今天道尔智控就给我们广大朋友来聊聊人脸识别算法主要,以下9个关于人脸识别技术是如何快速识别的的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人脸识别是哪个公司发明的
本文最佳回答用户：【时光列车】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答1.人脸识别技术是什么时候发明的、
人脸识别的研究历史比较悠久。
高尔顿
(Galton)
早在
1888
年和
1910
年就分别
在
《
Nature
》
杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，
对人类自身的
人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问
题。最早
的
AFR1
的研究论文见于
1965
年陈（
Chan
）和布莱索（
Bledsoe
）在
Panoramic
Research Inc.
发表的技术报告，至今已有四十年的历史。近年来，人脸识别研
究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。尤其是
1990
年以来，
人脸识别更得到了长足的发展。几乎所有知名的理工科大学和主要
IT
2.人脸识别哪年发明的
人脸识别最早是应用于安防领域。
2001年，公安部门就开始利用人脸识别技术来防范和打击重大刑事犯罪，并且取得了国家的支持。2008年，在北京奥运会举办时，大量应用到了人脸识别技术，这一阶段标志着我国的人脸识别技术的应用进入规模化。
2010年，上海世博会，该技术得到了更加广泛的应用，同时各大公司争相加入这一技术的阵营，实现了人脸识别在中国的大规模应用。随着技术的不断成熟发展，这两年人脸识别在国内的发展相信大家也有目共睹。
刷脸吃饭、刷脸取款、刷脸登机、新生刷脸报道等等等等琳琅满目的应用相继落地，我们可以感受到，这一技术已经开始深入我们的日常生活了。
3.人脸识别技术什么时候开始在中国运用的
人脸识别，一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。
近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点，它具有如下显著优点： ·非接触，智能交互，用户接受程度高。 ·直观性突出，符合人“以貌识人”的认知规律。
·适应性强，不易仿冒，安全性好。 ·摄像头的大量普及，易于推广使用。
综上所述，人脸识别被人们称为最自然、最直观的一种生物特征识别技术。可以广泛应用于公安、安全、海关、金融、军队、机场、边防口岸、安防等多个重要行业及领域，以及智能门禁、门锁、考勤、手机、数码相机、智能玩具等民用市场，具有广阔的市场应用前景。
目前的人脸识别技术，分为二维人脸识别、三维人脸识别两大类。二维人脸识别是基于人脸平面图像的，但实际上人脸本身是三维的，人脸平面图像只是三维人脸在一个平面上的投影，在这个过程中，必然会丢失一部分信息，因此，二维人脸识别性能的进一步提升，一直受到环境光线、姿态、表情等因素的不利影响。
三维人脸识别是基于三维人脸图像的，从理论上讲具备一些三维图像信息的技术优势，但一直存在采集设备昂贵，采集系统复杂，存储度高，人脸重建算法很复杂，识别较慢等缺点。 汉王科技，凭借十几年扎根模式识别领域的底蕴，早在2003年，就瞄准人脸识别技术的国际前沿，积极开展人脸识别技术的潜心研究，五年磨一剑，现在我们拥有完全自主知识产权的“双目立体”人脸识别算法。
4.人脸识别是靠什么技术实现的
人脸识别门禁技术如今已渐趋成熟，曾经很多企业、社区、景区、工地所依赖的指纹识别门禁、门禁卡门禁、密码锁门禁如今正被人脸识别门禁所取代，为各行业领域带来了极大的便捷。但人脸识别技术作为一种新兴的人员身份鉴别技术，大部分人对于这项技术还是相对陌生，关于与人脸识别相关的问题也时有发生，为了让大家快速学会使用人脸识别门禁系统，今天宝比万像人脸识别就来教大家如何学会人脸识别门禁的人脸信息录入使用。
启动设备
1.默认打开宝比万像人脸识别门禁考勤设备端APP，进入“宝比万像人脸识别门禁考勤系统设备端APP”启动页
2.默认进入人脸认证页面。
3.在人脸认证界面，点击“首页”按钮，返回人脸设备主菜单。
人脸验证
1.在人脸识别主界面点击“人脸认证”菜单进行人脸验证
2.人脸认证：通过认证，闸门开启，并显示人脸ID，姓名。
3.人脸认证：没有登记的人脸进行验证，提示“人脸无登记”。
人脸登记
1.在人脸识别主界面点击“人脸登记+”，弹出登录界面。
2.输入登录账号、密码（xxxxxx），点击登录。
3.输入姓名，点击下一步，跳转到人脸登记界面。
4.人脸登记初始化页面。提示登记这，请面对摄像头。
5.人脸登记：拍摄成功后“确认注册”，提升“人脸登记成功”。
6.点解“重新获取”，即对需要登记的人脸进行重新拍摄登记。
7.已登记成功的用户，再次进行人脸登记，则提示；已登记。
