1樓：英碼科技
人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整**強度等技術。
2樓：蓋賞亞酥舅示
人臉識別系統通常由以下構建模組組成
1、人臉檢測。人臉檢測器用於尋找影象中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的座標。
2、人臉對齊。人臉對齊的目標是使用一組位於影象中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉影象。這個過程通常需要使用一個特徵點檢測器來尋找一組人臉特徵點，在簡單的 2d 對齊情況中，即為尋找最適合參考點的最佳仿射變換。
圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊後的人臉影象。更復雜的 3d 對齊演算法（如 [16]）還能實現人臉正面化，即將人臉的姿勢調整到正面向前。人臉表徵。
在人臉表徵階段，人臉影象的畫素值會被轉換成緊湊且可判別的特徵向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該對映到相似的特徵向量。
3、人臉匹配。在人臉匹配構建模組中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬於同一個主體的可能性。
3樓：
人臉識別主要有人臉檢測、特徵提取、人臉分類三個過程來實現。如果想做人臉識別可以找wakedata
人臉識別是靠什麼技術實現的？
4樓：匿名使用者
1.基於特徵臉（pca）的人臉識別方法
特徵臉方法是基於kl變換的人臉識別方法,kl變換是影象壓縮的一種最優正交變換.高維的影象空間經過kl變換後得到一組新的正交基,保留其中重要的正交基,由這些基可以轉成低維線性空間.如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性,就可以將這些投影用作識別的特徵向量,這就是特徵臉方法的基本思想.
這些方法需要較多的訓練樣本,而且完全是基於影象灰度的統計特性的.目前有一些改進型的特徵臉方法.
2.神經網路的人臉識別方法
神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉影象、區域性區域的自相關函式、區域性紋理的二階矩等.這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練,而在許多應用中,樣本數量是很有限的.
3.彈性圖匹配的人臉識別方法
彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離,並採用屬性拓撲圖來代表人臉,拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量,用來記錄人臉在該頂點位置附近的資訊.該方法結合了灰度特性和幾何因素,在比對時可以允許影象存在彈性形變,在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果,同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練.
4.線段hausdorff 距離(lhd) 的人臉識別方法
心理學的研究表明,人類在識別輪廓圖（比如漫畫）的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差.lhd是基於從人臉灰度影象中提取出來的線段圖的,它定義的是兩個線段集之間的距離,與眾不同的是,lhd並不建立不同線段集之間線段的一一對應關係,因此它更能適應線段圖之間的微小變化.實驗結果表明,lhd在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現,但是它在大表情的情況下識別效果不好.
5.支援向量機(svm) 的人臉識別方法
近年來,支援向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點,它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協,從而提高學習機的效能.支援向量機主要解決的是一個2分類問題,它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題.通常的實驗結果表明svm有較好的識別率,但是它需要大量的訓練樣本（每類300個）,這在實際應用中往往是不現實的.
而且支援向量機訓練時間長,方法實現複雜,核函式的取法沒有統一的理論.
