人脸识别_百度文库
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你可能喜欢男人射的次数越多，人脸是不是就会变黑？_百度知道
男人射的次数越多，人脸是不是就会变黑？
提问者采纳
不是，如果是这样小白脸怎么混的下去？
提问者评价
太给力了，你的回答完美地解决了我的问题，非常感谢！
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如果过度的话会面黄弟弟会黑的，脸嘛，精神不好，无力
没有关系的
，，，你真能
那是不可能的
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出门在外也不愁刷脸和刷手指是怎么实现的？
刷脸和刷手指是怎么实现的？
来源：MEMS物联网智库 整理发布转载请注明来源------ & 【导读】 & ------生物识别技术未来发展的三大主要趋势是：多模态、防伪、非接触，那么指纹识别和人脸识别这些典型的生物识别应用原理是什么？生物识别是一个技术壁垒较高的行业，需要长时间的研发投入和技术积累。现在的许多APP都支持指纹解锁功能，甚至市面上的千元手机都支持指纹识别，除此之外，还有支付宝和翼支付的“刷脸支付”，GoolgeGlass刮起的生物识别可穿戴设备风潮等等，大众对它的深化程度和应用关注度早已成为热点。然而，任何一种单一生物识别技术在图像采集及识别原理中都有其自身的局限性，我们认为生物识别技术未来发展的三大主要趋势是：多模态、防伪、非接触。指纹识别指纹识别是使用频率最高的生物特征识别技术之一。早在唐宋期间，指纹已经用于文书契约和司法审判中。现代的指纹识别技术经历了多年的积累，已经非常成熟，广泛应用在司法、公安和门禁领域。所谓指纹，是指人体指尖表面的纹路。在指纹中，凸起的纹线为脊线，脊线与脊线之间的部分为谷线。根据脊线和谷线的结构，可以得到一些细节点。指纹识别主要就是利用这些细节点特征实现的。指纹识别主要包括指纹增强、特征提取和指纹匹配三个过程。1、指纹增强：在指纹采集过程中，由于各种原因，采集到的指纹图像不可避免的引入了一些噪声，如果直接用于指纹识别，往往难以达到较好的效果。我们可以通过一定的图像增强技术，改善指纹图像质量。这里会用到的技术有图像分割、直方图均衡化、滤波增强、二值化、细化等。2、特征提取：前面提到，细节点特征是最常用的指纹特征。细节点特征的提取，就是在指纹图像中找到脊线终点和脊线分叉两个特征。经过了指纹增强的步骤，如果指纹图像能较好地分割，细节点很容易提取。但实际上有一些噪声很难处理，这样在增强后就会产生一些虚假特征。一般地，启发式算法可以删除虚假特征。特征提取后，我们得到了多组脊终点或分叉类型、位置坐标及方向信息等。3、指纹匹配：指纹匹配算法有很多种，包括点模式匹配、脊模式匹配、基于图像的匹配和基于图形的匹配等。细节点匹配可以看做是点模式匹配的问题。点模式匹配就是将提取的细节点集与数据库中的细节点集进行匹配，如果通过一些旋转、尺度变换和平移变换，点集间是匹配的，那个两幅指纹图像就是匹配的。指纹识别与安防领域的结合主要体现在考勤和门禁等应用。指纹考勤机是最常见的指纹识别产品之一。常见的指纹考勤机厂商有中控科技、科密、安威士等。由于指纹识别算法比较成熟，业务应用和用户体验对于这类产品显得尤为重要。未来的指纹识别产品发展方向将集中在采集技术和应用模式创新。目前采集技术主要有4种类型：超声波扫描、光学成像、温差感应式识别及半导体硅感技术。人脸识别人脸由于其易采集的特性，受到很多行业客户的关注，特别是公安、海关、商场等。人类每天都在进行人脸识别，因此也最能接受这种身份认证方式。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。人脸识别主要分为人脸检测(facedetection)、特征提取(featureextraction)和人脸识别(facerecognition)三个过程。人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素3x3邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。