“面目全非”还差得很远，对我们来说，识别这样一张脸轻而易举。然而经过验证，计算机已经不再认为他们是“人脸”了。这种技巧叫做“计算机视觉眩晕”。
▌为了“眩晕”计算机，这些脸都具备以下部分特征：
o 避免凸显五官
杜绝眼影眼线口红这种能凸显五官特征的
o 抹除鼻梁
因为鼻梁及其高光区域是定位人脸的重要指标之一
o 避免对称
o 改变头型
据研究，如果你能把头型从椭圆改成任何其他形状，也会很具有迷惑性的。当然难度也很大……
其实你完全不必画那样夸张的妆，一样可以欺骗计算机。
比如
▼
再比如下面的这张“眩晕”party纪念照
▼
以上就是道尔智控小编解答(蓝萱薇)回答关于“怎样才能通过人脸识别王者”的答案，接下来继续为你详解用户（疯狂神教）回答“红米note94g人脸识别晚上识别不了”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
红米note94g人脸识别晚上识别不了
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优质回答可能是软件问题吧，具体解决方法如下
1.首先在手机里面找到悬浮窗管理(我的手机是HTC, 在HTC安全助手里面能找到。)把滴滴一栏的选项选上！
2.打开滴滴 ，进到人脸识别页面！看看有没有反映了。如果还没有反应，请继续往下看。
3.按主页键，切换到主页。然后打开照相机，再把相机切换到自拍状态，启用前置摄像头。
4.然后再次切换回滴滴的人脸识别页面。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（疯狂神教）分析的关于“红米note94g人脸识别晚上识别不了”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，接下来继续解读下文用户【草莓樱桃风】分享的“人脸识别最快的算法”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。
人脸识别最快的算法
本文贡献者：【草莓樱桃风】 ，解答(人脸识别主要技术指标)的问题，欢迎阅读！
优质回答特征脸方法
步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成一行就好了，至于是横着还是竖着获取原图像的像素，随你自己，只要前后统一就可以），然后把这M个向量放到一个集合S里，如下式所示。
步骤二：在获取到人脸向量集合S后，计算得到平均图像Ψ ，至于怎么计算平均图像，公式在下面。就是把集合S里面的向量遍历一遍进行累加，然后取平均值。得到的这个Ψ 其实还挺有意思的，Ψ 其实也是一个N维向量，如果再把它还原回图像的形式的话，可以得到如下的“平均脸”，是的没错，还他妈的挺帅啊。那如果你想看一下某计算机学院男生平均下来都长得什么样子，用上面的方法就可以了。
步骤三：计算每张图像和平均图像的差值Φ ，就是用S集合里的每个元素减去步骤二中的平均值。
步骤四：找到M个正交的单位向量un ，这些单位向量其实是用来描述Φ （步骤三中的差值）分布的。un 里面的第k（k=1,2,3.M)个向量uk 是通过下式计算的，
当这个λk（原文里取了个名字叫特征值）取最小的值时，uk 基本就确定了。补充一下，刚才也说了，这M个向量是相互正交而且是单位长度的，所以啦，uk 还要满足下式：
上面的等式使得uk 为单位正交向量。计算上面的uk 其实就是计算如下协方差矩阵的特征向量：
其中
对于一个NxN（比如100x100）维的图像来说，上述直接计算其特征向量计算量实在是太大了（协方差矩阵可以达到10000x10000），所以有了如下的简单计算。
步骤四另解：如果训练图像的数量小于图像的维数比如（M<N^2)，那么起作用的特征向量只有M-1个而不是N^2个（因为其他的特征向量对应的特征值为0），所以求解特征向量我们只需要求解一个NxN的矩阵。这个矩阵就是步骤四中的AAT ，我们可以设该矩阵为L，那么L的第m行n列的元素可以表示为：
一旦我们找到了L矩阵的M个特征向量vl，那么协方差矩阵的特征向量ul就可以表示为：
这些特征向量如果还原成像素排列的话，其实还蛮像人脸的，所以称之为特征脸（如下图）。图里有二十五个特征脸，数量上和训练图像相等只是巧合。有论文表明一般的应用40个特征脸已经足够了。论文Eigenface for recognition里只用了7个特征脸来表明实验。
步骤五：识别人脸。OK，终于到这步了，别绕晕啦，上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。首先考虑一张新的人脸，我们可以用特征脸对其进行标示：
其中k=1,2.M,对于第k个特征脸uk，上式可以计算其对应的权重，M个权重可以构成一个向量：
perfect，这就是求得的特征脸对人脸的表示了！
那如何对人脸进行识别呢，看下式：
其中Ω代表要判别的人脸，Ωk代表训练集内的某个人脸，两者都是通过特征脸的权重来表示的。式子是对两者求欧式距离，当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第k个脸是同一个人的。当遍历所有训练集都大于阈值时，根据距离值的大小又可分为是新的人脸或者不是人脸的两种情况。根据训练集的不同，阈值设定并不是固定的。
后续会有对PCA理论的补充^_^.已补充理论：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)
参考资料：
1、Eigenface for Recognition：
2、特征脸维基百科：
3、Eigenface_tutorial：
以上就是道尔智控小编解答(草莓樱桃风)解答关于“人脸识别最快的算法”的答案，接下来继续为你详解用户（冷雨孤途）分析“人脸识别功能”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别功能
本文贡献者：【冷雨孤途】 ，解答(人脸识别主要技术指标)的问题，欢迎阅读！
优质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。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（冷雨孤途）回答的关于“人脸识别功能”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，现在接着继续教你下文用户【风殇】回答的“人脸识别哪种算法比较好”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。
人脸识别哪种算法比较好
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优质回答人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。所以人脸识别算法还是存在很多的难点。
光照
光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显，算法未能达到完美使用的程度。
姿态
与光照问题类似，姿态问题也是人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较少，多数的人脸识别算法主要是针对正面，或接近正面的人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。
遮挡
对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题，特别是在监控环境下，往往被监控对象都会带着眼镜﹑帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸识别算法的失效。
年龄变化
随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
图像质量
人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不同，特别是对于那些低分辨率﹑噪声大﹑质量差的人脸图像如何进行有效的人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像，对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。
样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的培训。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流行分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
海量数据
传统人脸识别算法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。
大规模人脸识别
随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。
以上就是道尔智控小编解答(风殇)解答关于“人脸识别哪种算法比较好”的答案，接下来继续为你详解用户（狼噬夜メ魇）回答“好的人脸识别解决方案”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
好的人脸识别解决方案
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优质回答分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。 第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。 第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。 第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。 人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。 对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。 我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量. 现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。 为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。 但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。 国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？ 第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。 这两种模式当中，我们关注三点。第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。 第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。 第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。 如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。 还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题. 另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。 第二点，识别的问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别是一个很重要的指标。 我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。 基于我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。 一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。 科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。 有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。 人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析. 下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。 所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。 人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
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