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中国的面部识别技术很先进吗
本文贡献者：【 浅忆、那誓言】， 疑问关键字：人脸识别对未来， 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！
优质回答由于人们的脸部识别技术将在未来十年内影响我们的生活？
1，更严格的刷卡
在去年年初，马云说，在德国“刷”的第一个展会上，作者撰写了访问脸的普及。从不期望资本权的积极性促进行业技术的快速发展，传统的画笔在2015年底已经受欢迎。
为什么它叫传统的画笔卡？这种纸板设备可以很容易地用带指纹膜的照片的照片裂开。
人们必须根据适当的角度靠近机器，只有一个人只能识别一个人，用户体验或出勤效率是否相对较低。因此，它诞生于最新的动态面部识别技术。该设备不仅可以获得多角度，快速捕获面部，还要识别8个人的人员一次。辅助现场体检模块是歌手。
2，面部照片分类
一群人玩，总有几张照片疯了，几分钟内拿了数千张照片，回来整理他们的照片，更多选择，另一个支票？该方法OUT，只要使用面部识别技术可以自动识别照片中的化身，然后根据化身搜索，并根据化身分类存储不同的文件夹。如今，一些产品最初已经实施，但与系统没有深度集成。
3，智能前台
从事接待工作的人可能经常符合这样的现场：合作客户来公司找到领导，前台应该先检查预约，然后通知领导，领导将回复，这个过程非常麻烦。如果有一个智能欢迎系统，当客户，合作伙伴和其他VIP或黑名单的人出现在公司的门口时，系统立即立即识别它们的身份，看看它是否符合数据，并决定是否打开对其的访问控制，通知约会对象后续操作，真正实现无人值守的前台模式。当您举行大型会议时，您可以放弃传统的办理入住手续，并使用智能前台达到3分钟的100人刷签到条目。想想每个人都感觉很帅！
4，便携式助手
大量的人有数十万，很难知道谁是谁，为了避免切换和忘记彼此的尴尬，可以使用面部识别。首先，组织者将通过智能欢迎系统首先进行数据库，并通过近场通信技术使用诸如手表，眼镜等可穿戴设备，或者不显而易见的是互相扫视。此时，获取相关信息，您可以根据对方谈谈或谈判。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（ 浅忆、那誓言）回答的关于“中国的面部识别技术很先进吗”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，接下来继续简述下文用户【?魔謉★魚丨】回答的“人脸识别技术的发展由来”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。
人脸识别技术的发展由来
本文贡献者：【?魔謉★魚丨】， 疑问关键字：人脸识别对未来， 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！
优质回答人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
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人脸识别第一案成乱象终结者
本文贡献者：【长发红装等君归】， 疑问关键字：人脸识别对未来， 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！
优质回答人脸识别作为一种新的科技应用，不但被社会各界所看好，而且目前已经在很多领域得到了应用，比如现在你去银行办理一些业务，就需要对着摄像头采集人脸图像，进行相关的操作。从应用的角度来看，人脸识别技术具有安全、便利这两个最大的特点，比如，我们以后在很多消费场景中，既不用支付现金，也不用手机扫码，只需要“刷脸”就可以了。
但是技术向来都是一把双刃剑，人脸识别技术的“安全”背后，也可能意味着不安全。 但真正的原因却是担心自己的人脸信息被人私自采集，由此带来各种安全隐患，损害了自身的利益和安全。
在技术日新月异的背景下，随意采集人脸信息很难保证数据安全。一旦数据因为黑客侵入、员工倒卖、企业私自使用等原因泄露，人脸等“不可更改的”生物识别信息就会流入网络黑灰产市场，可能造成很大的社会危害。
人脸识别技术尚不成熟，存在的漏洞还很多。相关业内人士表示，人脸识别技术被高估了，还远远达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。人脸识别目前有两大风险问题难以解决。第一个风险是可复制性。人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。另一个风险是不稳定性。脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。
随着仿真头套、全息投影、人脸跟踪等技术的发展，未来人脸识别攻击的成本将大大降低，由此产生的黑客攻击将大量发生。不法分子会通过伪造人脸识别攻破系统，进而窃取机密信息。这看会造成数据泄露事件频发，给数据安全带来严峻挑战。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（长发红装等君归）贡献的关于“人脸识别第一案成乱象终结者”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，接下来继续解惑下文用户【殺死喜歡】贡献的“具前景的人脸识别”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。
具前景的人脸识别
