今天给各位分享人脸识别的难点的知识，其中也会对人脸识别算法的难点进行解释，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！
人脸自动识别技术
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最佳回答人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它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,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
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人脸识别的利弊及风险
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最佳回答事实上，人脸识别技术尚不成熟，存在的漏洞还很多。相关业内人士表示，人脸识别技术被高估了，还远远达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。人脸识别目前有两大风险问题难以解决。第一个风险是可复制性。人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。另一个风险是不稳定性。脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。
随着仿真头套、全息投影、人脸跟踪等技术的发展，未来人脸识别攻击的成本将大大降低，由此产生的黑客攻击将大量发生。不法分子会通过伪造人脸识别攻破系统，进而窃取机密信息。这看会造成数据泄露事件频发，给数据安全带来严峻挑战。
指纹识别和虹膜识别也不同程度的存在着可复制性的问题。相比之下，采用密码算法来保护数据安全显得更为稳定可靠。密码由人脑记忆或保存在其他介质中。相对于每天都暴露在外的人脸，密码不易被复制，因而从这方面来说窃取难度高于人脸识别。
密码也具有很高的稳定性，如KernelSec方案就将密码算法采用银行级RSA公钥算法（1024bit）和军工级RC4对称加密算法（256bit）；运行中涉及的密钥、安全策略采用阅后即焚的方式，一次一密，将密钥的安全级别做到了最高。
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智慧校园人脸识别考勤系统
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最佳回答学校人脸识别应用：
1、校门人脸门禁。
学校大门的管理一般通过保安人员进行管理，这种方法存在一定安全隐患，如管理混乱、容易由于人为疏忽让一些外来闲杂人员混入等。对于针对外来人员和外来车辆进行检测，万维人脸识别还可以对接公安数据库，可以对来访人员进行人脸登记验证以备事后调查取证，并对接学校数据库黑名单，遇到可疑人员将自动报警，最大限度的提高了校区的安全系数。
2、学生进出校园管理。
让老师、家长可以精准获取学生出入校园情况。现在虽然很多学校大门采用了传统的校园门禁刷卡方式进入校区，但是很多学生卡片丢失问题对校区管理也存在一定的安全隐患。万维人脸识别门禁系统，当学生进入校区时，不需要刷卡开门，只需要在人脸识别仪上刷脸进出即可，这样既可以解决校方卡片的成本问题，还不用担心卡片丢失以后的安全问题，安全、便捷。
3、学生考试管理。
考场人脸识别通过人脸识别与身份证识别来确认参考学生是否是同一人，避免替考现象出现，可以杜绝考试代考等情况，有效维护校园考试秩序。
4、校园访客管理
访客可通过小程序预约到访学校，通过权限管理，设置访客的出入权限和访问权限。访客到来之后，只需要提供身份证、名片即可，访客管理系统对证件与名片信息的读取填写，与此同时摄像头自动捕捉访客人像信息导入系统内进行存档记录。
5、学生宿舍管理
同时学生出入情况实时统计，当学生出入宿舍之时，摄像头会自动捕捉人脸照片，并且与人脸特征库中的人脸进行对比，确定是宿舍之内的人之后就会放行，而不是本公寓的人则会被拦截在外。
6、上课考勤管理
刷脸考勤系统，系统会准确地记录学生的进出校园时间，人脸识别难伪造，让学生无法代签到，如迟到、早退一目了然。管理教师可直接在系统上一键统计，了解学生的出勤情况。
人脸识别系统准确度高，识别快，适应性强，即使是在夜间的校园也能够有对人脸进行识别。万维人脸识别技术与智慧校园的结合，“刷脸”就能畅通行走于校园，既保障了校园的安全，又提高了校园安保工作效率。
万维识别为您解答，就是我所了解的校园人脸识别的应用 希望能帮到你。
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什么是人脸识别
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最佳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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人脸识别技术什么时候出现的
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最佳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。
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人脸识别哪种算法比较好
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最佳回答特征脸法（Eigenface）
特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby（1987）提出（《Low-dimensional procedure forthe characterization of human faces》），并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类（《Eigenfaces for recognition》）。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集，称为“Eigenfaces”，即“特征脸”，它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。
将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。
Eigenfaces选择的空间变换方法是PCA（主成分分析），利用PCA得到人脸分布的主要成分，具体实现是对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵进行本征值分解，得到对应的本征向量，这些本征向量就是“特征脸”。每个特征向量或者特征脸相当于捕捉或者描述人脸之间的一种变化或者特性。这就意味着每个人脸都可以表示为这些特征脸的线性组合。
局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）
