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手机人脸识别靠的是什么
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贡献者回答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。
目前，随着科技的创新，社会的发展，我们生活在全球信息化，经济全球化的发展时代，所以越来越多的高科技也就随之产生了。人员信息保密，密码锁，智能锁，指纹监控以及人脸识别，虹膜识别等等。现在许多企业已经应用，不仅在一定程度上大大缩减人类，也节约了一定的成本，所以说，这些高科技在一定程度上是方便了社会，同时也方便了各大企业。
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，这件事对于女生来说是致命的关键，女生是喜欢化妆的，大部人可以说是“妆前一个人，妆后换了一个人”，那人脸识别技术在录入系统之前，是不允许化妆的，所以说女生在这上面是有点吃亏的，如果说公司是靠这个来做为考勤记录的话，那女生是很吃亏的。
随着智能手机的迅速普及，可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录等，使身份认证过程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高，所以“刷脸”的应用前景更广阔。人脸识别具有自然性和非接触性，可以快捷、精准、卫生地进行身份认定，避免个人信息泄露，并能隐蔽使用。
当今社会是一个信息化智能的时代，全新科技正在像社会普及。我们要学会运用它，并且全面完善它并发挥更大的效用。我相信在未来人脸识别技术会越来越完善。
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华为手机有人脸识别功能吗
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贡献者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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门禁人脸识别系统人工速录可以吗
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贡献者回答人脸识别技术越来越成熟，如今在手机领域上应用尤为明显，它能快速达到识别并执行下一步骤。
人脸识别系统应有于门禁系统，一般在通道闸机中的应有较多，它能加快通过道闸的时间，那么我们怎么知道它使用了什么技术呢？人脸识别系统是一套基于摄像头的技术，它通过算法的形式把用户的人脸信息录入到系统中，并通过算法进行人脸上的特征点进行分析，然后存储到数据库中。我们只需要面朝带有人脸识别系统的摄像头，即可通过识别人脸，对比录入的人脸信息的特征，如果合法即可打开门禁系统通道闸机。
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人脸识别门禁原理
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贡献者回答人脸识别，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。
中文名
人脸识别
别名
人像识别、面部识别
工具
摄像机或摄像头
传统技术
可见光图像的人脸识别
处理方法
人脸识别算法
人脸识别技术有滥用趋势
10月13日，小蛮腰科技大会在广州开幕。在“后疫情时代的大数据应用与隐私保护”分论坛上，南方都市报人工智能伦理课题组和App专项治理工作组发布了《人脸识别应用公众调研报告（2020）》。《报告》显示，六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势，三成受访者表示已因人脸信息泄露、滥用而遭受隐私或财产损失。
新华网 2020-10-19
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技术特点
技术流程
识别算法
识别数据
配合程度
优势困难
主要用途
应用前景
主要产品
应用示例
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。[1]
技术特点
人脸识别
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，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。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性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如下特点：
非强制性：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，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
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；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
技术流程
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。
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。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
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人脸识别技术可以应用于哪些场景
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贡献者回答人脸识别 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。
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人脸识别系统的应用特点
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。
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人脸识别技术包含三个部分：
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(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。
识别过程
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。
技术流程
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。
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。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
人脸图像预处理
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一 进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
衡量人脸识别的算法能力：拒识率、误识率、通过率，准确率。
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人脸识别系统需要芯片吗
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贡献者回答是运用人脸识别支付系统进行支付，支付时面对POS机屏幕上的摄像头，系统会自动将消费者面部信息与个人账户相关联，使人们的生活更加便捷。
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人脸识别系统应用在哪些方面
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贡献者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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北京小区人脸识别门禁系统
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贡献者回答（一）宝比万像人脸识别
1.采用阅面算法，超精准识别。
2.云端管理平台，大数据与AI智能完美结合。
3.核心科技研发，助力智能物联生态发展。
（二）社区、企业、景区人脸识别解决方案
1.针对性解决人员认证和身份防伪需求。
2.精准人脸识别、人脸采集存储、云端系统管理。
3.适用景区检票、社区安防、企业考勤等多种应用场景。
三、人脸识别优势
自然性：根据人脸的五官特征差异进行身份对比和识别，符合自然规律，用户接受度高。
非强制性：无需配合识别设备进行专门的操作，用户在无意识的情况下即可完成身份识别，简单快捷。
唯一性：基于人脸特征的识别技术，难以复制，防伪性高。
非接触性：进入识别范围内自动进行识别，无需与设备进行接触，安全卫生。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（左边的幸福）贡献的关于“北京小区人脸识别门禁系统”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，接下来继续热议下文用户【梦尘缘】回答的“人脸识别通道闸机特征”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。
人脸识别通道闸机特征
本文最佳回答用户：【梦尘缘】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别系统数据库】的相关内容！
贡献者回答人脸识别技术中广泛使用的区域特征分析算法结合了计算机图像处理技术和生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学原理分析并建立数学模型，即人脸特征模板。利用建立的人脸特征模板和被测试者的人脸图像进行特征分析，根据分析结果给出相似度值。这个值可以用来判断是不是同一个人。
人脸识别是一种软件级算法，通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中人脸是可见的。人脸识别技术有几种不同的工作方法，但他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。训练特定的神经网络来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他对象区分开来。标签是人类常见的面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。
没有任何人脸检测和识别系统或软件可以避开人脸识别算法。人脸识别门禁的安装步骤1。布线:买了厂家卖的人脸识别门禁设备回来，首先要做的就是布线，让设备控制门的开关。不管是哪种设备，大致都可以分为三种线缆，分别是电源线、开门线、网线。网线可以接也可以不接。如果没有连接，您需要手动配置无线网络。2.联网:安装成功后，首先需要开始联网。
如果选择接入前面的网线，可以跳过联网步骤。人脸识别和人脸验证的任务是利用孪生网络提取一对人脸的特征表情，并计算两个特征表情之间的相似度。如果相似度相同，则为同一身份，否则为不同身份。在一般人脸验证的特征表达之前，我们需要用固定数量的身份类别进行训练，比如arcface、cosface等。具体的配方原理就不细说了。将不同身份的人脸映射到一个球面域。这样，你可以学到很多特性。之后就可以提取每一对人脸的特征，计算特征的相似度来判断人脸是否一致，这样就不需要害怕特征限制，而需要取一个模板，也就是所谓的零拍学习。
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