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人脸识别系统有哪些应用
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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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人脸识别考勤符合法律规定么
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贡献者回答7月28日，最高人民法院召开了《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》新闻发布会，最高人民法院副院长杨万明先生、最高人民法院研究室副主任郭锋先生和最高人民法院研究室民事处处长陈龙业先生出席新闻发布会。
据发布会介绍，最高人民法院审判委员会第1841次全体会议审议通过了《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》(以下简称《规定》)，在此次发布会上也正式对外发布。这部司法解释，是保护人民群众“人脸”安全的重要规范性文件；是人民法院切实实施民法典，服务构建新发展格局，强化个人信息司法保护，促进数字经济健康发展的有力司法举措。
近年来，随着信息技术飞速发展，人脸识别逐步渗透到人们生活的方方面面。大到智慧城市建设，小到手机客户端的登录解锁，都能见到人脸识别的应用。在国境边防、公共交通、城市治安、疫情防控等诸多领域，人脸识别技术发挥着巨大作用。但在为社会生活带来便利的同时，人脸识别技术所带来的个人信息保护问题也日益凸显。一些经营者滥用人脸识别技术侵害自然人合法权益的事件频发，引发社会公众的普遍关注和担忧。社会上种种行为严重损害自然人的人格权益，侵害其人身、财产等合法权益，破坏社会秩序，亟待进行规制。
《规定》以 法治思想为指导，严格遵循民法典人格权编及相关法律的规定精神，坚持问题导向、需求导向，针对实践中反映较为突出的问题，从侵权责任、合同规则以及诉讼程序等方面规定了16个条文。
《规定》适用于平等民事主体之间因使用人脸识别技术处理人脸信息所引起的相关民事纠纷。其次，信息处理者使用人脸识别技术处理人脸信息，或者虽然没有使用人脸识别技术但是处理基于人脸识别技术生成的人脸信息，均属于《规定》的适用范围。再次，涉及的责任承担既包括侵权责任，也包括违约责任，受侵害的权益既包括个人信息权益，也包括肖像权、隐私权、名誉权等人格权以及财产权。
《规定》第2条至第9条主要从人格权和侵权责任角度明确了滥用人脸识别技术处理人脸信息行为的性质和责任。其中，第2条规定了侵害自然人人格权益行为的认定，针对今年“3.15晚会”所曝光的线下门店在经营场所滥用人脸识别技术进行人脸辨识、人脸分析等行为，以及社会反映强烈的几类典型行为，该条均予以列举，明确将之界定为侵害自然人人格权益的行为。针对部分商家采用一次概括授权、与其他授权捆绑、“不同意就不提供服务”等不合理手段处理自然人人脸信息的，第2条和第4条明确，处理自然人的人脸信息，必须征得自然人或者其监护人的单独同意；对于违反单独同意，或者强迫、变相强迫自然人同意处理其人脸信息的，构成侵害自然人人格权益的行为。第5条对民法典第1036条进行细化，明确了处理人脸信息的免责事由；第6条至第9条分别规定了举证责任、多个信息处理者侵权责任的承担、财产损失的范围界定以及人格权侵害禁令的适用等。
《规定》第10条至第12条，主要从物业服务、格式条款效力、违约责任承担等角度对人民群众普遍关心的问题予以回应。针对物业服务企业或者其他建筑物管理人以人脸识别作为业主或者物业使用人出入物业服务区域的唯一验证方式的，第10条明确，不同意的业主或者物业使用人请求其提供其他合理验证方式的，人民法院依法予以支持。针对信息处理者通过采用格式条款与自然人订立合同，要求自然人授予其无期限限制、不可撤销、可任意转授权等处理人脸信息的权利的，第11条规定，自然人依据民法典第497条请求确认格式条款无效的，人民法院依法予以支持。第12条对自然人请求信息处理者承担违约责任并删除其人脸信息的情形作了规定。
此外，《规定》第13条、第14条，对相关诉讼程序进行细化规定。第15条至第16条，对涉及个人信息的死者人格利益保护、本司法解释的施行日期以及溯及力作出明确规定。
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图像识别英文
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贡献者回答图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示。视觉是人类感知外部世界的最重要手段，据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60%，而图像正式人类获取信息的重要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的项目的开发越来越受到人们的关注，逐渐形成图像识别技术。
