本文中提到了10个关于人脸识别应用描述的相关看点，同时还对人脸识别应用场景也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
我国车牌识别技术的发展
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最佳答案人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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消除人脸识别最好的办法
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最佳答案分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。 第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。 第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。 第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。 人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。 对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。 我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量. 现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。 为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。 但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。 国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？ 第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。 这两种模式当中，我们关注三点。第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。 第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。 第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。 如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。 还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题. 另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。 第二点，识别的问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别是一个很重要的指标。 我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。 基于我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。 一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。 科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。 有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。 人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析. 下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。 所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。 人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
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人脸识别系统可以用视频识别吗
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最佳答案通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，图片和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。
人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的图片之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。
香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。
在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。
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人脸识别和平精英过程
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最佳答案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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人脸识别在金融市场应用的优缺点
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最佳答案现在人脸识别技术发展愈加成熟，应用领域也越来越广泛,像金融行业人脸识别应用一般为以下几个场景：
1.开户验证
过去我们想开户需要带着身份证跑到银行去，排队，领单子，填单子，填个人信息，然后柜台人员看着身份证上的照片再抬头看看你，人眼识别是不是一个人，如果你的身份证照片是十年前的挫照的话，心里总会发毛，害怕被柜台姐姐当面拒绝。
而现在，机器识别的准确率比人眼要高很多，比如以下两张图分别是Marry整容后和q整容前的照片，有些人都分不清是不是一个人，但机器可以，相似度超过70%即可判定是同一个人。
2. 办理业务验证
办理业务的过程中需要签字和指纹认证，大家都知道签字是很容易伪造的，指纹认证也不是很安全，人脸识别既提高了业务也节约了纸张，人脸数据和业务电子文件一起实时保存到后台，达到无纸化办公的目的。
3. 付款验证
付款过程中人脸识别可以进行实时人证比对，确保银行卡上的信息和本人信息、身份证信息一致，以防别人盗刷。
万维识别准确率高，识别快，可快速部署到线上或者线下系统为您解答，希望能帮到你。
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帮别人人脸识别游戏有风险吗
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最佳答案人脸识别在如今运用很广泛，很多APP的使用都需要人脸识别，但这个技术存在一些安全隐患，那么，人脸识别存在哪些风险？
