admin 一、什么是人脸识别？
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，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。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。
这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。
高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。
如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。
这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。
目前有一些改进型的特征脸方法。
神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。
这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。
该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。
LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。
实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。
支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。
通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。
而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。
人脸识别新技术 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。
但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。
解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。
但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。
它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术 首先是面部捕捉。
它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。
然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。
笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。
以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
二、学历认证的实人验证是啥？
实人认证是指依托活体检测、人脸比对等生物识别技术、证件OCR识别技术等进行的自然人真实身份的核验服务。
主要包括实名校验、生物识别等能力：
1、实名校验
用于验证用户证件信息，核实用户的姓名和身份证号码是否真实存在、匹配，防止身份造假，确保用户身份真实。
2、生物识别
通过视频活体或拍照的方式进行人脸验证。获取照片后，生物识别使用业界领先的人脸识别系统进行人脸检测，检测照片图像中的人脸特征，自动审核、验证该照片是否为本人照片。
三、3d人脸和人脸的区别？
区别：
1、图像数据的获取不同。2D人脸识别以2D图像为基础，这也就给了虚假照片、视频或人脸硅胶面套的可乘之机。3D人脸识别是过3D摄像头立体成像，可以识别视野内空间得每个点位的三维坐标信息，从而提升分析判断的准确性。
2、安全性不同。3D结构光生物人脸识别，简单的说就是在空间上的投影，不仅仅是长和宽，还有高，也就是xyz轴，安全系数非常高，还支持了人脸支付的操作。2D传统的人脸识别就只是进行简单图片的比对，安全系数很低，基本上没有什么实用性。
3、人脸特征的提取方式不一样。3D结构光人脸识别，与2D识别不同的是，对人脸采集了3万多个采集点。2D人脸识别主要是基于可见光图像的人脸识别，在暗光环境下无法解锁，同时也存在可以使用照片解锁的安全问题。
四、人脸识别是怎么发明的？
生物识别人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别
五、人脸识别靠的是虹膜吗？
人脸识别并非仅靠虹膜，而是综合利用多种面部特征进行识别。虹膜识别是其中之一，它通过扫描人眼中的虹膜纹理来识别个体。然而，人脸识别还包括对脸部的其他特征进行分析，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以及脸部的整体轮廓、皱纹等特征，都用于验证和识别一个人的身份。
这种多特征综合的方法使得人脸识别更具准确性和鲁棒性，能够在不同角度、光线条件下进行准确识别，成为一种广泛应用于安防、手机解锁等领域的生物识别技术。
六、人脸识别是生物技术吗？
应该说生物技术包含人脸识别技术吧第一部为前端人脸活体检测技术，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。
第二部为后台人脸识别技术，该环节通过在活体检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。
七、华为手机怎么找回生物识别人脸？
1.首先打开手机，我们在手机桌面上找到“设置”图标，点击就可以进入到设置页面。
2.进入到设置页面后，我们在页面上找到“生物识别和密码”选项，点击该选项就可以进入到生物识别和密码页面。
3.接着在生物识别和密码页面中，我们在页面上找到“人脸识别”选项，点击该选项再进行下一步操作。
4.然后在人脸识别页面中，我们在页面下方找到“开始录入”按钮，点击该按钮就可以进行下一步操作。
5.接下来就会看到界面，我们将面部对准摄像头，并按照指令进行操作即可。
6.人脸录入成功后，我们再根据自己的需要在界面上设置人脸识别的应用场景。
八、核身是什么意思？
核身是指通过一系列的验证措施来确认一个人的身份真实性。这些验证措施可以包括身份证明文件、生物特征识别、密码验证等多种方式。
核身的目的是确保在各种场景下，如开设银行账户、登机、办理政务等，只有合法的个人才能获得访问权限或享受特定的服务。
随着数字化时代的到来，核身也在逐渐转向线上验证方式，如人脸识别、指纹识别等技术，以提高验证的准确性和便捷性。