8.点击当前页面的返回剪头，即返回到人脸识别设备APP首页。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（时光列车）贡献的关于“人脸识别是哪个公司发明的”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，现在接着继续剖析下文用户【k好菇凉】分析的“iphone怎样设置人脸识别解锁”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。
iphone怎样设置人脸识别解锁
本文最佳回答用户：【k好菇凉】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别算法主要】的相关内容！
iPhone X屏幕上前方采用了 TrueDepth 摄像系统，双摄像头，其中一个为红外摄像头，还包含各种传感器。如下图所示。
iPhone X 正面上方的面部识别组件
iPhone X 面部识别技术 Face ID
Face ID与普通人脸识别其实就是3D人脸和2D人脸的区别。Face ID通过一个结构光系统提取人脸的点云信息生成一个3d模型，而传统的人脸识别是通过一系列的方法，可以是简单的基于位置的信息，也可以是通过神经网络提取出相应的底层，在二维特征层面上进行比较。
Face ID之所以能生成准确的3D人脸模型，是因为用到了结构光，右边有一个小投影仪投射带形状信息的红外光斑到人脸上，左边的摄像头采集光斑的信息，根据形变和大小等逐一确定各个位置的深度和方向信息，最后得到人脸的点云生成3D模型。而传统的单摄像头方案因为没办法准确有效地提取深度信息，人脸识别往往只能使用2维图像。
其实，3D视觉作为一项激动人心的新技术，早已经出现在微软Kinect、英特尔RealSense等消费级产品中。近几年，随着硬件端技术的不断进步，算法与软件层面的不断优化，3D深度视觉的精度和实用性得到大幅提升，使得“3D深度相机+手势/人脸识别”具备了大规模进入移动智能终端的基础。
以上就是道尔智控小编解答(k好菇凉)分析关于“iphone怎样设置人脸识别解锁”的答案，接下来继续为你详解用户（江湖人稱潇灑哥。）贡献“人脸识别技术的简介”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别技术的简介
本文最佳回答用户：【江湖人稱潇灑哥。】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答人脸识别市场，特别是在中国的市场，正经历着迅速的发展，而且发展的脚步也将越来越快。主要有三大原因：
1. 是科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持，使得我国人脸识别技术取得了很大进展。国际上，美国国家标准技术局（ NIST）举办的 Face Recognition Vendor Test 2006 （FRVT2006，）通过大规模的人脸数据测试表明，当今世界上人脸识别方法的识别精度比 2002年的 FRVT2002至少提高了一个数量级（ 10倍）。其中一些方法的识别精度已经超过人类的平均水平。而对于高清晰，高质量人脸图像识别，机器的识别精度几乎达到 100%。2. 各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个极佳的选择。3. 第三个是人口基数因素。人脸识别系统的市场大小，很大程度上是和人口的数量大小相关的。而我国有 13亿人口，这从本质上决定了我国是世界上规模最大的生物识别市场。 企业纷纷进入“人脸识别”市场人脸识别技术现已拥有千亿级别市场。看投资人热捧、们追击的程度，2016年，人脸识别将成为资本风口。2015年马云，在德国汉诺威电子展上，现场用支付宝“刷脸”支付，如今，支付宝已推出“刷脸”解锁；腾讯的微信钱包中，推出了微证券产品，推荐用户“刷脸”开户；京东钱包也不甘示弱，也已实现“刷脸”解锁。国内至少已有6家银行开始试水“人脸识别”。招商银行、上海银行最早尝试，如不用带卡，就可以从ATM机上刷脸取款等。中国银联也联手Linkface打造人脸识别互联网 金融支付新产品，并试点于徽商银行。互联网金融领域开始大规模应用人脸识别，平安普惠去年7月推出刷脸贷款产品“平安i贷”；去年8月中旬，微众银行带有“人脸识别”功能的APP上线；互联网金融P2P平台，也开始大规模应用人脸识别，进行身份认证开户。融360宣布和SenseTime（商汤科技）宣布合作，将人脸识别技术应用到线上贷款的认证流程中。人脸识别 对新零售行业影响过去一年，人机大战不断上演，柯洁大战AlphaGo以落败告终，令AI再度升温。对于AI产业来说，2017年也是一个重要的历史节点。在技术突破和资本催化下，这个信息时代的尖端技术正在逐步落地，助力各行各业升级。接下来的十年，在“90后”和“00后”并不缺乏物质的背景下，零售业可能会借助科技之手经历另一场变革——零售不再止于买和卖，也与购物体验等情感相关。传统线下零售店铺也渴望着改变，希望能够在这一次洗牌之中重新站稳脚跟。2016年，瑞为信息将成本削减了一半，这也是他们今年业务量疾速增长的原因之一。至目前，其产品已经覆盖了1500家门店，涉及40多个品牌，包括服装、珠宝、3C门店、汽车4S店、售楼处等。根据目前的发展势头，他们预计今年覆盖的门店数量能增长近10倍，达到1万家。AI为“新零售”的迅速盛行添砖加瓦。2017年是新零售时代元年，新零售全面爆发。目前，以沃尔玛、永辉、百联为代表的传统线下零售商开始向线上布局互联网+，以阿里巴巴、京东、亚马逊为代表的电商巨头则大力推动线下的业务发展。最新的举动是阿里入股联华。
