不属于生物特征识别技术的是，那些不属于生物的特征

1，那些不属于生物的特征

C：机器人工作需要消耗能量。

那些不属于生物的特征

2，ReadSense

阅面科技ReadSense是一家人工智能科技公司，通过深度学习和计算机视觉技术，让智能机器以崭新的视角看世界。阅面科技ReadSense专注于研发世界领先的视觉认知软硬件解决方案，为消费级智能机器带来体验最好的面部及表情识别、手势识别、肢体行为识别以及环境感知等技术。阅面科技ReadSense致力于为企业和开发者提供了一系列人机交互和环境感知的视觉解决方案，具体的产品系列包括：1) ReadFace面部识别：帮助机器识别并跟踪用户的脸部特征，准确认知面部表情和头部姿态；提供人脸识别，表情识别的功能.2) ReadHand手部识别：帮助机器识别并跟踪用户的手部特征，准确认知手型和手势；提供手势识别，手型识别的功能。3) ReadBody行为识别: 帮助机器识别并跟踪用户的人体特征，准确理解用户动作和行为；4) ReadWay场景识别: 帮助机器感知周边环境，进行场景重建和路径规划。

readsense旗下的readface产品中，具有人脸识别的功能。人脸识别作为人工智能里重要的一个部分，属于生物特征识别技术的一种，其具有自然性和不被北侧个体察觉的特点，在多个领域具有重要的应用。如门禁系统，摄像监视系统，网络应用，考勤系统，相机，智能手机等领域有着重要的作用。

ReadSense

3，虹膜指纹人脸识别谁是生物识别黑科技

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。 [编辑本段]人脸识别概述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。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。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）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、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。 [编辑本段]人脸识别的优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 [编辑本段]光线对人脸识别的影响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。1、可见光人脸识别技术可见光是光谱中人眼可以感知的部分，可见光谱没有精确的范围，一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400到700纳米之间。作为可为人眼感知的光源，也是生活中最常见的光源。因此，传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的人脸识别方式。为了克服受环境光照的影响，学术界做了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进,以减轻环境光照的影响，目前也取得了一定的进步。2、多光源人脸识别技术在自然界中，除人眼可见的光线外，还存在着红外、紫外等不可见的光线。可见光图像受光源影响较大，而单纯的红外图像可以独立光源，但对温度变化比较敏感，而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法，被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像人脸识别方法，对红外与可见光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别，并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合，并确定最终的人脸识别结果。实验表明，可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。 [编辑本段]人脸识别的困难虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是：第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的；第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 [编辑本段]人脸识别的技术细节一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。 [编辑本段]人脸识别的算法种类基于人脸部件的多特征识别算法(MMP-PCA recognition algorithms)。基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。除以上算法外，2005年之后推出的更新算法有：基于光照估计模型理论：提出了基于Gammar灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论: 基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论：强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；独创的实时特征识别理论：该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果； [编辑本段]人脸识别的应用人脸识别的应用主要有：·公安刑侦破案：通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。·门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。·摄像监视系统：例如在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。·网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。 [编辑本段]人脸识别软件人脸识别软件顺应当前的要求，慢慢走上了历史的舞台。KnowU (基于视频的人脸识别系统), 是当前不多的人脸识别软件中具有代表性的一款，它是由个人开发编写的，并且随着版本的升级，逐渐具有了商业开发的色彩，在网上已经免费发布试用了。 [编辑本段]人脸识别系统脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来防登记等等。人脸识别系统的评价人脸识别系统最重要的是最后一步，即进行系统的性能评价。和其它模式识别系统一样，人脸识别系统的性能是很难进行评价的，在评价时必须注意以下几点：(1)必须有足够用于评价的大量测试样本；(2)样本图像应与实际应用中出现的图像尽可能相似，而且要有代表性；(3)除了讨论系统的错误接受率外，还应该考虑系统的错误拒绝率。

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