本文贡献者：【殺死喜歡】， 疑问关键字：人脸识别对未来， 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！
优质回答人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。
人脸识别技术具有非侵犯性
人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。
人脸识别错误率逐年降低
经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过99.8%，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在0.2%以下。
即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于0.3%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。
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度阶段。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。
——数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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人脸识别怎么弄
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优质回答人脸识别是什么？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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人脸识别验证码是什么
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优质回答【人脸识别发展历史】
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。在中国的发展起步于上世纪九十年代末，“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。
其核心技术的实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
人脸识别的应用场景
【人脸识别应用场景】
人脸识别技术在安防和考勤门禁占比较高
目前，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；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;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%。
人脸识别作为已经相对发展成熟的一项技术，全面应用时代已经到来。现在国内的人脸识别技术越来越多的被推广到安防领域，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域。
人脸识别与其他生物识别的对比
【脸识别技术特点】
第一：三维人脸识别技术是发展主流
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，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，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。
第二：人脸识别技术具有非侵犯性
不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。
此外，图像采集可以由安防中的摄像头完成，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，不需要重新再布置新的采集设备。
希望本篇回答可以帮助到你~
望~
以上就是道尔智控小编解答(昔梦)分析关于“人脸识别验证码是什么”的答案，接下来继续为你详解用户（云端之上ペ紫云沫雪）回答“银行刷脸取款可靠吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
银行刷脸取款可靠吗
本文贡献者：【云端之上ペ紫云沫雪】， 疑问关键字：人脸识别对未来， 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！
优质回答其实对我们来说，银行取款已经进入了双联时代，也正是因为如此新科技的普及，势必会给人民群众带来很大的便利，所以对我们来说，人脸识别是否智能安全更应该从技术层面严格的把关，切实提高人脸识别的安全程度，守护人民的财产安全，所以可以从以下几个方面出发来看待问题。
1，目前主流的人脸识别，确实很难做到完全意义上的安全，所以也正是因为如此，在人脸识别的时代也更应该考虑技术层面的进步。
其实不得不说，是人脸识别确实给人类生活带来很大的便捷，也真是因为如此人脸识别也必将会不断的普及，而对我们来说现阶段也确实存在诸多的问题，所以人是因为如此一些不良犯罪者的收集人脸信息进行强制人脸解锁，这样的话也侵犯了他的权益，所以是因为如此人脸识别是否安全，还是存在很大争议的。
2，银行取款进入刷脸时代，确实说明人脸识别已经技术相对完善，现阶段也会出现一些细小的问题，所以在未来也能够通过积累进行不断的完善。
