人脸识别的技术特点是什么？

1. 人脸识别的技术特点是什么？

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人脸识别技术通过几何特征的人脸检测技术可以快速的识别人体面貌，具有快速、简便、不需要人被动配合的特点。比如自己从一架摄像机前走过，经过人脸识别可以迅速而简便的识别面貌。2
人脸识别技术通过模板匹配人脸检测技术，从数据库当中提取人脸模板进行匹配，具有防伪、防欺诈、准确、直观和方便的特点。比如在政法系统中可以用来抓捕犯人，可以快速的识别出罪犯的伪装。3
人脸识别技术通过统计的人脸检测技术，对于人脸的图像大量搜集构成人脸样本库，采用统计方法强化该系统，从而实现对人脸进行检测和分类。具有高性价比和可扩展性的特点。比如银行加快了工作效率和安全性。

2. 人脸识别的技术特点是什么？

3. 人脸识别是一种什么样的技术？

人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以改善人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制政府、执法和商业机构使用的访问权限。
人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通过人独有的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的面部表情相关联的每个人的一组独特的生物统计数据，以识别、验证和/或认证一个人。

4. 目前的人脸识别技术的原理是什么？

了解人脸识别模块原理如何工作只需要4步
       在我们深入研究边缘人脸识别及其应用之前，让我们首先探索人脸识别模块的工作原理。
       人脸识别技术可以通过分析个人的面部来识别或验证个人的身份。人脸识别人工智能通过将相机捕捉到的人脸与预先记录的人脸数据库进行匹配来运行。
       尽管有多种类型的人脸识别系统，但它们通常以以下方式工作：
第1步：人脸检测识别人脸
       摄像头定位并识别清晰的面部图像。当个人单独或在一个组中时，可以识别面部。
       此外，人脸检测可以识别正面或侧面的人，因此相机只能捕捉他们的个人资料。
第2步：人脸分析测量人脸
       通过读取人脸的映射方式来分析图像。
       人工智能软件会分析和测量从额头到下巴的距离以及双眼之间的距离等方面。它还决定了耳朵、嘴唇、下巴和颧骨的形状等。目的是确定您面部的关键特征，这些特征使您成为您。
第3步：将拍摄的图像转化为数据
       根据收集到的所有测量结果，将被归类为模拟信息的人脸转换为数据并归类为数字信息。脸现在被转换成一个数学公式，它有自己的数字代码，称为面纹。面部指纹就像指纹一样。没有两个是相同的。


第4步：人脸匹配将您的人脸与数据库进行比较
       个人的面纹现在在数据库中，并且可以与所有其他面纹进行比较。当一个人的脸印与人脸识别数据库中的另一张图像匹配时，就会为一个人分配一个身份

5. 目前人脸识别技术的挑战是什么

‍‍因实验室的原因，试过很多算法。现在人脸识别的应用包括识别、验证和基准点定位。识别指的是有一个人脸库，来了一个新的人脸，能够识别出来这个人脸是谁;而验证指的是来了两张人脸，判断这两个人脸是否是同一个人;基准点定位指的是来了一张人脸，可以检测出和训练模板相同结构的坐标点，例如说眼角、鼻翼等特征点，可以反映出人脸的结构。实际上现在后两者已经的确可以达到很高的识别率，并且已经在用了，至少之前nexus的人脸识别基准点定位还是比较准确的。并且在更复杂的情况下，例如运动模糊，对焦不准等，识别率都是很不错的。第一种情况，其实也和人脸检测的效果也有关系~感兴趣其实可以去玩一下网上的demo，现在已经提供了可以直接使用的接口，例如face++。

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6. 目前人脸识别技术的挑战是什么？

‍‍人脸识别不是没得搞，而是有很长的路要走。我本人就做这方面技术。所谓99.7%的准确度，是指在某个有限集合里的测试结果，比如2万张公开图片中，90%用于训练，10%用于识别，这个其实离实际应用还有很大差距，我就举个简单应用场景，某大厦需要对来往的人员做白名单布控，也就是说，大厦内部人员进入不报警，外来人员报警。在大厦门口安装高清摄像机，通过人脸进行识别，但不能要求人员刻意配合刷脸，这样太影响效率，也就是说，必须是非配合型人脸识别。要求准确度超过80%，室外，而且是实时比对，人脸库为1万左右。但摄像机补光和安装角度等都可以由厂家自己定。我相信，现在还没有一家公司能做到，而且我认为，业内号称最牛的几家公司，在此场景下的准确率应该在50%到70%之间。甚至更低。不信拿出来测测。就不要说识别了，即便是人脸检测，能达到80%已经是niubility的公司了。
有人会问，你为啥要求非配合啊，刷脸不行么，我是客户的话，我想反问:我为何要人脸识别，我刷卡不行么，如果担心盗刷，那刷指纹也不是不可以啊。人脸识别，其独特的优势，就是理论上可以做到非配合，其他的生物识别，基本上很难，或者基本不可行，比如指纹，虹膜，静脉，以及DNA等。其实人脸识别大部分应用属于非配合场景，原因可以自己琢磨。另外，关于深度学习的人脸识别，包括在LFW刷存在感的众多中国公司，准确地说，他们的技术只适合做图片1比1人脸验证，且不说别的，对实时应用来说，性能就是个很大问题。即便是1比1验证，去年由某部召集的国内100多家人脸识别公司公开测评中，准确度没有一家能达到70%，几乎所有国内公司都去了，为啥，用于训练模型的数据集跟现场实际环境差距很大，不低才怪呢。所以说，要达到商用化，尤其是安全相关，这条路还很长，很长。当然，做娱乐应用还是可以的。说起做娱乐，某公司的明星脸也被归类于人脸识别，明星海量的照片都在库里，然后你把其中一张照片丢进去做比对，那当然可以识别了，别说用深度学习，即便用SIFT特征找相似图也是可以的。

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7. 什么是人脸识别技术

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

8. 人脸识别技术利用的是什么原理？

　　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，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；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。

　　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。