今天我们来分享有关人脸识别系统的厉害,人脸识别系统现在有多强大,以下10个关于人脸识别系统的厉害的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人脸识别考勤机品牌
本文贡献者：【藍若汐研】 ，解答(人脸识别系统的厉害)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答自然性
在社会的普遍认知中，人脸特征是人员身份的最直观表现，人脸识别门禁更符合人类的客观认知规律，用户更加容易接受。
非强制性
人脸识别门禁无需专门配合人脸设备进行信息采集和识别，用户在无意识状态下即可获完成身份识别认证，用户体验更好。
非接触性
人脸识别门禁无需与人脸设备进行任何接触，用户进入人脸设备摄像头的作用范围就能自动获取人脸信息，简单便捷。
唯一性
人脸特征就跟人类的指纹、虹膜、基因等生物特征一样与生俱来，具有唯一性。而动态人脸信息的复杂难度极大，成本极高，因此人脸识别门禁具有更加强大的防伪作用。
并发性
传统门禁系统只能进一对一的人员身份识别，而人脸识别门禁能够同时进行多个人脸采集、分拣和识别，身份识别更加高效。
深圳市捷易科技人脸识别门禁系统针对于不同类型客户都有对应成熟的解决方案。目前，捷易科技的人脸识别门禁系统已经在企业办公室、园区、工厂、学校、政府机关、景区等场景落地实施，有专业的顾问进行一对一咨询服务，在详细了解用户的需求之后，会将产品报价和资料发给用户，还可以携带样机当面给用户演示，现场体验更为直观。
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人脸识别技术最好的公司
热心用户提供：【霸王灬歸来】 ，解答(人脸识别系统的厉害)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答中国在全球人脸识别技术范畴里一直都具有比较卓越的能力，这一点最近也得到了美国工业黄金标准的确认。过去也许提及到人脸识别技术这一类型的人工智能技术，人们大多数会想到一些发达国家，比如英国美国等等，但是现在如果要说在人脸识别技术当中的称霸之王是谁，那么中国也是当之无愧。
人脸识别技术已经被广泛应用到北上广等一线城市
根据相关的数据显示，目前我国的人脸识别技术已经在北京上海等一线城市里面开始被批量应用，并且在各种公共措施当中都可见，在人们的日常生活及工作当中，人脸识别技术已经成为了一种日常可见的工具。
为了进一步的凸显出中国在人脸识别技术上面的强大之处，曾经还有外国友人来亲身的体验中国的人脸识别系统的厉害之处。例如曾经有一位来自于英国的记者就亲自的尝试了一下中国所布控的天网的厉害。看一下他是否能够在一定的时间内逃脱天网的追捕，结果可想而知，在天网的全面布控之下他仅在八分钟之内就已经被抓到。这一点也得益于强大的人脸识别技术，天网才可以得以迅速抓捕逃犯。
又比如有一群已经化了妆的韩国美女，想要挑战一下中国的人脸识别技术，看一下在浓妆艳抹之下是否可以识别出用户的真实身份，结果也毋庸置疑，在强大的识别技术之下，就算是经过遮掩的面孔，也没有办法逃得过识别技术的高超，身份同样可以被确认。
从上面的案例可见，中国的人脸识别技术的确在技术层面具有更卓越的领先水平。而且在全球人脸识别技术的水平比拼上，中国的人脸识别技术的识别率高达99%，领先于其他国家。这一点也得到了美国相关工业标准的研究技术学院的肯定。同时在与其他国家竞争的过程当中，中国有三家人脸识别技术企业名列前茅，斩获了前五名的三个名额。由此可见，中国在人脸识别技术这一方面确实具有领先于世界的水平。
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人脸识别优点缺点
热心用户提供：【十四次野戰】 ，解答(人脸识别系统的厉害)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答其一，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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人脸识别监控什么水平
热心用户提供：【德卡先生】 ，解答(人脸识别系统的厉害)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答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。
以上就是道尔智控小编解答(德卡先生)解答关于“人脸识别监控什么水平”的答案，接下来继续为你详解用户（梦回旧景。）解答“人脸识别目前主要用途”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别目前主要用途