随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求。许多问题不要求其输出结果是一幅完整的图像本身，而是将经过一定处理后的图像再分割和描述，提取有效的特征，进而加以判断分类，这种技术就是图像的模式识别。
图像识别技术是利用计算机视觉采集物理对象，以图像数据为基础，让机器模仿人类视觉，自动完成某些信息的处理功能，达到人类所具有的对视觉采集图像进行识别的能力，以代替人去完成图像分类及辨别的任务。对图像识别来说，面对的是二维数据信号或平面图形，除掉它们各不相同的物理内容，考虑对样品数据分类这一共性来研究的，把同一种共性者归为一类，另一种共性者归为一类。要求在最小的错误概率条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合，具备人所具有的对各种事物、现象进行分析、描述与判断的能力。
图像的识别属于当代计算机科学研究的重要领域，已发展成为一门独立的学科。这一学科在近几年里，发展十分迅速，应用范围相当广泛，几乎遍及各个领域，从宇航领域拓展到生物科学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，在国防经济、国防建设、社会治安和社会发展等方面得到广泛应用，对整个社会都产生了深远的影响。目前， 光学字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌号识别、汉字识别、条形码识别等）， 以及 生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等） 已经在人类日常生活中广泛应用，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大影响。
光学字符识别使用OCR读取设备和智能视觉系统软件，识别可同时被机器和肉眼读取的文本。OCR所使用的输设备入设备可以是任何一种图像采集设备，如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备，OCR系统将书写者自己写好的文字作为图像输入到计算机中，然后由计算机去识别。光学字符识别技术已经广泛应用于各种商业活动，现在又开始应用到自动化任务中。字符识别处理的信息可分为3大类：文字信息识别、数字信息识别和条形码识别。
生物特征识别就是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和控制目的的一种技术。用于身份识别和个人信息管理的技术和手段层出不穷，传统的个人信息鉴定方法包括个人特征。如身份证、工作者、学生证、磁卡、智能卡、口令密码等，这些分身验证方法普遍存在易丢失、易破解、易伪造、不易携带等缺点，而且在安全性和鉴定方面也已经不能满足人们的需求，这些技术虽然方便快捷，但其致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取等。近年来，计算机的广泛应用使得生物特征识别进行身份识别成为可能。
生物特征识别的方法越来越多地被应用于身份识别领域。生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是指人体固有的特征为判别标准，达到精确鉴定人身份的技术。这些固有特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹等，也被称为生物模态。这些特征除了外伤等特殊情况下一般会伴随人的一生，而不会改变或者变化很小。生物识别技术对每个个体都具有随身携带性和持久性；对不同个体具有普遍性和唯一性等优于传统身份识别的特点。基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。
结合计算机技术，发展起来了众多jiy基于人类生物特征的人类身份识别技术，如人脸识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术。这些识别技术具有特征录入较为方便、信息丰富、使用范围广等优点。因此有着广阔的应用前景。
（1）人脸识别主要通过人脸特征进行识别，也是人们最早使用的生物特征识别技术之一，是一种比较友好、直观、更容易被人接受的识别方式。在实际应用中，人脸识别易于使用，无须使用者的主动参与，尤其适用于视屏监控等应用。但人脸识别的缺点在于稳定性较差，很容易受周围环境、饰物、年龄、表情等干扰，造成错误的识别。另外，对双胞胎、多胞胎的鉴别仍然无能为力。
（2）虹膜识别主要基于虹膜的生理结构，利用虹膜中存在的细丝、斑点、凸点、射线、皱纹和条纹等特征进行识别。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜身份认证的可靠性高，其错误接受率和错误拒绝率很低。