其实不得不说是银行取款进入刷脸时代，也从侧面说明刷脸越来越普及，额对我们来说人脸识别取钱是否真的安全还是显而易见的，而且一些比较用心的人也利用技术手段也会进行破解，所以这是因为如此，现在不久，将来通过技术的完善也会让人脸识别更加的安全，让人们对自己的财产更加的放心。
3，技术都是在不断完善发展的，所以也就是因为如此，现阶段人脸识别已经做到相对安全，不久将来也会更加的安全。
其实不得不说是随着社会的发展，科技进步，人脸识别势必会成为主流的身份认证手段，也正是因为如此，现阶段人脸识别已经相对完善，而且相对于安全，随着技术的进步也会不断的完善，通过一些技术手段来实现加强人脸识别的安全程度，也能够让人脸识别更加的安全，在刷脸时代也能够切实守护人们的隐私安全和财产安全。
其实不得不说的是银行取款进入刷脸时代，也确实给人们带来了很大的便捷，人脸识别不断的普及，而现阶段人脸识别是否真正的安全还存在很大的争议，随着科技进步技术的完善也会让人脸识别更加的让人放心。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（云端之上ペ紫云沫雪）贡献的关于“银行刷脸取款可靠吗”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，接下来继续述说下文用户【屌丝总比装b强】回答的“2021年全球最强10大科技进展”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。
2021年全球最强10大科技进展
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优质回答未来可能颠覆世界的十大 科技
1.4D打印
相信大家都看过电影里的变形金刚在短时间内变形，在不久的将来，4D打印技术将能使你需要的模型在短时间内成型。4D打印是指利用“可编程物质”和3D打印技术，制造出在预定的刺激下（如放入水中，或者加热、加压、通电、光照等）可自我变换物理属性（包括形态、密度、颜色、弹性、导电性、光学特性、电磁特性等）的三维物体。其中，“可编程物质”是指能够以编程方式改变外形、密度、导电性、颜色、光学特性、电磁特性等属性的物质。4D打印的第四维是指物体在制造出来以后，其形状或性能可以自我变换。
4D打印制造的物体至少有两种形式：一种是物体的各部分连接在一起，可自我变换成另一种形态或性能；另一种是该物体由可分离的三维像素（一种基于体积的像素，与平面像素类似，三维像素是“可编程物质”的基本单元，不同的“可编程物质”具有不同的三维像素）组成，三维像素可聚集形成更大的可编程部件，该部件也可分解成三维像素。
4D打印比3D打印多了一个时间维度，3D打印是预先建模再打印出成品，而4D打印则是把产品通过打印机嵌入可以变形的智能材料中，在特定的时间或激活条件下按事先的设计进行自我组装。打印过程并不新鲜，关键是打印出来后发生的变化，对于这项技术的运用，可以让物体在地下管道等难以接触到的地方进行自我组装，也可以应用到家具、自行车、 汽车 、建筑物等的制造上。4D打印概念的灵感来自于生物的自我复制能力。一些专家认为，这一技术的问世可能预示着自我组装家具时代的来临。
2.精密基因工程
传统基因工程一直饱受争议。然而，新技术正在兴起，使我们可以直接“编辑”植物的遗传密码，以提高植物营养成分、更好地适应气候变化等。这些技术包括锌指核酸酶(ZFNs)、转录激活因子样效应物核酸酶(TALENS)和近期推出的可在细菌中演化为病毒防御机理的CRISPR-Cas9系统。这种系统使用核糖核酸分子来锁定目标DNA，并在目标基因组中按照一组已知的、用户选定的序列进行剪切。这样，便能抑制不需要的基因，或者将该基因进行改良，使其发挥出与自然变异别无二致的功用。通过采用“同源重组”的办法，CRISPR也可用于精确地向基因组中植入新的DNA序列乃至完整的基因。
基因工程另一个有望取得重要进展的领域是将核糖核酸干扰技术(RNAi)用到农作物身上。核糖核酸干扰可有效预防病毒和真菌病原体，保护植物免受病虫害，减少对化学杀虫剂的需求。病毒基因已广泛用于保护木瓜树免遭环斑病毒侵害。以夏威夷为例，采用此法十多年来，并没有出现病毒抗药性增强的迹象。此外，核糖核酸干扰也能惠及主要粮食作物，预防小麦秆锈病、稻瘟病、马铃薯晚疫病、香蕉枯萎病等。
现在有很多生物科学家致力于研究癌症的突破，这当中基因工程必不可少，也许在不久远的未来人类可以实现癌症的强效治愈，从而使人类的生命更加长寿持续。
3.无线电力传输
如 今，越 来越 多的电子产 品为人们 的工作生活带 来了极大 的便捷 ，但传 统 的电力传输 方式大多是通过导 线或插座 将电力传输到终端产 品。随着移动设备、 无线数据 传输 、无线网络技 术的 曰益 普 及 ，人们 希望能摆脱 传统 电力传输方 式 的束缚 ，解 除纷乱 电源线带 来的困扰 。 由此 ，无 线 电力 传输 技 术成 为 21世 纪 最 值得期 待的技术 ，无线 充电产品成 为 人们关注的新焦 点。目前，全球许多国家 都 在研究 开发 无线 电力传输技术 ，探 索 无线电力传输系统在不 同领域的应用 ， 致 力于将其实用化。
无线 电力传输 (W irelessPowerTransmission，WPT)也 称 无 线 能 量传 输或无线 功率传 输，它通过 电磁 感应和能量 转换来实现 。无线 电力传输主要通过 电磁 感应、电磁其 振、射频、微波、激光等 方式实现非接触式的电力传输。根据 在空间实现无线 电力传输供电距离的不 同，可 以把无线 电力传输 形式分为短程、中程和远程传输三大类
4.无人驾驶