局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。LBP，一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classification based on featured distributions》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又发表了一篇关于LBP的文章（《Multiresolution gray-scale androtation invariant texture classification with local binary patterns》）。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的LBP特征。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作为阈值，与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理特征。
LBP是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。
Fisherface
线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家Sir R. A.Fisher1936年发明（《The useof multiple measurements in taxonomic problems》）。为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。1997年，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces:Recognition using class specific linear projection》）。
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人脸完整识别ai技术
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最佳回答
人脸识别，这是什么技术？
人脸识别是有漏洞的，尤其是我们现在所使用的安卓手机，安卓手机的人脸识别都是一种平面化的识别，只要面部特征与手机储存的这个识别信息，相似度超过阀值就会自动解锁，这个就有了漏洞就可以利用特殊的干扰值来对抗手机的相似度阀值，这样就可以实现人脸的解锁。
据说这项技术是由清华大学所研究出来的，使用瑞沃AI技术可以进行对抗样本攻击破解19款安卓手机的这个识别系统，就包括很多的金融软件的登录识别，可见我们现在国产的安卓系统的这个人脸识别系统是有漏洞的不安全，因为从安全性上来说指纹识别更好一些，原始的密码识别是最安全的，因为除了有人知道密码之外，其他时间解不开，但是像人脸的话长得就能解开，自己身边是真是发生过这样的事情了。
自己大学时候有两个室友，他们如果从人的肉肉眼上来看的话是有明显的差别的，只不过脸型很像，然后他们就可以相互解锁对方的人脸识别的手机，那个时候是在一年前或者两年前，自己大学的同学他们就可以做到这个相互解锁，但明显他们两个长得不一样的，所以那个时候的人脸识别技术还不足够安全，现在国产的这个人脸识别手机也基本上采用的都是平面化，识别也就是2D系统，它就跟照片一样。
在这场测试之中只有顶住了，因为苹果的手机使用的是3D人脸识别系统，他对于你的面部特征，比如说你鼻子的高低，嘴唇的薄厚，眼睛的凸起程度，脑门儿的凸起程度，这都是有数据采集的，不是长得就可以的数据的，这个阀值更加高，而且涉及到了三维信息的采集，那自然就会更安全，但是这个3D的人脸识别是安全性更高的成本也更高了呀，国产的手机基本上都不会用，这个增加了手机运行的负担，也让算法优化出现了更多的困难。
中国的手机能够一直受到市场的欢迎是有其道理的，我们愿意支持国产的手机，但是也要承认这个差距，人家那个人脸识别安全性做的确实就是好，我们是平面化的，识别人家是立体化的识别这个就是根本性的差异。立体化的识别现在的国产厂商一个技术来说也不是做不到，而是成本太高了，真正去做算法优化的话，也不是那么简单的事情，给手机也带来了更大的负担，所以没有大规模的普及。
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qq人脸识别有什么用
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最佳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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人脸识别的原理是什么?怎么提高人脸识别的识别准确度?
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最佳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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手机银行人脸识别失败怎么回事
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最佳回答人脸识别一直失败有几个原因：
网络状况：设备没有链接网络，或信号太差，无法把录入的数据上传到终端，不能执行下一步指令。
光线状况：在人脸识别时，所处环境较暗，设备无法清晰辨别人脸。
软件版本：系统推送最新的软件版本，设备没有更新，影响数据传送到终端。
拓展资料：
影响人脸识别的因素
1. 光照问题，光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败
2. 姿态问题，人脸识别主要依据人的面部表象特征来进行，如何识别由姿态引起的面部变化就成了该技术的难点之一。
3. 表情问题，面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。
4. 遮挡问题，对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。
5. 年龄变化，随着年龄的变化，一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。
6. 人脸相似性，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。
7. 动态识别，非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。
8. 人脸防伪，伪造人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。
9. 样本缺乏，基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。
10. 图像质量问题，人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不一样，特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像。
使用人脸认证需要满足以下条件：
1、 注册某银行电子银行或者银行卡的证件类型为身份证；
2、 某行银柜台办理过需要验证身份证的交易；
请在光线充足、网络畅通的条件下，确保您的面部在屏幕指定区域，并按照屏幕下方提示完成指定动作。 如果还有其它疑问，可以咨询中国银行在线客服。
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