（3）指纹识别主要通过分析指纹的全局特征和局部特征进行识别，常用的特征如指纹中的嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等。随着指纹识别技术的发展和指纹采集设备的价格降低，指纹识别不仅广泛应用于司法和商务活动中，也越来越多地在笔记本电脑、手机、存储器等终端设备中使用。但采集指纹时要求保持手指的洁净和光滑，污垢和疤痕都会给识别带来困难。老年人和手工劳动者的指纹由于磨损严重而不易识别。另外，在实际采集中发现，由于在犯罪记录中常使用指纹，导致很多人害怕将指纹记录在案，从心理上不愿意接收这种识别方式。
目前，无论是字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照识别、文字识别等）还是人类生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）的项目开发技术，他们涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、智能计算等多个学科领域。 随着高科技的发展，这些项目应用已成为衡量当代高科技水平的重要手段。
图像识别技术 是数字图像处理 和 模式识别技术 相结合的产物。数字图象处理是利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，以满足目标识别需求的基础行为。模式识别研究如何用机器来实现人对事物的学习、识别和判断能力，因而是以满足目标识别的判断行为。
为了模拟人类图像识别活动，人们提出了不同的 图像识别模型 。例如，模版匹配模型。这种模型认为，识别图像中的某个物体，必须在过去的经验中有有这个图像对对物体的记忆模式，又叫 模板 ，当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个物体就被识别了。
图像识别的基本过程 是抽取代表未知样本模式的本质表达形式（如各种特征）和预先存储在机器中的标准模式表达形式的集合（称为字典）逐一匹配，用一定的准则进行判别，在机器存储的标准模式表达形式的集合中，找到最接近输入样本子模式的表达形式，该表达模式对应的类别就是识别结果。因此， 图像识别技术是一种从大量信息和数据出发，在已有经验和认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法自动完成图像中物体的识别和评价的过程。
图像识别过程包括图像采集（特征分析）、图像预处理、特征提取、模式匹配4个环节。
首先，通过高清摄像机、扫描仪或其他图像采集仪器采集图像的原始信息。图像的采集过程中，由于设备的机械原因或是其他人为因素造成的图像尺寸、角度、格式、光照强度等的不同，会对以后的操作产生较大影响，所以要对采集来的原始图像进行预处理操作。图像预处理的作用可以总结为：采用某种手段将图像信息归一化，以便于后续处理工作。图像特征提取部分的作用是提取出最能表征一个物体的特征信息，并将其转变成特征向量或矩阵的形式。模式匹配是指系统用待测图像的特征与特征库中的信息进行比对，通过选择合适的分类器达到识别的目的。
图像预处理技术就是对图像进行正式处理前所做的一系列操作。因为图像在传输过程和存储过程中难免会受到某种程度的破坏和各种各样的噪声污染，导致图像丧失了本质或者偏离了人们的需求，而这就需要一系列的预处理操作来消除图像受到的影响。总的来说，图像预处理技术分为两大方面，即图像增强和图像复原技术。图像增强技术在图像预处理中占有较大的比重，是图像预处理所必需的步骤，它与图像复原技术的不同之处在于图像复原是以恢复图像原来的本质为目的的。而图像增强是以突出人们需要的特征并弱化不需要的特征为原理的。一般来说，图像增强技术有两种方法：空间域和频率域法。空间域法则主要是直接在空间域内对图像进行运算处理，分为两个方面：点运算和领域运算（局部运算）。其中，点运算包括图像灰度变换、直方图均衡化和局部统计法等几种方法；领域运算包括图像平滑和图像锐化等几个方面。频率域法则只在图像的某种变换域里对图像的变换值进行运算，如我们对图像进行傅立叶变换，然后在变换域里对图像的频谱进行某种计算，最后把计算后的图像逆变换到空间域。频率域法通常分为高、低通滤波、频率带通和带阻滤波等。图像复原技术就是利用图像的先验知识来改变一副被退化的图像的过程。图像复原技术需要我们建立图像模型，然后逆向反解这个退化过程，最后获得退化前的最优图像。
图像变换域处理是以空间频率（波数）为自变量描述图像的特征的，可以将一幅图像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加，图像中各种空间频率成分和分布称为空间频谱。这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。在众多的图像变换技术中，常用的有离散余弦变换、沃什尔变换、傅立叶变换、Gabor变换和小波变换等。
（1）离散余弦变换DCT变换矩阵的基向量由于近似于托伯利兹向量，常常被认为是对语言和图像信号进行变换的最佳变换，虽然在压缩效率上略逊于具有最好压缩能力的K-L变换，但其可做到的高效处理型是K-L变换无法比拟的，并成为H.261、JPEG和MPEG等国际标准的主要环节。被广泛应用于图像编码方面。
