人脸识别技术

人脸识别技术在生活中的应用有哪些？

现在人脸识别技术发展愈加成熟，应用领域也越来越广泛，比如云脉人脸识别系统可应用在以下场景：
1.企业、住宅安全和管理：如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2.电子护照及身份证：中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3.公安、司法和刑侦：如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4.自助服务：如自助实名认证，自助远程开户等。
5.信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务。

人脸识别身份系统的工作原理是什么？

人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。人脸识别，字面上意思是基于人的脸部信息进行身份识别的一生物识别技术。人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。人脸识别与人脸验证人脸验证任务，在于用孪生网络提取一对人脸的特征表达，并计算两个特征表达之间的相似度，如果相似度一致则为相同身份，否则不一样。一般人脸验证的特征表达前，我们需要用固定身份类别数目进行训练，常见有arcface，cosface等方法，具体公式原理不细说。将不同身份人脸映射到一个球面域。这样就可以学习到很丰富的特征。之后，我们便可以利用前面提取特征的网络，对每一对人脸进行特征提取并计算特征的相似性，判断人脸是否一致，这样就不需要怕特征限制，但是我们需要取一个模板，这种也叫zero-shot learning。随着工业界对准确率的更高要求，想要进一步提升模型的泛化能力，需要将不同算法组合来解决面部识别过程中的许多常规问题：比如面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等因素对识别过程带来的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合: 双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合，通过结合后的算法取得了长足的进步。

人脸识别！要学哪些东西

人脸识别是模式识别的一种，所以一个人脸识别系统的组成也无外乎一般模式识别系统的构成。主要是信号获取+信号预处理+特征提取+分类。所以要做一个识别系统就得了解这些方面的知识。
1.信号获取 传感器技术
2.信号处理 信号与系统、滤波
3.特征提取 线性代数等
4.分离器 统计概率、决策论、运筹学
以上只是一些专业基础类的课程，如果要完成一个系统你还需要：必要的数学知识、微机知识、计算机语言（C++、汇编）、嵌入式、必要的软件应用能力（MATLAB、LabVIEW等）、控制理论等
如果完成了上述学习，算是入门了。人脸识别的核心是识别算法，你要做的就是去读论文，去学习别人的算法。推荐李子青（大牛奥运安保的人脸识别本来是要用他的作品的）and他的书 《人脸识别手册》（做人脸识别必备的手册）。
推荐一个网站http://face.nist.gov/frvt/frvt2006/frvt2006.htm
砖就抛到这了，祝你成功！

人脸识别是靠什么技术实现的？

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。