自动驾驶 汽车 ，又称无人驾驶 汽车 、电脑驾驶 汽车 或轮式移动机器人，为一种运输动力的无人地面载具。作为自动化载具，自动驾驶 汽车 不需要人类操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶 汽车 仍未全面商用化，大多数均为原型机及展示系统，部分可靠技术才下放至量产车型，逐渐成为现实。
自动驾驶 汽车 能以雷达、光学雷达、GPS及电脑视觉等技术感测其环境[1][2]。先进的控制系统能将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。根据定义，自动驾驶 汽车 能透过感测输入的资料，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置。
自动驾驶 汽车 的展示系统可追溯至1920年代及1930年代间，第一辆能真正自动驾驶的 汽车 则出现于1980年代。1984年，卡内基美隆大学推动Navlab计划与ALV计划；1987年，梅赛德斯-奔驰与德国慕尼黑联邦国防大学共同推行尤里卡普罗米修斯计划。从此以后，许多大型公司与研究机构开始制造可运作的自动驾驶 汽车 原型。21世纪以后，伴随着资讯 科技 的进步，更是突飞猛进，全自动驾驶的车辆在试验车辆上已经被制造出来，特斯拉 汽车 率先推出特定环境下的自驾车。
5.全天候能源收集技术
一种无论何时何地都能从各种燃料当中生产出能源的技术，利用人体和环境的温差产出电力。芬兰国家技术研究中心研发出一种“能源收集树”，能从周围环境中收集能源并转换为电能，给小型电子设备充电。在英国已有了靠着人们的脚步就能产生电源来启动灯泡，还能帮手机充电，这项发明 科技 将成为智慧城市的下一步，在高密集人流量的街道上，铺上全天候能源收集跑道，走在跑道上，人人都为绿色能源出份绵力。
6.智慧工厂
智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
结合高度自动化与大数据、物联网接轨的一种未来工厂型态，通过各种感测器、网络技术、云端运算等，减少人力而且能有效率地生产。相较现行的大量生产策略，未来将转变成多样少量客制化生产。 随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，通过云端架构部署控制系统，无疑已是当今最重要的趋势之一。所谓工业4.0就是新一代的工业革命，第一次的工业革命，由水力及蒸汽带动机械化，跟随着是第二次工业革命，通过电力驱动引入大量生产，再下一个则是数位革命，引入信息技术以更进一步地自动化生产，现在，我们正处于第4次工业革命的边缘，而它将是自动化与数位化的融合。
7.隔空挥手遥控
该技术运用仿生学原理（蝙蝠用超声波捕食）能够识别挥手运动信号反射回来的超声波，将人在挥手瞬间产生的动作信号精准捕捉识别，从而实现了对电源的相对远程控制。所以，哪怕你睡在床上，只要使用这种开关，对着开关远距离挥手，就能开关你家中不同房间里的电灯和其他电器。最近华为的最新手机发布会上也展示了该种功能可以隔空通过手势识别来截屏滑动点击APP，也意味着，未来隔空操控智能产品，智能家居也会成为现实
8.虚拟现实
处于不同时空可克服距离的限制，共同参与活动的实感体验型技术，例如，呆在家中也能与远方亲友“一起”打球。目前已经到了商用化的阶段，全息图的应用技术也在开发中。 VR是利用电脑模拟产生一个3D的虚拟世界，提供给用户视觉、听觉、触觉等的模拟，让用户感觉彷佛身历其境，可以及时同步、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界影像传回产生临场的感觉。
9.人脸识别技术
人脸识别 [1] 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。
10.高度人工智能
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被其取代。
人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是 “制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。
人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广[8]。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等[9]。人工智能当前仍然是该领域的长远目标[10]。当前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些影像识别、语言分析、棋类 游戏 等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步 探索 当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
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人脸识别有哪些应用
本文贡献者：【冷瞳ソ醉迷离ぺ】， 疑问关键字：人脸识别对未来， 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！
优质回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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