今天给各位分享人脸识别民用的知识，其中也会对民用摄像机人脸识别进行解释，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！
电脑人脸识别找不到摄像头设备
本文贡献者：【月夜の繁星】 ，解答(人脸识别民用)的问题，欢迎阅读！
优质回答不用，一般情况下用手机自带的可见光摄像头是可以进行人脸识别的，但是这种摄像头不能检测活体，可能被照片和视频骗过。而且受光线影响大，太暗或者太亮都不行。如果要实现更好的人脸识别效果，和更高的安全性，就需要特殊的人脸识别摄像头。
扩展资料
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。
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。
参考资料：百度百科-人脸识别
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戴口罩会被交警高清摄像头识别吗
本文贡献者：【隔壁三少女】 ，解答(人脸识别民用)的问题，欢迎阅读！
优质回答带着口罩交警摄像头能人脸识别出来。因为现在的审核机制非常严格。科学如今也是高度发达。因此是能够查出来的。不过戴口罩可能会加大审核难度这个倒是真的。
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。
人脸识别系统主要的方面如下：
1、人脸检测模块优化
人脸检测是人脸识别系统最重要的组成部分之一，一旦人脸检测失败或检测结果出现较大偏差，都会严重影响后续人脸识别的效果。人脸检测算法在佩戴口罩场景下检测结果误差较大，主要是因为缺少相关的训练数据。
2、人脸对齐模块优化
人脸对齐又被称为人脸关键点定位，该算法通过在人脸图片上标定出一些具有特殊语意信息的点，然后通过这些点对人脸进行仿射变换。当面部大部分区域被口罩覆盖时人脸关键点定位算法的精度会急剧降低，进而影响人脸识别系统的精度。
内容参考：百度百科--人脸识别
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怎么用后置摄像头人脸识别
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优质回答监控摄像头≠人脸识别摄像头，人脸识别摄像头是指具备该项功能的摄像头，这种摄像头的外观虽然大多和普通监控摄像头长得，但两种却在使用场景上有极大的区别。普通的监控摄像头主要用于安防需求，比如店铺内安装的摄像头，家里安装的家用监控摄像头，公安机关在公共区域安装的安防监控摄像头等，这些都属于普通的安防摄像头，它们的主要作用仅仅只是为了监控和记录。
而人脸识别摄像头的重点在于对人脸的数据识别分析， 初是应用在机场安检、车站码头等交通枢纽处的安检和管理；后期经过技术不断发展，市场需求不断壮大，越来越多的人脸识别摄像头应用在了普通场景中。
人脸识别作为目前很重要的一类具有独特性的个人生物ID，一旦被非法获取其数据，对于普通顾客来说，将会面临很多不可预知的隐私泄露危险；作为市场监管部门在加强监管的同时，也不能忽视相应法律法规的出台实施。
人脸识别监控摄像头如果想在民用市场得到应用，那么其面临的监管力度应该会更大，同样的相关法律法规也需要尽早出台以保障普通民众的隐私安全。
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手机的人脸识别是什么原理
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优质回答人脸识别的原理如下：
其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。
比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。
比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。这样就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸。
或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较。比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息。
现在机器在人脸识别的正确率上甚至全面超过了人类。不过随着越来越多的领域，尤其是金融行业采用人脸识别技术，问题就出现了，比如可能会有不法分子利用别人的照片登录这个人的账户，盗取财产。
一个解决的方案是让操作者在进行登录的时候做一些表情，这样就可以判断出这不是一张静态的照片。但即使是这样，不法分子还是可以通过拍视频或者建模的方式模拟出这些表情动作。
所以在一些对安全性要求比较高的场合，人脸识别设备会增加一些特殊的装备来判断自己正在识别的是不是一个活生生的人。比如可以加装3D传感器、红外摄像仪等设备来感知摄像头前到底是一张冷冰冰的平面图像，还是一张有温度的立体的脸。
当然，人脸识别技术还不够完美，不法分子总是会想出新的招数来进行攻击，而技术也正是从这一次一次的防御中不断自我完善的。现在的人脸识别技术，在各种手机APP中和我们的生活中得到了广泛应用，虽然方便了生活，但也存在着弊端，相信在不久的将来，人脸识别技术会更加精进和方便。
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简要描述人脸识别的具体过程
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优质回答人脸识别是一种依据人的面部特征，自动进行身份识别的一种生物识别技术，通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
人脸识别利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图像进行一系列的相关应用操作，技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。
简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。人脸识别的一般流程：
一、人脸采集：
不同的人脸图像通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。
人脸采集的主要影响因素：
图像大小
人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别，图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。
图像分辨率
越低的图像分辨率越难识别，图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。
光照环境
过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果，可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。
模糊程度
实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
遮挡程度
五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳，在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。
采集角度
人脸相对于摄像头角度为正脸最佳，因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据
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警局监控拍到人脸能识别身份吗
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优质回答公安的计算机现在没有人脸自动识别系统，不能这样查。
人脸识别系统：
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。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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