（2）沃什尔变换是一种正交变换，能将相邻取样点的相关性消除掉，使信号能量集中在变换矩阵的左上角，其它部分出现很多零值；或在误差允许范围内，允许省略掉小值，这样可以达到数据压缩的目的。沃什尔变换在图像传输、雷达、通信和生物医学等领域曾得到广泛应用。
（3）傅立叶变换是一种常用的正交变换，其最主要的数学理论基础就是傅立叶级数，由著名数学家Fourier在1822年提出，其主要思想是将周期函数展开成正弦级数。傅立叶变换的提出奠定了图像的理论基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换、图像编码与压缩、图像分割和图像重建中。
（4）Gabor变换属于加窗傅立叶变换，是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况。由于傅立叶变换存在一定的局限性，所以Gabor1946年提出了加窗傅立叶变换。加窗傅立叶变换方法的一个典型就是低通滤波器。Gabor 函数可以在频域不同尺度和不同方向上提取相关特征。
（5）小波变换受到傅立叶变换的启发，Morlet于1984年提出了小波分析的概念。1986年著名数学家Meyer和Mallat合作构建了图像小波函数的统一方法——多尺度分析。目前在图像去噪应用方面，小波变换理论取得非常好的效果。
频率域去噪主要是由于有的图像在空间域处理的效果并不理想，因此想到转换到频率域进行处理，即用一组正交的函数系去逼近要处理的目标函数，从而进一步得到相应级数的系数。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中，如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像平滑、噪声压制、频谱分析和纹理分析等处理和分析中。
特征提取计算机所视觉和图像处理中的一个概念，它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续曲线或者连续的区域。
（1）特征选择
原始数量的特征很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，从一组特征挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫做特征选择。也就是说，将对类别可分离性无贡献或者贡献不大的特征简单地忽略掉。特征选择是图像识别中的一个关键问题。
（2）特征变换
通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫做特征变换。通过特征变换获得的特征是原始特征集的某种组合，新的特征中包含了原有全体特征的信息。主成份分析法是最常用的特征变换方法。
特征的选择与提取是非常重要的，特征选择是模式识别中的一个关键问题。由于在很多实际问题中常常不容易找到那些最重要的特征，或受条件限制不能对它们进行测量，这就使特征选择与提取的任务复杂化而成为构造模式识别系统中最困难的任务之一。这个问题已经越来越受到人们的重视。特征选择与提取的基本任务是如何从许多特征中找出那些最有效的特征。解决特征选择与特征提取问题，最核心的内容就是如何对现有特征进行评估，以及如何通过现有特征产生更好的特征。
常见的图像特征提取与描述方法如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。
根据有无标准样本，模式识别可分为监督学习和非监督学习。模式识别分类或描述通常是基于已经得到分类或描述的模式集合而进行的，人们称这个模式集合为训练集，由此产生的学习策略称为监督学习。学习也可以是非监督学习，在此意义下产生的系统不需要提供模式类的先验知识，而是基于模式的统计规律或模式的相似性学习判断模式的类别。
（1）数据采集
数据采集是指利用各种传感器把被研究对象的各种信息转换为计算机可以接收的数值或符号（串）集合。习惯上称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。这一步的关键是传感器的选取。
一般获取的数据类型如下。
（2）预处理
为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须进行预处理，目的是为了消除输入数据或信息中的噪声，排除不相干的信号，只留下与被研究对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征（如表征物体的形状、周长、面积等）。举例来说，在啊进行指纹识别时，指纹扫描设备每次输出的指纹图像会随着图像的对比度、亮度或背景等的不同而不同，有时可能还会产生变形，而人们感兴趣的仅仅是图像中的指纹线、指纹分叉点和端点等，而不需要指纹的其他部分和背景。因此，需要采用合理的滤波算法，如基于块方图的方向滤波和二值滤波等，过滤掉指纹图像中这些不必要的部分。