人脸识别目前有两大风险问题：
1、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。
2、人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。
3、人脸数据作为高敏感的生物识别信息，一旦被过度分析和滥用，将会对个人隐私权等权利构成侵害。
怎么规范管理人脸识别数据，保护大众隐私：
监管落后于技术，是新事物出现的常态，但是必须正视监管的重要性并进行施策治理。
首先，对相关人脸识别技术以及使用方面要制定法律法规或者规章制度，必须对不法使用“人脸数据”的相关责任人进行处罚，唯有提高违法成本才能降低违法行为。
其次，就是对“人脸识别”技术应用面进行严格管理，目前“人脸识别”带来的隐患问题并不主张大范围推行。毕竟技术的应用还需要技术的提升来进行保障。从“人脸信息收集”到“人脸信息应用”的过程，无数技术链条的衔接需要技术安全的监管保证，这方面的完善还有待时日。
最后，就是个人对本身人脸数据的监管，尽量减少“人脸识别”的使用，尤其是避免一些不明缘由的软件、系统的采集。从源头减低风险。
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人脸识别技术可以应用在哪里
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最佳答案随着刷脸取款、智能机器人、刷脸出入小区逐渐成为现实，人脸识别已被炒得火热，它正在被广泛的应用到各个领域，默默地影响着我们的生活，那么，人脸识别技术究竟影响了我们生活的哪些方面呢？
1.智慧教育
高考进入倒计时，想必大家已经被“最严高考”这个话题刷爆了。为了保障高考的公平公正，考务工作今年再升级，多地区采用的身份识别系统不仅要刷指纹，还要现场人脸识别比对，几秒内完成验证，严防替考。人脸识别技术除了考生身份确认外，还应用到校园安保上，通过人脸识别，杜绝小孩被冒领现象的发生。
2.智慧金融
随着央行的《关于银行业金融机构远程开立人民币银行账户的指导意见 》的出台，上百家银行纷纷引进了生物识别领域的领军者——天诚盛业的人脸识别技术布局智能银行，比如：民生银行全面上线人脸识别系统、交通银行人脸识别自助办卡、农行超级柜台人脸识别办业务……积累了多家银行总行级人脸识别项目天诚盛业表示，刷脸付款、扫脸开卡、人脸登录、VIP人脸识别等一系列人脸应用向我们展示用它的便捷性、安全性、唯一性，人脸识别正在一步步地改变我们的生活。
3.智慧社保
过去，参加基本养老保险的企业离退休人员，为证明“还活着，还可以领取养老金”，每年都要去社会保险经办机构提交生存证明材料等一系列资料进行资格认证，不仅手续繁琐、排队拥挤，还要饱受舟车劳顿之苦，甚至异地万里奔波。而人脸识别系统的运用，不但可有效防止养老金被冒领骗领，还能实现足不出户进行养老金资格认证。人脸识别技术的唯一性能精准判断参保人身份，极大地方便相关人员进行领取基本养老保险待遇资格认证，有效确保社会保险基金安全，杜绝冒领，防止养老金的流失。
4.智慧公安
美剧疑犯追踪讲的是主人公发明了一个有认知能力的人工智能系统，系统利用摄像头当作眼睛，识别所有人，通过监控系统来分析预测危险事件。现在，这出现在电影里的情节已基本可以实现。
据天诚盛业介绍，过去不管是安检或者是警察破案时，对着视频只能人工识别犯罪嫌疑人，而现在人脸识别系统的推广将使得“追捕逃犯”不再是海底捞针，一方面可以通过在火车站、机场等人口集散的公共场合安装摄像头，将现场抓拍照片与公安追逃库进行人脸识别，识别成功后反馈嫌犯位置；另一方面用于嫌犯身份确认，通过将嫌犯照片与档案库等进行人脸比对，确认嫌犯身份。人脸识别让案件侦办和治安布控更智能、快捷，提升了案件办理的业务效率，减少了案件侦破的人员、时间成本，完善了治安防控体系。
5.智慧小区
小区出入管理常常是造成物业和业主发生纠纷的原因，不设置刷卡出入无法保障小区安全；设置刷卡出入，业主忘记带门禁卡的现象时常发生，而人脸识别门禁就友好的为物业和业主解决出入问题。通过设置人脸门禁，业主出入无需带卡，只需刷脸即可1S通过，而非小区人员则无法通过人脸识别混入小区。
物业除了将人脸识别用于门禁还可以用于小区安防。通过在小区安装摄像头，时时与黑名单库进行比对，只要识别到有黑名单人员则对保安进行预警，预防小区犯罪事件发生。
人脸识别系统的引入使小区生活更加智慧、便捷、安全！
不同场景需要不同的生物识别技术
人脸识别，上述的仅仅是一小部分，随着更多人的关注，会有更多的我们意想不到的应用映现出来。
需要提醒的是，人脸识别技术发展到今天，还存在一定的局限性。灯光、姿态、表情、年龄等对人脸识别的影响比较大。天诚盛业负责人介绍说，人脸识别对场景的要求比较高，只能在特定的场景中使用。所以，不同的应用场景，需要不同的生物识别技术做支撑，无论是人脸识别，还是指纹识别或者虹膜识别，都需要考虑实际情况，普及到人们的日常生活当中，才能真正发挥安全防范的预见作用，给人们的工作和生活带来便捷和保障。
参考链接：人脸识别
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腾讯人脸识别一直失败怎么办
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最佳答案人脸识别一直失败可能有以下几点原因：
1、网络状况：识别时的网络状况很差，信号不好，没办法联网也会导致识别失败。
2、光线状况：使用人脸识别时的现场光线昏暗，没办法清晰地将人脸拍到。
3、一开始录入的人脸信息与现在出入太大：录入信息时拍照的角度问题，拍照角度不对导致识别失败。或者录入信息时化了妆，或者做过整容手术。
4、识别技术不够完善：技术发展是有局限性的，虽然说人脸识别技术能够满足95%用户的人脸识别需求，但要达到100%的准确识别，还需要技术的不断完善。
扩展资料：
人脸识别的用途：
人脸识别技术的不断提升，“刷脸”的应用场景也越来越多。
从刷脸支付，到刷脸取钱，从刷脸坐地铁飞机到刷脸打卡，从刷脸考试到刷脸搜索等等，“刷脸”逐渐成为日常生活中“习惯性动作”。
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。
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。
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校园人脸识别系统
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最佳答案学校人脸识别应用：
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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人脸识别技术特点及应用场景
贡献用户名：【暮兮】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别应用描述】的相关内容！
最佳答案主要用于人脸识别认证，考勤机，闸机，个人信息认证，现在酒店开房都要先刷脸，现在是个刷脸的时代，基本公司打卡现在大多采用人脸识别，我们公司视壮科技每天打卡就用自己研发的人脸识别系统去打卡，世界上没有绝对完美的东西，但是好的东西我想还是优点会比较多，缺点也在日益改进。
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