以上就是道尔智控小编解答(江湖人稱潇灑哥。)贡献关于“人脸识别技术的简介”的答案，接下来继续为你详解用户（安小熙）贡献“指纹识别技术什么时候发明的”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
指纹识别技术什么时候发明的
本文最佳回答用户：【安小熙】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
人脸识别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。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
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脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）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、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。
功能模块
人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
以上就是道尔智控小编解答(安小熙)贡献关于“指纹识别技术什么时候发明的”的答案，接下来继续为你详解用户（人帅极薄累）贡献“人脸识别的原理是什么”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别的原理是什么
本文最佳回答用户：【人帅极薄累】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
以上就是道尔智控小编解答(人帅极薄累)分析关于“人脸识别的原理是什么”的答案，接下来继续为你详解用户（十年一品温如言）解答“高铁人脸识别是什么原理”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
高铁人脸识别是什么原理
本文最佳回答用户：【十年一品温如言】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答 人脸识别是基于人的脸部信息，进行身份识别的一种生物识别技术，人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。
人脸识别包括人脸采集、人脸检测、图像预处理、特征信息提取、人脸匹配与识别，人脸检测是指用摄像机采集人的面相文件或用照片形成面相文件，进而生成面相代码贮存起来。
人脸检测是从动态的场景，或复杂的背景中，判断是否存在面相，并将这些面相分离出来，图像预处理主要去除图像中的无关信息，尽可能减少光照外来环境，或者成像系统对图像造成的干扰，使图像的特征明显地表现出来，最后我们对图像进行特征信息提取，进而完成人脸匹配与识别。
以上就是道尔智控小编解答(十年一品温如言)贡献关于“高铁人脸识别是什么原理”的答案，接下来继续为你详解用户（酷到爆炸）贡献“人脸识别考勤管理系统特点及优势”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别考勤管理系统特点及优势
本文最佳回答用户：【酷到爆炸】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答人脸识别主要特性
1、唯一性:每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因此安全性更高。
2、自然性好: 人脸识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，其他生物特征如指纹、虹膜不具备这个特征。
3、简单方便:无需携带卡,识别快，操作简单便捷
4、 非接触性:无需接触设备，不用担心病毒的接触性传染,既卫生，又安全
因此如果将人脸识别技术广泛应用于门禁系统的身份识别系统中，将大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，最大程度上降低通过身份冒充而进入某种场所进行不法犯罪活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现存及潜在的技术漏洞、隐患和风险。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（酷到爆炸）贡献的关于“人脸识别考勤管理系统特点及优势”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:下文用户【ˇ浮夸爷们er】贡献的“华为3D人脸识别技术原理”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。