5樓：浙江萬維識別
人臉識別系統
的技術原理是以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。
使用方便，人臉識別技術使用通用的攝像機作為識別資訊獲取裝置，是一種完全非接觸的方式，識別方便快捷，並自動生成簽到記錄報表。
業務流程在會議中心的簽到處，與會人員通過攝像機採集的影象與迎賓主機內的參會人員名單進行比對，與參會人員名單內的模板資料一致時，則在顯示裝置上顯示資訊，並歡迎致辭，同時開啟門禁。
通過比對發現沒有在參會名單內，則與系統內的黑名單模板進行比對，若與黑名單模板資料一致則向客戶端的工作人員發出預警資訊提示，如果與黑名單比對後也無相應模板，則進行拍照留底，不進行後續聯動工作。
萬維識別為您解答，希望能幫到你哦！
手機人臉識別的原理是什麼？
6樓：景田不是百歲山
傳統的人臉識別技術主要是基於可見光影象的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維影象人臉識別，和熱成像人臉識別。
但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
迅速發展起來的一種解決方案是基於主動近紅外影象的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識別效能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統效能超過三維影象人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。
7樓：青島吳彥祖
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主。
人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；「人臉識別系統」整合了人工智慧、機器識別、機器學習等多種專業技術。
同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。
8樓：凡說複雜
人臉檢測：根據是否偵測到臉來進行拍攝的點測光或是對焦, 或協助智慧監控裝置區分出人臉和其他移動物體來進行智慧警報等等
人臉識別：檢測到人臉並判別是否為所註冊或授權的使用者來存取裝置或是自動裝置. 可協助公安和安防系統實時監測可疑人員並報警
人臉追蹤：檢測到人臉並實時依據人臉特徵追蹤人臉關鍵點檢測：準確和穩定的人臉關鍵點檢測是一切人臉識別追蹤和虛擬美化的基礎
資訊識別：如種族、年齡、性別、表情等等資訊識別眼睛滑鼠：通過眼睛和人臉運動來控制裝置
微笑檢測：檢測一個人是否在微笑
眨眼檢測：檢測一個人是否閉眼了
紅眼修復：在拍攝**時去除紅眼
活體檢測：檢測是否真人操作，配合使用者身份驗證可以看看arcface的
9樓：花羽霄
答：人臉識別系統原理為利用線性代數知識，採用超高維的矩陣進行運算。解出的答案，是否相近，也就是評判是否為同一個人。
維數越高，結果越可靠。當維數趨向無窮大時，與真人無異（現實中無法實現）！目前來講，華科雲人臉識別主機板有兩種，一種是目前絕大數安卓手機的方案，就是直接通過前置攝像頭實現的2d人臉識別。
另一種是像蘋果手機，劉海部分的元器件實現的3d人臉識別。雖然一個是2d一個是3d，但人臉識別的原理大體上都是差不多的，所以咱們先了解一下人臉識別的原理。我們第一次使用人臉識別的時候和指紋解鎖一樣，要錄入我們的人臉面部資訊。
人臉識別程式是如何開發出來的？ 10
10樓：知無不道
簡單來說就是特徵提取與模糊比對，當兩者的隸屬度逼近某個值時，就能確認識別物件了。
11樓：匿名使用者
收集了資料，以確保面部識別系統的資料庫擁有足夠寬泛的地理和種族資料集
12樓：
通過「閾值處理」的方法實現對單幀人臉影象的二值化，必須先解決的問題是確定適合的人臉膚色模型。雖然人臉的膚色看起來是變化的，但是人臉膚色的變化多數情況是因為膚色亮度值的差異造成的。因此，在確定人臉膚色模型時，我們可以把這種由膚色亮度值造成的差異忽略掉，即只採用膚色的色度值來確定人臉的膚色模型。
13樓：
機器學習的方法有adaboost,svm結合特徵提取，深度學習有dilib等
14樓：露心
當代最火的人臉識別系統，是如何實現的呢？揭曉背後的答案！
人臉識別怎麼刪除，怎樣重新人臉識別
王者榮耀遊戲中，人臉識別不能解除，不過只要完成識別步驟就不會再出現。如果你是18週歲以下，已經被納入防沉迷的未成年使用者，就不用再被要求進行人臉識別驗證了。拒絕人臉識別的使用者獎盃納入12週歲及以下的健康系統，也就是一天一小時 9點到次日8點不能遊戲。華為mate 20 pro怎麼刪除人臉識別面部資...
手機人臉識別不起咋辦，蘋果手機人臉識別不了的原因是什麼？
可以到設定裡帳戶管理裡提交申訴,重新發起實名驗證。2 在彈出來的視窗中點選開啟錢包中最下方的 幫助中心 3 在彈出來的視窗中點選開啟 解除支付限制 即可。如果手機自帶的人臉識別用不起來，建議去手機店或售後處理 付費內容限時免費檢視 回答人臉識別一直失敗可能有以下幾點原因 1 網路狀況 識別時的網路狀...
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提示使用者 著裝整齊，正對光線 摘掉眼鏡，劉海不要遮擋眼睛 可以調整一下角度 平舉手機 雙眼平視攝像頭 角度問題可能也會導致識別失敗 人臉識別技術還不是很成熟，使用人臉識別功能時，要摘掉眼鏡 帽子 美瞳，不可以化濃妝，臉上不可以有遮擋，站的位置還要剛剛好才可以的。為什麼人臉識別一直失敗 人臉識別一直...