本文贡献者：【梦回旧景。】 ，解答(人脸识别系统的厉害)的问题，欢迎阅读！
贡献者回答前不久，请要求多家售楼处下架人脸识别系统引起了人们的广泛议论，让人脸识别这个话题，又一次成为了焦点。尽管现在人脸识别系统技术还不够成熟，有很多安全漏洞，但是在很多地方已经开始应用。比如很多移动支付，银行办业务，进火车站乘车等等，都需要进行人脸识别，如今，广东的厕所也使用上了人脸识别技术，现在的人脸识别系统应用究竟有多广泛？
一、为什么在广东的厕所里边都用上了人脸识别系统呢？
在广东用上人脸识别系统的是一座公共厕所，据工作人员介绍，这里的人脸识别系统是用来取卫生纸的，为了节约卫生纸，不造成浪费，采用了人脸识别系统，但是这个系统找到了很多人的议论，很多人都认为这是不合理，很容易造成个人信息的泄露。最终，相关人员讲这个公共厕所的人脸识别系统停用。
二、现在还有哪些地方正在使用人脸识别系统呢？
在这面使用微信和支付宝支付的时候，很多人都是用刷脸支付，这里的帅脸支付用的就是人脸识别系统。我们再去银行办业务的时候，也需要通过人脸识别系统来验证，是不是本人。要在进火车站乘车的时候，也需要通过人脸识别系统来验证身份。当然，除了这些地方，现在还有很多小区在建智能小区，所谓的智能小区，也就是在门禁那里安装人脸识别系统，用这样的系统来代替刷卡。
三、人脸系列系统虽然应用比较广泛，但是由于现在技术还不成熟，所以还需要谨慎应用。
今天识别系统一旦使用不当，就会造成个人信息的泄露，所以不管在什么地方，在使用人脸识别系统的时候都应该谨慎。
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人脸识别将告别校园
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贡献者回答在技术方面，尽管美国的人脸识别技术一直走在世界前端，也投入了商用，但是目前的人脸识别技术还不能够有百分百的准确性。去年，纽约时报针对人脸识别技术的错误率发文，指出该技术在针对不同种族时准确率差异巨大。针对黑人女性的错误率高达 21%-35%，而针对白人男性的错误率则低于 1%。
而且，2016年亚马逊推出的图像识别 AI 系统 "Rekognition"，在测试中曾将 28 名美国国会议员识别成了罪犯，让美国民众对人脸识别技术充满了质疑。
专家表示，在AI识别时，照明、姿势、装饰等都会对机器人脸识别产生影响，对于非合作情况下的人脸图像采集，遮挡问题非常严重。
如果在监控中识别的话，可能会因为被监控对象佩戴的眼镜、帽子等而捕获不到完整的人脸图像，影响后续的特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法无效。
在安全方面，人脸识别技术也在美国面临着广泛的质疑。
人脸识别的信息存储仍然基于计算机可识别的语言，即数字或特定代码。而随着这些数据价值的提高，面临黑客攻击的风险也会越来越高。人面识别技术背后的支撑是数据，如果这些隐私数据被窃取，你的脸可能不只属于自己，可能属于任何人。
当然，对民众来说，更大的焦虑在于美国社会群体对于 "被监控" 本身的反感。
此前，美国公民自由联盟就表示：亚马逊应该停止向美国政府提供强大且"危险"的人脸识别系统 Rekognition。此后，有将近 20 家亚马逊的股东机构向 Jeff Bezos发出信件，对亚马逊 Rekognition 被应用于执法部门所带来的问题和影响进行担忧。
美国民众也认为将人脸识别技术应用到前端视频监控摄像机上，可能会打破隐私及实用性之间的平衡。
但美国海关和边境保护局（CBP）认为，在对比护照照片和人脸时，面部识别要比人类更加准确。在 40 天的时间里，该系统已在华盛顿杜勒斯机场协助发现了三名冒名顶替者。
但也有人认为CBP 未向公众意见，就已在机场实行这一技术，突破了美国法律的界限。
面对争议，CBP 称这个项目的存在不是为了监视，它的实施也符合法律规定。美国公民可以选择退出该计划，他们的照片不会被长期保留。它还发布了声明，证明有许多法律允许它收集生物特征信息。
任何一项新技术想要被社会群体接纳，都要经过前期的争议，对于注重个人隐私的美国来说，人脸识别技术的应用确实处于一个很尴尬的境地。未来能否顺利被民众接纳，也还是一个未知数。
以上就是道尔智控小编解答(你未来的老公)回答关于“人脸识别将告别校园”的答案，接下来继续为你详解用户（人心会说谎）回答“人脸识别的应用有哪些”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别的应用有哪些
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贡献者回答人脸识别可以应用在金融、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。