（3）特征提取
对原始数据进行交换，从许多特征中寻找出最有效的特征，得到最能反应分类本质的特征，将维数较高的测量空间（原始数据组成的空间）转变为维数较低的特征空间（分类识别赖以进行的空间），以降低后续处理过程的难度。人类很容易获取的特征，对于机器来说就很难获取了，这就是模式识别中的特征选择与提取的问题。特征选择与提取是模式识别的一个关键问题。一般情况下，候选特征种类越多，得到的结果应该越好。但是，由此可能会引发维数灾害，即特征维数过高，计算机难以求解。如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统一个十分重要的问题。对特征空间进行优化有两种基本方法。一是特征选择，如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，为分类器设计成功提供良好的基础；反之，如果不同类别的样品在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性；另一种是特征的组合优化，通过一种映射变换改造原特征空间，构造一个新的精简的特征空间。
（4）分类决策
基于模式特征空间，就可以进行模式识别的最后一部分：分类决策。该阶段最后输出的可能是对象所属的类型，也可能是模型数椐库中与对象最相似的模式编号。己知若干个样品的类别及特征，例如，手写阿拉伯数字的判别是具有10类的分类问题，机器首先要知道每个手写数字的形状特征，对同一个数字，不同的人有不同的写法，甚至同一个人对同一个数字也行多种写法，就必须让机器知道它属于哪一类。因此，对分类问题需要建立样品库。根椐这些样品库建立判别分类函数，这—过程是由机器来实现的，称为学习过程。然后对一个未知的新对象分析它的特征，决定它属于哪一类，这是一种监督分类的方法。
具体步骤是建立特征空间中的训练集，已知训练集里每个点的所属类别，从这些条件出发，寻求某种判别函数或判别准则，设计判决函数模型，然后根据训练集中的样品确定模型中的参数，便可将这模型用于判别，利用判别函数或判别准则去判别每个未知类别的点应该属于哪一个类。在模式识别学科中，.一般把这个过程称为训练与学习的过程。
分类的规则是依据训练样品提供信息确定的。分类器设计在训练过程中完成，利用一批训练样品，包括各种类别的样品，由这些样品大致勾画出各类事物在特征空间分布的规律性，为确定使用什么样的数学公式及这些公式中的参数提供了信息。一般来说，决定使用什么类型的分类函数是人决定的。分类器参数的选择或者在学习过程中得到的结果取决于设计者选择什么样的准则函数。不同准则函数的最优解对应不同的学习结果，得到性能不同的分类器。数学式子中的参数则往往通过学习来确定，在学习过程中，如果发现当前采用的分类函数会造成分类错误，那么利用错误提供应如何纠正的信息，就可以使分类函数朝正确的方向前进，这就形成了一种迭代的过程。如果分类函数及其参数使出错的情况越来越少，就可以说是逐渐收敛，学习过程就收到了效果，设计也就可以结束。
针对不问的应用目的，模式识别系统4部分的内容有很大的差异，特别楚在数据预处理和分类决策这两部分。为了提高识别结果的可靠性，往往需要加入知识库（规则）以对可能产生的错误进行修正，或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间，以减少匹配计算量。
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人脸识别日益普及你刷明白了吗
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贡献者回答我认为人脸识别确实给生活带来了很多便利，但是也存在着一些隐患，总体上来说是好处多于坏处的。
人脸识别的好处在于它能够在安防关卡、识别身份的时候起到高效、便捷的作用，相比传统的检验方式，人脸具有不可复制的唯一性，是具有很大的优势的。人脸识别在物联网，手机支付上应用是比较广泛的，高效的支付方式节省了很多的时间，可以用来享受生活，不必像以往那样，每一大单交易的资金往往耗时几个月甚至半年才能收回，人脸识别给交易的安全性带来了保证。
而它的坏处在于，存储的风险不可控，一旦人脸信息泄露出去，被不法分子拿去做一些违法犯罪的事，带来的影响是不可估量的。就算最后找到了泄露的人，追回了经济损失，但是泄露出去的信息很难完全抹灭，随时都有可能再次发生。这就需要我们在应用的时候多加小心，尽快提升保密措施，防止信息泄露，在这方面，我们还面临着巨大的挑战。
就比如，在小区的门禁系统上设置人脸识别，虽然能够防止外来人员进入小区，但是业主们的信息保密工作怎么保证，后续的系统维护怎样进行，这方面是不透明的，询问相关物业的工作人员，他们也对此表示不清楚，目前相关部门对此还没有一个明确的监管措施，这就让一些小区业主感到很担心，也就出现了一些小区反对安装人脸识别的门禁系统的事情，他们宁愿使用门禁卡、钥匙等老旧的出入设备，也不愿意使用这种需要提供详细的个人信息的设备。那么，问题来了，怎样解决这一可能存在的隐患是人脸识别在今后多方面应用中需要考虑的。