华为3D人脸识别技术原理
本文最佳回答用户：【ˇ浮夸爷们er】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答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样品学习法
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空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。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。 一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
以上就是道尔智控小编解答(ˇ浮夸爷们er)回答关于“华为3D人脸识别技术原理”的答案，接下来继续为你详解用户（语邪）分析“人脸识别如何实现多人识别”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别如何实现多人识别
本文最佳回答用户：【语邪】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸识别算法主要】的相关内容！
优质回答你还记得电影里的这些情节吗？《变形金刚2》中，年轻的男主角和他的小伙伴们过关卡时，虽然骗过了值班军人，却被军方的人脸识别技术发现。2014年翻拍版的《机械战警》中，机械战警第一次面对大众公开亮相，就在人群中不停地扫描所有人脸，同时将获取的人脸在通缉犯资料库中作比对，瞬间就发现看热闹的人群中有一个逃逸多年的通缉犯，并将其制服。其他还有许多电影中，但凡是美国的机要部门，进门就要扫描各种生物特征，从早年电影中的指纹、虹膜，到现在的人脸。
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。
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？
取决于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。
更不要提，这件事还要受到光照，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，大部分人只能在科幻电影中接触人脸识别了。
傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念
一些不太被人熟悉的事物，经常会伴随着大量的概念混淆。
比如对西方宗教不太了解的国人，可能搞不清楚为什么有些人信上帝但不信耶稣；都是在教堂工作的大叔，为什么有些要禁欲，有些却能结婚。
而人脸识别作为一个新事物，也伴随着大量的概念混淆，而分清这些概念，对于理解人脸识别还是比较重要的。
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。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。
所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。
当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。
1v1人脸验证与1vN人脸查找
主人公通过各种方式，蒙混过层层身份验证，成功进入某机要部门，这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中，使用者往往需要提供自己的身份。
比如使用门卡，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。
文章开始时提到的《机械战警》中的桥段，则是1vN的人脸查找。机械战警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。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。
例如国内顶级的人脸识别公司，一般会有一面屏幕墙，演示公司各个摄像头所拍摄到人员活动，并对身份进行准确识别，而公司内一般维护一个百人数量级的人脸库。但如果N再继续增大，达到千人库，万人库，那么实时查找唯一的匹配人脸就成为一种科幻要求了，在较大的人脸库应用中，一般会降低对实时性的要求，并且只要求查出前m名非常匹配的疑似人脸，以便缩小人工检索的范围。
（出品：科普中国；制作：北极星创客团队 大连理工计算数学硕士智能算法工程师 桑伯男；监制：中国科学院计算机网络信息中心；“科普中国”是中国科协携同社会各方利用信息化手段开展科学传播的科学权威品牌。转载请注明“来源：科普中国”。）
最后，你如何评价[{（人脸识别算法主要）人脸识别技术是如何快速识别的}]？想了解更多精彩内容，快来关注本站吧。