1、企业、住宅安全和管理。
2、电子护照及身份证。
3、公安、司法和刑侦。
4、信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务，在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。
扩展资料：
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。
参考资料来源：百度百科—人脸识别
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（人心会说谎）回答的关于“人脸识别的应用有哪些”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，现在接着继续讲述下文用户【嘦怹v】贡献的“人脸识别门禁系统多少钱一套”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别门禁系统多少钱一套
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贡献者回答人脸识别是什么？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它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。
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人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)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、静脉识别、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。
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人脸识别技术的应用是好还是不好
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贡献者回答人脸识别技术现在其实挺成熟的，但是却没能广泛运用，主要是因为人脸识别技术成本高，而且人脸识别很容易被人用来做坏事，因此至今它还不能成为一个保障安全的技术，就不能让大家都使用，要等到技术足够成熟之后，才能让大家都去使用。人脸识别技术现在已经广泛运用于手机等地方了，是非常好用而且方便的技术。平时你去超市存包，甚至都可以使用这个技术来存放。所以说人脸识别技术已经算是研发得非常成熟了，已经可以投入到人类的日常生活中了，而且现在越来越多的地方也开始采用，就可以看出人脸识别的好用和成熟，让人纷纷接受和。然而人脸识别技术却还不能广泛被运用，主要是因为这个技术也是需要高成本的。人脸识别比二维码识别之类的需要的成本要高得多，因为要通过扫描人脸才能够使用，这是需要一定的仪器设备的，绝对不是打印一个二维码就可以使用的，如此高的成本也就决定了不是随随便便一个地方都能普及，像日常生活中的便利店和小卖部，就很难得到普及。而且人脸识别技术也是具有风险性的，当一个人如果昏迷了之后，使用人脸识别系统，一样可以通过他的脸去验证成功，这样子就可以让不法分子做成很多事，通过这个技术，甚至可以达到盗取钱财和偷手机一系列的行为，所以其实这样的风险性还是难以避免的，因此短期内人脸识别技术还是不能够被广泛使用，否则漏洞会很大。
相信在未来，通过科学技术的不断改良，人脸识别技术也可以不断地进化升级，就可以一点点渗透进我们的生活了。
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人脸识别系统主要应用了什么技术
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贡献者回答云端管理：可通过用户后台、用户APP远程操作、管理，方便快捷。
领先算法：采用阅面算法，实现实时动态的多人脸检查追踪和高精度人脸识别。
精确识别：毫秒级别人脸信息识别处理，识别准确率可达99.9%。
稳定性高：动态人脸识别，轻松应对不同光线强弱的室内外场景和人脸化妆遮挡，稳定性强。
便捷易用：简洁系统操作界面，功能强大，能对人脸信息进行统计、分析并绘制成表。
应用广泛：人脸识别门禁系统适用于景区、社区、企业、工地、医院等多个行业领域。
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