本文中提到了4个关于人脸识别研究意义的相关看点，同时还对人脸识别技术研究的意义也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
人脸识别常用数据集
贡献用户名：【紫陌蝶】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【人脸识别研究意义】的相关内容！
贡献者回答【什么是人脸识别】
是人工智能范畴里，生物识别中的一个类别，人体的生物特征具有唯一性和不易被复制的良好特性，人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，为身份鉴别提供了必要的前提。
【与其它类型的生物识别比较人脸识别具有的特点】
人脸是人们熟悉的识别方式，传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，已有30多年的研发历史。但在环境光照发生变化时，这种方式有着难以克服的缺陷，无法满足实际系统的需要，识别效果会急剧下降。
现代的人脸识别技术主要靠三维图像人脸识别，和热成像人脸识别这两种方案解决光照问题，但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
三维图像人脸识别
目前采用的较多的是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别，可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，这也是这两年人脸识别技术发展迅速，逐渐走向实用化的原因。
【人脸识别备受追捧的原因】
第一：并发性
在实际应用场景下，可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
第二：非接触性
不需要和设备直接接触就能获取人脸图像并储存，识别验证时也不必接触，大大减少了仪器损坏，细菌感染的问题。
人脸识别技术
第三：非强制性
几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像。
第四：操作简单
操作简单、结果直观、符合视觉“以貌识人”的特性。并且隐蔽性极好。
【人脸识别技术缺点】
第一：在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。
第二：用户剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情会与系统中存储的人脸有出入，可能引起比对失败。
希望本篇回答可以帮助到你~
望~
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（紫陌蝶）贡献的关于“人脸识别常用数据集”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，接下来继续讨论下文用户【低吟こ以往】解答的“人脸识别软件多少钱”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。
人脸识别软件多少钱
贡献用户名：【低吟こ以往】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸识别研究意义】的相关内容！
贡献者回答可以做到人脸识别的系统可以给你推荐脸探app。功能多，而且通过扫描人脸照片就能够识别，还有一定的商业价值，能追踪在逃人员，走失老人或孩童等。
脸搜，这个还是比较赞的，功能多，而且通过扫描人脸照片就能够识别。
介绍。
Ageitgey
Ageitgey是最流行的免费人脸识别软件，它在GitHub上也有37.6k的星星。该软件可以通过Python API或其二进制命令行工具使用。这个平台有关于安装的所有说明，这使得它更加有趣和流行。
2.CompreFace
CompreFace于2020年在GitHub上发布，拥有约900颗星星。它是少数几个只需一个docker compose命令即可使用的自托管REST API自由人脸识别软件之一。该软件可以识别多个视频流中的人脸。CompreFace还有一个用于管理用户角色和面部集合的UI。
3.DeepFace
DeepFace于2020年在Github上发布，拥有约1100颗星星。这个免费的人脸识别软件支持不同的人脸识别方法，如FaceNet和Insightface。
4.FaceNet
FaceNet是一个由谷歌研究人员创建的免费人脸识别程序，它是一个开源Python库，实现了该程序。FaceNet具有很高的准确性，但唯一的缺点是它没有RESTAPI。
5.InsightFace
InsightFace是另一款免费人脸识别软件，拥有约800颗星星。该软件使用最新和准确的人脸识别方法。InsightFace与以下软件一样准确。
以上就是道尔智控小编解答(低吟こ以往)分析关于“人脸识别软件多少钱”的答案，接下来继续为你详解用户（阝巛天下会灬）分析“人脸识别必须要一直是一个人吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别必须要一直是一个人吗
贡献用户名：【阝巛天下会灬】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别研究意义】的相关内容！
贡献者回答每个人都会用到人脸识别