与指纹应用方式类似，人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中，用户是主动配合的，可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸识别提供了良好的输入源，往往可以得到满意的结果。但是在一些公共场所安装的视频监控探头，由于光线、角度问题，得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。现在已有一些机构、高校在进行人脸识别新领域、新技术的研究。如远距离人脸识别技术，3D人脸识别技术等。远距离人脸识别系统面临两个主要困难。一是如何从远距离获取人脸图像。其次，在得到的数据并不理想的情况下如何识别身份。从某种意义上来看，远距离人脸识别并不是一个特定的关键技术或基础研究问题。它可看成是一个应用和系统设计问题。通常有两类解决方法用于获取人脸图片。一种是高清的固定式摄像机，另一种是使用PTZ控制系统多摄像机系统。后者更适合于一般情况，不过其结构更为复杂，造价也更贵。后者需要考虑如何协调多台摄像机的同步操作。一般地，系统由低分辨率广角摄像机和高分辨率长焦摄像机组成。前者用于检测和追踪目标，后者用于人脸图像采集和识别。目前远距离人脸识别技术还处于实验室阶段，未来如果能够解决上述问题，对人员布控这样的应用有着重要意义。3D人脸识别能够很好地克服2D人脸识别遇到的姿态、光照、表情等问题。主要原因是2D图像无法很好地表示深度信息。通常，3D人脸识别方法使用3D扫描技术获取3D人脸，然后建立3D人脸模型并用于识别。不过，3D人脸识别技术的缺点也是很明显的。首先它需要额外的3D采集设备或双目立体视觉技术，其次，建模过程需要的计算量较大。相信随着未来芯片技术的发展，当计算能力不再受到制约，采集设备成本大幅下降的时候，3D人脸识别将会成为热门技术之一。
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馆藏&189437
TA的推荐TA的最新馆藏世界首台人脸识别ATM问世
最高准确率达到99.5%
　　央广网北京5月31日消息(记者赵珂)据经济之声《天下公司》报道，当你去街头的ATM机取钱时，可能不会再被要求输入密码了，因为机器认得出来你是谁，这就是所谓的人脸识别技术。
　　5月28日下午，在杭州梓昆科技(中国)股份有限公司举行了一场新产品技术鉴定会。我国自主研发的第一台，也是全球第一台具有人脸识别功能的ATM机通过了验收。在这台机器上取钱不需要输入密码，刷一下脸就行了。
　　从现场实操演示来看，当我们把银行卡放进这台ATM卡槽后，ATM机屏幕左上方就会启动一个摄像区域，类似于手机自拍的画面。如果机器采集到的人脸图像，跟操作者身份证登记的图像不相符的话，就不能进行取款操作。
　　据了解，这个产品将很快推向市场供百姓使用。它将与银行、公安等系统联网，持卡人只能自己在ATM机上取款，其他人拿了你的银行卡，即使知道密码也不能取钱。
　　这台人脸识别ATM机是由梓昆科技公司研发的，梓昆科技董事长顾梓昆表示，公司自主研发的新产品，填补了我国金融设备国产化的空白，打破我国金融系统长期依赖进口设备的现状。
　　有专家认为，人脸识别应用目前已经进入了爆发式增长的阶段，它正在进入普通人的日常生活。早在2012年1月，百度在百度相册中推出“人脸识别”功能;今年4月，马云就在德国汉诺威IT博览会上现场演示了支付宝的刷脸支付功能;不久前，微信推出了一个“颜值额度”测试功能，在朋友圈里火爆一时。
　　在可预期的未来，网站登录、上班打卡、远程开户都可以通过刷脸来实现。国内一家创业公司已经把“刷脸”用到了登录上，这家公司研发的APP在3月13日正式上线，名为“一登”。一登创始人沈洽金对《天下公司》说，中国的人脸识别技术水平在国际上是领先的：
　　沈洽金：去年，香港中文大学的团队的人脸识别算法在国际权威的人脸识别评测平台LSW上提交了三次评测结果，前三名都是他们拿了。今年他们又提交了一分新的心测结果，又拿到了第一名。
　　很多人对于人脸识别技术一直就有一个担心是，它会不会出错?一登创始人沈洽金说，目前人脸识别的最高准确率达到99.5%：
　　沈洽金：现在最好的识别精确率能达到99.5%，如果是小样本识别，出错的可能性不大，如果要在几十万、上千万的人中去识别一个人，出错的概率就会比较大。为了解决这个问题，我们还同时将手机号与人脸绑定，这样相对来说就会比较安全。
