今天给各位分享人脸识别中的人脸数据的知识，其中也会对人脸识别的结构和工作流程作图进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
哪些游戏不需要人脸识别
本文贡献者：【青梅不落】， 疑问关键字：人脸识别中的人脸数据， 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！
最佳答案人脸识别工作流程
人脸识别背景：
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。这个应用的主要特点是，在大多数场景下都需要你先提供一个证件，然后跟自己的人脸做比对。手机解锁可能是个例外，但也要求你提前注册一张人脸，然后再进行比对。这是最原始的形式，由用户直接提供需要对比的两个人脸。这也是最简单的形式，相当于做一个二分类。
注：1:1
进一步来讲，如果想要去做人的搜索呢？比如我们有一个大小为 N 的人脸库，有一张待检索的图片，让我们判断这个人有没有在这个人脸库中出现过。这种情况下，要回答的就有 N 个问题了，分别是：这个人脸是不是库中的人脸1、是不是人脸2，一直到是不是人脸N。如果这 N 个问题回答都是“否”的话，就意味着这个人不在人脸库里面。不在人脸库是一个很难的问题，等于 N 个问题都得回答对，然后才能真正确认它并不这个人脸库里。
实际使用时一般是静态的搜索，比如有一个公安的民警，他从视频或者图片里找到目标人物，把他的脸框出来，然后提交到系统里，在库里面做搜索。然后系统会返回，比如 Top K，K 一般是几十或者100这个量级的数字，会按照相似度把这些人脸排出来，然后人工验证到底哪些是对的。如果 Top 1 就是对的那最好，一般如果能够排到 Top 10 就算是不错的结果，但在 100 名以后的话，这个结果很难对使用的人有帮助了。如果允许TopK的话，这个底库是可以做到比较大的，因为并没有要求一定放到 Top 1。
注：1:N
当然，在安防或者其他应用场景里有更难的任务，就是人脸的 N : N 搜索，这种情况下我们会有大量的摄像头，每一个都在实时抓拍，有非常多待确认的抓拍人脸，同时库也是相对比较大的。举个例子，在安防领域，假设我们有 100 个摄像头，然后每个摄像头每天抓拍 1 万个人，那么总的搜索次数就是 100 万次。假设这一天有 10 个嫌疑人被摄像头抓拍到，假设我们需要在一个 10 万大小的底库里面去搜索他们。我们有一个算法，这个算法这一天总报警 100 次，警察每一个都去确认，最后抓到了 9 个嫌疑人，这看起来还不错，因为总共出现了 10 个人，抓到了 9 个，召回率是 90%。那我们来看看误报率，100 次报警，对了 9 次，错了 91 次，误报率就是91 除以 100万×10万，大概算下来是 10亿分之0.91，约为 10亿分之1 的误报率。
这个指标在现在的人脸识别算法里还算比较不错的了，但是在公安民警看来没有那么理想，因为他们出警了 100次，只抓到了 9 个人，他们非常想出警 10 次就抓到 9 个人，这样成本就会低很多。那我们来看一下出警 10 次抓到 9 个人的误报率是多少呢？看起来少了一个数量级，但实际上要求误报率要提高两个数量级，因为这个时候误报的次数只有 1 次，1 除以 100万×10万，就是已经到了千亿分之一，这个就非常难达到。即使有一个千亿分之一的算法也只能支持 100 个摄像头的需求，在很多城市里轻轻松松就有上万个摄像头，甚至几十万个。所以算法还要在误报率方面再降低 N 个数量级，或者要求我们有更聪明的使用方式，在还有很多研究的空间。
注：N:N
人脸识别的基本流程：
人脸识别的基本流程，首先要检测到人脸，检测到之后一般会做关键点的定位，把他的眼睛、鼻子、嘴角等信息都定位出来，利用这个信息对人脸做个矫正，把它变换到比较正情形，便于后面模型分析或者处理时各个部分更好的对齐。最终会提取得到一个人脸的描述特征，通常是一个 100 多维到几百维的特征表达，然后我们用不同人脸特征之间的相似度或者距离，相似度是越高越好，距离是越小越好，去刻画两个人之间的关系，再卡一个域值，来判断这两个人是否为一个人。这次我们讲人脸识别主要就是最后的人脸特征提取的部分。
影响人脸识别的重要因素：
这里我标红了“模型测评”，评测是件非常难的事，我们针对不同的应用场景做了十几个不同类型的评测 ，因为评测做的不好的话，会影响模型设计，让你判断不清楚哪个模型好、哪个模型差。
大规模人脸评测平台介绍：
之所以要做这个事情有几个原因：
第一，学术界曾经有很多非常有名的测试集，比如 LFW 有 6000 对人脸 1：1 认证。但现在有很多算法都可以达到 99% 甚至 99.8% 的好成绩，所以这个效果已经不能很好的衡量算法的好坏了，可能两个同样在 LFW 上达到 99.8% 的算法，换一个数据集时结果会差很多。
第二，MegaFace 在学术界也是非常有名的。它的测试条件是在 100 万干扰项中找到目标人脸，一开始的时候大家觉得这是个很难的问题，但随着学术界几年的研究，排行榜的第一名已经超过 98.9% 了，看起来也有一定的饱和趋势。这里面一开始是有些噪音的，后来被一些研究人员发现之后做了些清理，就发现这个测试集没有想象得那么难。另外，它提供的正样本人脸对的比较有限，正样本每个人的变化并不是特别的大，导致这个问题可能并没有一开始大家预想的那么难。
于是，我们想办法去扩充做一个更大规模的训练集，希望做更客观的评测在人脸方面做研究的同行们有一个未来几年还可以继续用的测试平台。我们做了两件事情，第一个是做一个比较大的人脸训练集，第二个是做比较大的人脸测试集。训练集大概是有 18 万人，共有 680 万张图片左右，测试集大概有 187 万的人脸。
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手机人脸识别是系统识别吗
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最佳答案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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人脸识别会被工作人员看到吗
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最佳答案人们用人脸识别功能时，摄像头拍到的区域会被全部上传，还可能被后台工作人员看到。也就是说，你以为的人脸识别只是脸，但后台能看到的却是摄像头拍下的所有画面！
对于人脸识别这一任务，人工审核员和计算机到底是怎么分工的？其实，这取决于不同行业和公司的业务逻辑和流程。像是很多应用都有的刷脸登录。在第一次识别登录之后，云端数据库中会保留一个你的人脸模型（而非图片）。之后你的每一次登录都会重新抓取你的五官特征值和已有的人脸模型进行匹配。
