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怎么叫外地朋友给自己人脸识别
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最佳答案需要您自己人脸识别的建议您自己识别
人脸识别（FaceRecognition）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。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。
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人脸识别都识别什么部位
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最佳答案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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删除账单需要人脸识别怎么关闭
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最佳答案进入系统设置关闭。
首先点击设置，点击生物识别和密码，点击人脸识别，输入锁屏密码之后，点击删除面部数据即可。
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。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。
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人脸识别考勤机有没有漏洞
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最佳答案捷易科技的动态人脸识别考勤机支持在线和离线识别。
一直以来，传统的考勤方式和工具存在着考勤市场存在数据偏差、不实用、存在管理漏洞、效果查脱节、不实用等短板。如在传统的考勤管理中，员工打卡后又旷工，下班时间照常打卡，类似这样的行为无法由工具进行智能化管理。因此，考勤管理业成了企事业机关单位人事管理的痛点。
动态人脸识别有着不同于市场上常规识别方式的独特优势：通过计算机视觉仿真人眼，符合人类的识别习惯；不需要与设备直接接触就能采集人脸图像；不需要专门配合采集设备，被采集者不易察觉，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像；计算机仿真视觉准确率达到99%，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。
为了给考勤管理带来一个革命式的新工具，近年来聚焦人脸识别技术应用，以解决考勤难为核心目标，实现了考勤管理技术的换代革新。目前，重磅推出基于监控摄像机的动态人脸识别考勤管理系统，让考勤变得科技起来，使复杂的考勤管理轻松起来，是考勤管理的“黑科技”，成功应用于大量的工厂、学校、大型企事业单位等人员进出自动识别上，在考勤管理的领域，已然成为了一款颠覆式的新产品。
动态人脸识别系统能够帮助大中型企事业单位有效解决考勤系统目前存在的一些问题，包括上下班需要主动打卡，容易忘记，中途随意外出，没有监管，以及在线请休假等一系列问题。考勤系统采用无感知的人脸识别技术，通过高清摄像头自动捕捉并识别进出人员信息，实现自动上下班打卡，自动进出统计，结合手机端自助申请、审批、消息提醒，实现高效的考勤管理，提供企事业单位现代化的管理水平。
动态人脸识别考勤机推荐捷易科技，捷易科技有一系列包含门禁考勤的设备可以让客户选择配套，按照客户需求，从门禁、考勤、视频对讲，到后台管理、远程操控等都有相应的设备供客户选购，让客户一次性安装好整套楼宇或区域的需求。
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远程人脸识别系统技术要求
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最佳答案人脸识别技术包含三个部分：
(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孔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。目前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。 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辩认出某个人。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。
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