责任编辑：NL016
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频道信箱: news#(#改为@)人脸识别屡屡碰壁的忧伤 验证的成功率并不高
来源：第一财经日报
作者：王莹
　　银行不再仅仅“认钱”，银行也开始“刷脸”了。
　　日，正式揭开面纱的微众银行APP中最“吊胃口”的即人脸识别开户，对于这一充满神秘感的技术词汇，多位用户表示，仅仅有所耳闻，尚未见实物，而今，它来了。
　　微众银行APP在绑定银行卡环节时，当绑定两张银行卡以上时需通过人脸识别验证。《第一财经日报》记者获悉，该人脸识别技术并非腾讯同外部团队合作的成果，而是出自腾讯内部称为“优图”的技术团队。
　　此次并非腾讯首次规模化落地人脸识别，在2015年8月初，腾讯上线“微证券”业务，首推人脸识别开户，《第一财经日报》记者获悉，该技术与微众银行人脸识别属同一套技术体系。今年4月，腾讯财付通曾公开宣布，与公安部直属的全国公民身份证号码查询服务中心进行了人像比对服务合作。
　　技术落地的“忧伤”
　　技术是高端的，落地却是“忧伤”的。《第一财经日报》记者经过大量的实践发现，微众银行人脸识别验证的成功率并不高。
　　成功率不高的背后“剑指”技术的不成熟，以及监管层对于通过人脸识别、交叉验证开通强实名账户的多种担忧。
　　天云大数据CEO雷涛对《第一财经日报》记者表示，随着技术的发展，人脸识别经历了信号处理、机器学习和深度学习三个阶段。远程开户针对小范围用户群体的建模技术已经日臻完善，但是距离规模化使用还有一定距离。“算法本身技术已经成熟，但前提是针对特定样本量之下，海量模型下工程化算法技术仍有挑战。”雷涛表示，在实际应用中，对识别的要求是确定“你是你”，而不是“找出你”。
　　此外，监管层的忧虑也是一道不可逾越的高门槛。目前在实践中，假体攻击而带来的欺骗问题依然存在。上海骏聿数码科技有限公司副总经理赵繁峰对《第一财经日报》记者表示，对于目前识别设备的单个摄像头而言，缺乏深度信息，仍需深度传感器。
　　一位人脸识别技术业内人士表示，虽然在认证过程中采取了语音应答等活体检测手段，但是仍然存在技术真空区，并非无懈可击，而一旦在身份认证安全问题上出现纰漏，对于金融系统的影响将不可估量。
　　中金公司银行业分析师表示，“人证（身份证）”分离的情况下，数据传输过程中亦存在安全隐患。与密码被破解可以重新设定不同，刷脸过程中识别的包括人脸、虹膜、声纹、指纹等用户唯一且终身不变的生物特征数据，如果在通过数字化传递过程中被截取复制，是不可重构的。
　　“用户并不想把这类信息留在银行等金融机构。”赵繁峰对《第一财经日报》记者表示，人脸在一定程度上属于公开信息，而不属于隐私信息，但是指纹、虹膜等信息属于个性化隐私。
　　此外，远程认证背后的公安系统、央行的数据准确性、及时性和便捷性尚无法跟上实际应用的步伐。上述中金公司分析师表示，目前，公安部门后台并不留存所采集的第二代身份证的指纹，此外，通过计算机自动审核照片或视频时，对公共部门后台运行系统提出了很高的要求。
　　赵繁峰表示，虽然存在多种问题，但是人脸识别技术已经达到了应用的水平，以银行柜台开户为例，此前银行一直依靠人工审核，而2006年起，数据证明计算机审核水平已经在人工之上。“人工审核无法做到标准化，如某一客户在城市大银行无法开户，而转去郊区小银行就可以开户。”赵繁峰说。
　　未来的开户方式
　　平安证券银行业分析师表示，对于互联网金融而言，未来有大量的应用场景将会用到人脸识别，例如远程在线开户、移动在线支付、ATM报警、线下身份验证自主发卡，以及贵宾身份识别等，但由于相关监管尚不明朗，人脸识别未来是否能够替代传统营业网点及人工识别还有待观察。
　　对于目前实际落地后存在多种“缺憾”的人脸识别，未来的开户方式将成为最大看点。上述中金公司银行业分析师表示，未来线上线下合作开户或将成为网络银行建立强实名认证账户体系的主要途径。央行此前指出，有效识别客户身份信息可采用通过同一法人不同分支机构见证，通过第三方识别客户身份、上门查验身份证明文件等方式进行客户身份信息核实。插图/吕知晓
(责任编辑：UF020)
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