所以，对于人脸识别的安全性，你的看法是什么呢？
以上就是道尔智控小编解答( 曲落缘倾)贡献关于“人脸识别日益普及你刷明白了吗”的答案，接下来继续为你详解用户（夜ゞ伤ゞ）分析“苹果x人脸识别不了是什么原因”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
苹果x人脸识别不了是什么原因
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贡献者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象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（夜ゞ伤ゞ）回答的关于“苹果x人脸识别不了是什么原因”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，接下来继续教您下文用户【望断归来路】回答的“人脸识别哪种算法比较好”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。
人脸识别哪种算法比较好
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贡献者回答人脸识别（facial
recognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择（可选）；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征
对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。
人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技
术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有
4
种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅
人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
作为人脸识别的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。人脸识别系统采用基于特征脸的主
成分分析法（pca），根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到
主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。
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得力人脸识别考勤机使用教程
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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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人脸识别能干什么坏事
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首先我们现在就比较常用的就是用于手机上了，很多新手机已经用上了这个人脸识别功能，主要就是用于解锁手机，而不再需要密码开机，或者指纹开机，直接将手机对着脸，通过人脸识别来智能开机。
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另外还可用于安全系统，比如公安刑侦中。通过各大街道上安置的天眼，获取到街道上人的脸部特征，然后通过人脸识别来寻找嫌疑人，提高破案，阻止疑犯潜逃远方。
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用于银行的自助服务，将来的银行自助服务，不再需要输入密码，也不怕被他人盗取自己的现金，通过人脸识别就能自动判别是否有权限存取现金，方便又安全。
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与生活息息相关的应用也可以应用，比如换装，试衣，通过自己的人脸特征，在线化妆或试新衣，犹如亲自体验一样，非常的方便和实用。
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人脸识别主流算法
本文最佳回答用户：【静夏夜】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【高斯脸人脸识别】的相关内容！
贡献者回答一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果
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