2016年被被誉为人工智能元年，从人脸识别、语音识别的应用，到如火如荼的围棋人机大战，人工智能正以锐不可当之势进入人类社会，在2017年里进一步渗透进我们生活的方方面面，让每一个都成为人工智能化时代的受益者。
图片来源网络
随着去年北京地区火车站人脸识别系统的普及，今年5月，南京南站也完成了一个月的人脸识别进站系统测试。不仅是这种场合的身份核验，从部分手机app的照相功能、登录功能，到巴黎ESG商学院即将采用的Nestor教学系统（通过人工智能和面部识别技术来判断学生上课时注意力集中情况）。
人脸识别技术已然成为我们生活中的一部分，那么这种技术到底是如何运作的呢？下面我们就来了解一下。
人脸识别到底是什么？
人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。
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。
图片来源网络
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。
而人脸识别，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，这是个细分类问题。
人脸可以分为多少类呢？
取决与所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。
由此可见人脸识别问题的难度。遑论这件本就庞大复杂的工程还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，譬如本文的导引所提的一些应用也都还处于初级的试运营阶段。
人脸检测与人脸识别
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。
人脸粗识别示意图（来源网络）
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。
所以我们可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
1v1人脸验证与1vN人脸查找
如果我们使用门卡，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。
图片来源网络
至于我们在无数科幻影片中看到的诸如FBI可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。
这是一种1vN的人脸查找。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。
如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。
可见，人脸识别其实是一项十分庞大复杂的技术，普及较慢在所难免，我们前文提到的火车进站人脸识别系统，目前还会因车票二维码模糊、乘客戴眼镜或化妆等问题无法识别，因此还在改进之中。不过，现在的刷脸考勤、刷脸支付等都是这项技术的应用，我们也希望在人工智能化大时代中，能有越来越多这样的便捷化个性化技术造福人类。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（阝巛天下会灬）贡献的关于“人脸识别必须要一直是一个人吗”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，下面继续解惑下文用户【海之安】贡献的“老年人养老金人脸识别在哪里”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。
老年人养老金人脸识别在哪里
贡献用户名：【海之安】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸识别研究意义】的相关内容！
贡献者回答每年的母亲节，都会被一堆庆祝母亲节的广告营销刷屏。千篇一律的母亲节送礼清单教你如何花钱让妈妈说你乱花钱。
作为一个理性的智能硬件小编，小智认为，与其在特定一天给妈妈送昂贵礼物，不如关注一下妈妈最迫切的需求。
无论去超市买个菜，还是在路边便利店买瓶水，许多人都习惯掏出手机进行扫码支付，对我们来说十分方便快捷。而爸妈此时还要翻找出钱包付钱，更不用说有找错钱和收到假币的风险。
菜市场买菜也会用到扫码支付
在移动支付普及的年代，妈妈可能还不知道怎么使用智能手机。科技发展太快，爸妈却被时代抛在身后。小时候教会我们各种各样本领的父母，现在想付个款，也只能对着繁琐的操作发愁。
最新的刷脸支付，也许可以解决爸妈的烦恼。用户不用记住繁琐的密码，不用怕忘带钱包和手机，也不用怕密码泄露被盗刷，这点上来看，刷脸支付对记性不好的老人十分友好。据支付宝数据显示，使用人脸识别登录支付宝的用户中，60岁的老年群体就有数百万人。另外，刷脸支付不用通过手机操作，也不怕爸妈按错数字键，造成手机误操作、账户被锁的尴尬。
应用了刷脸支付的餐饮零售店铺
刷脸支付采用人工智能人脸算法与3D结构光来进行识别，纵使时光悄悄改变妈妈的模样，皱纹爬上了妈妈的眼角，刷脸支付终端依然能根据立体人脸信息，精准“认”出爸妈的身份。只需在人脸识别摄像头前刷一下脸，终端自动核验身份，就能完成刷脸支付。整个过程只需2秒左右，不需手机操作，简单易用。让爸妈不用学会复杂的手机支付，也能安心买买买。让更多人享受到科技的便捷。
关于[人脸识别研究意义,人脸识别技术研究的意义]的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人脸识别技术研究的意义、人脸识别研究意义的信息别忘了在本站进行查找喔。
