今天道尔智控就给我们广大朋友来聊聊人脸识别技术算法,以下9个关于人脸识别技术有哪些应用领域的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
实现人脸识别最核心的是什么
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人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
2006年，美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统，到2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大。
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人脸识别技术介绍
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优质回答人脸识别主要识别哪里是不固定的。他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。就拿苹果手机为例，苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的，他是一个学习的过程，无论怎样人脸识别识别的到底是哪个部位，这完全看程序和算法的设计，并不是固定的几个位置，可能是上百个点，不断的优化。
人脸识别的利弊
不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别，或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下，就能完成不被人察觉的识别，不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地。在公安刑侦领域，特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。
首先是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。
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人脸识别系统运用在哪些方面
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优质回答人脸识别系统可用于做的用途有很多：
1、企业人脸识别
2、景区人脸识别
3、社区人脸识别
4、建筑工地人脸识别
5、厂区人脸识别
6、健身房人脸识别
7、手机刷脸
8、支付系统
9、人脸锁
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人脸识别有什么技术
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优质回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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湖南人脸识别档案柜多少钱
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优质回答智能人脸识别档案柜作为智能档案管理系统的核心设备，实现对档案柜上档案的实时监控，具有分层、分面、分节的读取、定位功能，便于档案实时监控与查阅盘点等需要。6108方案的智能人脸识别档案柜内置RFID读写设备，用于对柜内档案的标签识别。
软件技术：人为审核、自动审核、消息提醒、操作流程日志、智能化语音引导、存取位置提示、分布式网络结构等。
硬件技术：RFID技术、智能锁、人脸识别、视频监控、红外感应智能补光、智能控制、报警系统、五种身份验证组合、故障提醒、自动报修、提供独立硬件服务等。
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人脸识别在生活中有哪些应用
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优质回答一、人脸门显系统功能
常见的人脸门禁应用主要有以下功能：
1、内外部人员分流管理，VIP访客体验升级
将人员信息录入数据库，内部人员刷脸可直接进出障碍物。 外来游客只需简单登记信息，刷脸即可进入。 智能人脸识别大大节省了人员进出的时间，人员来访也有序管理。 对于VIP访客，管理员可以提前在人脸库中记录图像。 访客来访时无需登记，可直接扫脸通行，提升企业形象。
2、红外人脸识别，安全升级，准确率高
人脸门采用红外人脸识别技术，抗干扰性强，可减少光线等外界环境和位置的影响，准确提取人脸属性进行真人动态比对，识别错误大大降低。 当人员无法与数据库中的信息进行比对时，无法进入。 这确保了进入人员的安全。 未登记的外来人员和非内部人员不得冒充他人进入。 即使给别人拍照，也不能“过关”。
3、多入口数据互联，实现跨门管理
当同一单元有多个出入口时，可安装多个面闸。 不同区域的人脸闸有统一的数据库和终端管理平台，使各区域的人脸闸可以实现数据互联和多入口的多方统一管理。 针对不同的单位，也将根据实际情况制定相应的客制化面闸解决方案。
二、人脸门显系统的作用
社区人口集中，人员进出情况复杂，有亲友、快递、陌生人。 由于人流量大，管理人员精力问题，出入口管理一直不理想。 此外，磁 卡丢失、密码泄露、指纹等问题也没有得到有效解决。 不少不法分子趁机潜入，导致社区安全事故频频发生。
人脸门显系统结合人脸识别、人脸比对、物联网等技术，实现身份交叉验证，辅助社区管理者准确识别用户身份。 据了解，由于人脸的直观性和不易被复制的特点，人脸门显系统可以有效阻止陌生人随意进出社区，减少社区安全事故的发生频率。 尽可能加强社区保障体系建设。
随着人脸识别技术的飞速发展，人脸门显系统的优化也走得更远。 目前，人脸识别技术的识别率不再受化妆技术、人像照片、面具模特、白天黑夜等外部因素的影响。 陌生人通过伪装很难进入社区的大门。
原文出自 汉玛智慧
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手机人脸识别有什么用途
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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像中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
如今，人脸识别产品已广泛应用于金融、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。
扩展资料：
发展历史：
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别；
“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，同时需结合中间值处理的理论与实现，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。
参考资料来源：百度百科－人脸识别
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指纹识别技术的应用领域
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优质回答计算机科学家已经开发出一种新的人脸识别算法，在识别人脸的能力上比人类本身更加强大。
我们每个人都有过认不出某个自己曾经认识的人的经历，在不同的姿势、光照和表情下，这其实是一件比较困难的事情。计算机识别系统同样存在这些问题。事实上，尽管全世界的计算机科学家努力了这么多年，还是没有任何一种计算机识别系统在识别人脸方面能够像人类一样强大。
但这并非是说人脸识别系统不够准确。恰恰相反，最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟，系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当然是非常想要开发出一种算法，在各种情况下都能够表现优异。
现在，中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超(音译)宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。
新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力，从手机到电脑游戏中的人脸识别，从安全系统到密码控制等等。
人脸识别,人脸识别算法
任何一个人脸自动识别程序，首先要考虑的就是去构建一个合适的数据集来测试算法。那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。
比较幸运的是，已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——Labelled Faces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片，它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。更重要的是，每个人都拥有不止一张人脸图片。
当然也存在其他的人脸数据库，但是Labelled faces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。
面部识别的任务是去比较两张不同的图片，然后判断他们是否是同一个人。(你可以试试看，能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。)
人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。
直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征，把每张脸图规格化成一个150*120的像素图，这些特征分别是：两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然后，算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域，并用一个数学向量来描述每一个区域的基本特征。做完了这些，就可以比较两张图片的相似度了。
但是首先需要知道的是到底要比较什么。这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法，然后用同一个数据集中的图片来测试算法。
但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候，经常都会识别失败。“当图片的分布发生改变的时候，这种训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。
相反，他们用四个拥有不同图片的，完全不同的数据集来测试“高斯”算法。举个例子，其中一个数据集是著名的Multi-PIE数据库，它包含了 337个不同的物体，从15种不同的角度，在19种不同的光照情况下，分别拍摄4组图片。另一个数据库叫做Life Photes包含400个不同的人物，每个人物拥有10张图片。
用这些数据库训练了算法后，他们最终让新算法在Labelled Faces数据库上进行测试。目标是去识别出所有匹配和不匹配的图片对。
请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够达到98.52%的精确度，这也是识别算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。
这是一个令人印象深刻的结果，因为数据中的照片包含各种各样不同的情况。
超超和晓鸥指出，仍然有很多挑战在等着他们。现实情况中，人们可以利用各种附加的线索来识别，比如脖子和肩膀的位置。“超过人类的表现也许只是一个象征性的成就罢了”他们说。
另一个问题是花费在训练新算法上的时间，还有算法需要的内存大小以及识别两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。
总之，精确的人脸自动识别算法已经到来了，而且鉴于现在的事实，这只会更快。
来源：海鑫科金
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人脸识别有哪些领域
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优质回答人脸识别应用领域有很多比如：
1、安保领域，比如企业，社区，学校等
2、通行领域，现在很多高铁地铁等的闸机口都开始应用人脸识别来验证了
3、公安、司法领域，公安可以用人脸识别的一些特征来范围性捕捉人脸找可疑的违法乱纪的嫌疑人等。
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