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中国 人脸识别
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答现在很多国内的企业都在开发人脸识别技术，现在有的机场车站都已经搭配了人脸识别闸机，还有目前国家已经启动的天网，就是在大大小小城市部署人脸检测摄像头，通过人脸技术来检测识别该人员是否为在逃犯罪份子，公安根据人脸识别反馈的情况锁定嫌疑人的活动范围迅速出击，已经有很多在逃犯罪份子已经落网。
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人脸识别是根据什么识别
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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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对人脸的识别能力强适合做什么样的工作？
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答适合做人脸图像数据标注的工作，目前在人脸识别的应用中，依赖大规模高质量的标注好的人脸数据。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
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。
对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。
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人脸识别专利哪家公司的
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答综合考虑还是苹果手机的人脸识别技术强些，华为和三星的技术稍差。剩下的几家，尤其是国内的几家虽然也叫人脸识别，但从技术到安全性都差不少呢。希望帮到你。
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人脸识别支付优点与缺点
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答优点：
1、非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触。
2、并发性，在实际应用场景中，人脸识别技术可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
3、非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉。
4、自然性，所谓的自然性是指通过观察比较人脸来区分和确认身份;具有自然性的识别还有语音识别和体形识别。
缺点：
1、人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。
2、人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。
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哪些应用需要人脸识别
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答人脸识别可以应用在金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。
2、电子护照及身份证。
3、公安、司法和刑侦。
4、信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务，在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。
扩展资料：
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。
参考资料来源：百度百科—人脸识别
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如何开启手机人脸识别功能
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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。
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百度人脸识别用的是哪个开源框架
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答百度 人脸识别 在《 最 强大脑 》的人机 大 赛 上 一炮 而 红 ， 不 禁让 人感叹百 度的业 务 范围之 广 ， 而 旷 视 科技 成 立 时 间 相 对较早，技 术 较 成 熟 ，只 是 没 有弄 出百度 这 么 大的 动静。从 LF W 榜和FD D B 榜来 看 旷 视 f a ce+ + 准 确 率为9 9 .5% , 百度 为99 . 7 7 %。 但 是 LFW和FD DB的样本 是固定的， 就 是说题 目 是已 知 的 ， 后来 者 在不 断的 更新改 进 答 案 而 已， 所以 这 个 分值 意义 并 不 大 。 实际 上 这 两 家 的 技 术可以 说 不 相 上 下， 只是 百 度 更 致 力 于 通过人脸 识 别 来寻 找走 失 人口， 而 旷视做的是人工智能 云服 务和 智 能 互 联。
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最强大脑人脸识别训练
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答是的，我们的大脑能够通过一些比较特殊的面部特征，利用整体与局部的方法可以进行面部识别。利用这种特征识别人脸时的行为习惯进而优化人工智能识别系统。
究其原因在于我们的亲朋好友与我们相处和见面的时间长，大脑能够形成对他们的长期记忆，因此再见面时，我们能一眼就能认出来，但只匆匆一瞥的人由于记忆和认知的时间较短，大脑并未形成对其面部或行为特征的深度识别和保存，因此一眼认出来的难度自然就增加了。
模拟面部识别的“超级能力者” 但并非所有人都是如此，研究显示，有一小部分的人拥有优异的人脸识别能力，在一系列人脸识别任务中优于其他人。这些被称为“超级识别者”的人有先天“过目不忘”的能力，能够在短时间识别面部特征。
而在最强大脑的参与者中，将所有识别能力极强的人做一个对比研究发现，在观察给出的人物图片时，这些参与者的眼睛会关注参考图片中人物的鼻子等特征明显的部位，有些则关注皱纹等等，而其中有些参与者不仅仅能够准确找出被拍摄照片的真人，还能从相似度极高的人中准确分辨细微差别并一举选中正确的人员。
这些人脸识别的能力者们进行识别时找面部特征的方式，涉及到整体和局部的对比，人脸识别作为一个整体,进而考虑到所有的面部特征和它们之间的间距，这种查看和记忆的方式可能促进最优构形的处理策略。
而在中国一档名为“最强大脑”的节目中，具有优秀能力识别的人不仅能运用自身能力寻找丢失的宠物，还能帮助警方查找监控中出现的犯罪嫌疑人和描摹的人脸通过照片和真人对比寻找被拐卖的儿童。
然而事实上，在许多警方无法明确判断图片或视频中模糊的形象和真人是否匹配时，都会或多或少的从这些面部识别“超级能力者”中寻求帮助。而通过分析这些“超级能力者”们识别人脸时的行为习惯进而优化人工智能识别系统，对安保和视频识别等领域起到极大的贡献。
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人脸识别这么流行，原因是:软件算法的优化，还是内存，还是处理器的功能强大？还是其它原因？
本文贡献者：【北忆】， 疑问关键字：人脸识别能力强， 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！
答肯定是软件算法的优化和摄像头技术的进步啊，内存不是主要因素它只影响反应，一旦内存足够大对运行影响可以忽略不计，处理器的话确实会有一定影响，但是人脸识别不是什么新鲜玩意，以前处理器没这么发达都可以办到，所以最主要的影响是软件算法和摄像头。
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