而算法也会根据新得到的特征值不断优化已有的人脸模型，以保证每一次匹配的都是最新的你。除非你的面部改变超出了算法的识别能力，或者已有的算法还存在一些不足。否则，整个人脸识别的过程都还是由计算机来完成的。而对于社交平台这种图片数量极大的审核，也会由计算机来担任大部分的识别工作。
如果计算机发生误判或无法确认图片分类，再交由人工审核复审。并且，不是所有的人工审核都能看到整个前摄范围内的图像 。除非一些必须要人工审核参与的特殊情况。
人脸识别到底流程：
首先要告诉大家一个概念：人脸是图片，而图片是非结构化数据。对于计算机来说，要收集或分析非结构化数据并不是一件容易的事。
因此，目前广泛采用的人脸识别技术是先从一张人脸图像中定位并提取出一些特征点：然后利用生物统计学的原理建立数学模型，形成一个人脸特征模板。换句话说，计算机看到的你的自拍照是这样的：
在早些年做人脸识别时，确实会有将人脸周围的部位也纳入识别范围的情况。
但那时技术还不成熟，如果只抠出脸部区域的大小，一旦碰到歪脸抬头的姿势，就可能只拿到半张脸……但现在，已经可以通过人脸对齐来将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状了。所以，就算只关注一张照片中的脸部区域，计算机也能以极高的准确率识别人脸。
那我上传了照片计算机都存哪儿去了？首先，《民法典》更新之后，企业会被要求：不能保留人脸底库。所以，遇到需要保存图片的情况，在第一次录入时图片确实会传到后台交由人工审核。而之后会把图片删掉，只保留特征值。光靠一串特征码，是无法知道这串数据代表的是哪个人的。
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人脸识别的应用场景有哪些
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最佳答案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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人脸识别是什么时候出现的
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最佳答案人脸识别，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。
扩展资料：
好处：
1、安全
你还在担心自己的身份信息被盗用吗？人脸识别技术问世完全解决了这一问题，即使是别人拿到我们的个人信息也无法操作任何与自己的信息有关的事情，如果人脸识别不过关是无法操作的。这样一来在个人信息方面就有了较高的保障，人们也就可以放心使用人脸识别带来的便捷。
2、快速
人脸识别效率高于人工的3－5倍，现在很多超市都开通了人脸识别付款，只要自主扫描的产品就可以通过支付宝的人脸识别成功付款，这样既节省了人力资源也大大提高了办事效率。虽然现在在超市人工付款窗口要大于人脸识别窗口，但是在将来人脸识别一定会完全实现全面的应用。
参考资料来源：百度百科——人脸识别
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安卓人脸识别系统教程
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最佳答案工具/原料
安卓手机
人脸识别解锁
方法/步骤
1
进入手机设置，方式有点击手机功能键，也可以在手机找到一个如图的设置图标。点击进入手机设置。
在设置里有很多选项，可能新手会看晕，你只需要查找到与安全字眼有关的，点击进入看看，若不是再返回再找找。
进入手机安全选项设置，选择屏幕安全保护或有一些手机叫“锁定屏幕”。
选择屏幕保护的密码类型，可以是图案九宫格，也可以是数字、人脸组合。
点击人脸解锁进入人脸识别解锁屏幕功能设置界面。进入这个界面下面的操作所有的手机基本都一样了。
在上一步中了解一下人脸识别解锁屏幕功能需要注意的地方。光线，平视。
当围绕脸部一圈的小圆点都点亮了，就捕获面部图像成功。
为了人脸解锁失败进不了手机，还可以选择备份解锁。可骒图案九宫格，可以数字密码。
输入数字密码。点击下一步。
再次输入，点击继续。
大功造成了。现在可以将你的手机关屏，然后再开屏，则会激活你的前置摄像头，对正你的头可以进行人脸识别解锁屏幕了。
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人脸识别系统的基础知识
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最佳答案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。
以上就是道尔智控小编解答(月痕)贡献关于“人脸识别系统的基础知识”的答案，接下来继续为你详解用户（Emotiona°小吃货）回答“人脸识别系统利用什么原理”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别系统利用什么原理
本文贡献者：【Emotiona°小吃货】， 疑问关键字：人脸识别中的人脸数据， 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！
最佳答案当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。
以上就是道尔智控小编解答(Emotiona°小吃货)分析关于“人脸识别系统利用什么原理”的答案，接下来继续为你详解用户（云深暗藏欢喜）解答“人脸识别主流算法”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别主流算法
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最佳答案一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（云深暗藏欢喜）回答的关于“人脸识别主流算法”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，下面继续表述下文用户【未来家庭主男。】贡献的“人脸识别技术原理及解决方案”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。
人脸识别技术原理及解决方案
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最佳答案人脸识别，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，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。
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。
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