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身份证人脸识别识别的是什么
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最佳答案人脸识别是采集人脸的生物信息特征，也就是我们所说的生物ID，将其存储在数据库中。在识别时，将人脸和数据库中的生物ID进行比对、识别。
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微信怎样人脸识别认证
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最佳答案就是验证人证一致，要做的就是刷身份证和刷脸，确认是同一个人，中间会运用到了人脸识别、OCR图像识别、人脸对比等技术，看云 脉的人证一致就知道了，基础的工作原理。
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人脸识别的好处
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最佳答案其一，非接触式识别。人脸识别无需像指纹识别、虹膜识别一般，需要被识别者主动去进行检测，只需站在机器的检测范围内就可以了，便捷快速。
其二，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”。
其三，防伪能力强。人脸作为具有唯一性的生理特征，再搭配上越来越完善的活体检测技术，可以很好的应对诸多造假攻击。
其四，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，符合视觉特性：“以貌识人”的特性，操作简单、结果直观、隐蔽性好。
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人脸识别联网公安数据库资质
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最佳答案1.FERET人脸数据库 -
由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一
2.CMU-PIE人脸数据库
由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合
3.YALE人脸数据库
由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态
的变化.
4. YALE人脸数据库B
包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制
5. MIT人脸数据库
由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.
6. ORL人脸数据库
由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,
表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%,因此进一步利用的价值已经不大.
7. BioID人脸数据库
包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。
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人脸识别技术实时监测
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最佳答案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。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。首个人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别 [3] 等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。
让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。
相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户最友好的生物识别方法。
这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
扩展资料
最新的人脸识别技术，不仅能够指示性别与估计年龄，还能够辨别个人的面部表情。由于它属于人工智能与深度学习的范畴，随着技术的进一步发展，经解读与分析而得出关涉隐私的信息，可想而知会越来越多。多到足以为任何个人勾勒准确的用户画像。
人们对人脸识别技术的普遍接受，要么是基于一厢情愿的盲目乐观，要么是选择性地无视或低估风险的结果。总而言之，就是在信息匮乏的情况下，做出了有失偏颇的判断。这也正是人脸识别技术一直未成为公共话题的重要原因。
参考资料来源：百度百科-人脸识别技术
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人脸识别技术的简介
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最佳答案随着科技水平的不断提高，人们的手机智能化程度越来越高，人们出行的时候不用携带钱包，只需要携带一部手机和身份证即可。当我们在超市里支付的时候，通常情况下，我们遇到三种不同的支付情况，第一种情况为现金支付，第二种情况为手机支付，第三种情况为人脸支付。
其实人脸识别技术正在发生着翻天覆地的变化，人脸识别不止扫脸的消息被公开之后，许多人都很震惊。其实人脸识别的范围和摄像头识别的范围几乎相同，也就是说人们在人脸识别的过程中露出来的部分都会被拍到。
人脸识别已经成为社会上最经常使用的技术之一
现如今的整个社会的生活节奏越来越快，大部分超市和商店为了更快的完成支付等过程，特意采取了具有人脸识别技术的支付系统。这些支付系统能够帮助人们更好地完成支付，人脸识别技术已经成为人们经常接触的刷脸软件之一。更何况人们在外工作时，大部分工作单位都会采取刷脸报到的方式，这也是另外一种形式的人脸识别。其实人脸识别还会应用到越来越多的领域，从而达到更高程度的智能化。
人脸识别不一定只识别人们的面部，可能摄像头拍摄到的区域均能被上传
一般情况下，绝大部分人使用人脸识别时，他们总会觉得人脸识别只会拍摄到自己的面部，从而完成人脸识别的整个过程。其实网络上出现了一种其他的声音，那就是人脸识别不止识别人们的脸部表情，大部分人脸识别系统均会拍摄到整个摄像头拍摄到的全范围。女孩子应该保护好自己的个人隐私，女孩子在进行人脸识别的时候，更应该做好防护措施，避免摄像头拍摄到的照片全部上传。
总的来说，任何一项技术的发展总会充满着坎坷和磨难，任何一项技术在发展过程中，总会出现更多的问题。只要技术的研究人员在规定的范围之内，研究出克服问题的方法，这些技术总会在最快的时间内得以推广和应用。人脸识别是一项特别好用的技术，但是我们更应该警惕人脸识别过程中拍摄到的画面。有些内部人员建议人们应该穿好衣服，再完成人脸识别，避免摄像头拍摄到的画面全部上传到后台。
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人脸识别核心技术
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最佳答案【什么是人脸识别】
是人工智能范畴里，生物识别中的一个类别，人体的生物特征具有唯一性和不易被复制的良好特性，人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，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的特点】
人脸是人们熟悉的识别方式，传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，已有30多年的研发历史。但在环境光照发生变化时，这种方式有着难以克服的缺陷，无法满足实际系统的需要，识别效果会急剧下降。
现代的人脸识别技术主要靠三维图像人脸识别，和热成像人脸识别这两种方案解决光照问题，但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
三维图像人脸识别
目前采用的较多的是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，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，可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，这也是这两年人脸识别技术发展迅速，逐渐走向实用化的原因。
【人脸识别备受追捧的原因】
第一：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。
第二：非接触性
不需要和设备直接接触就能获取人脸图像并储存，识别验证时也不必接触，大大减少了仪器损坏，细菌感染的问题。
人脸识别技术
第三：非强制性
几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，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。
第四：操作简单
操作简单、结果直观、符合视觉“以貌识人”的特性。并且隐蔽性极好。
【人脸识别技术缺点】
第一：在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。
第二：用户剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情会与系统中存储的人脸有出入，可能引起比对失败。
希望本篇回答可以帮助到你~
望~
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人脸识别的原理是什么csdn
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最佳答案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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