人脸识别，我们常说的人脸识别技术是怎样运作的

本文目录一览

1，我们常说的人脸识别技术是怎样运作的
2，人脸识别系统有那些功能
3，手机人脸识别功能是什么意思
4，什么是人脸识别
5，手机人脸识别怎么破
6，人脸识别是什么

1，我们常说的人脸识别技术是怎样运作的

从广义上来看，人脸识别技术要进行人脸视图采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。

我们常说的人脸识别技术是怎样运作的

2，人脸识别系统有那些功能

1.人脸捕获与跟踪功能 2.人脸识别比对 3.人脸的建模与检索 4.真人鉴别功能 5.图像质量检测 6.更多资料可以直接查阅参考资料，希望能对你有所帮助咯！

人脸识别系统有那些功能

3，手机人脸识别功能是什么意思

自动检测人脸，然后以人脸位置为对焦窗口，这样的结果使对焦更智能化，人物照更清晰。

人脸识别是通过摄像头对你的脸部特征进行记忆，作为你登陆系统的密钥。指纹识别是通过对你手指指纹扫描，作为登陆系统的密钥。理论上人脸识别更安全点，但是，如果笔记本上没什么国家机密，随便弄个密码就行。

手机人脸识别功能是什么意思

4，什么是人脸识别

就是现在数码相机上全面普及的功能，对着人的话，脸部优先识别，效果非常好

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、面部识别。想了解更多请访问汉玛智慧

就是现在数码相机上全面普及的功能，对着人的话，脸部优先识别，效果非常好

5，手机人脸识别怎么破

1.注入应用绕过活体检测：通过注入应用的方式来篡改程序，在注入过程中，他首先在程序中布置一个了断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别，来达到最终的绕过活体检测的效果。2.视频攻击绕过活体检测:只需要安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。3. 三维建模绕过云端检测：通过网上下载的用来制作3D建模的软件，参照照片中的脸部特征，在短时间内就做出了对应的 3D 建模图像，人脸检测软件对比结果显示，这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17 %和 86.71%，可以用来破解一般的人脸识别。

虽然目前苹果没有发布任何脸部识别技术的应用，但是有消息称苹果将会发布ios 5系统中的脸部识别api，即脸部识别应用程序接口，这一做法为开发者开发脸部识别技术提供了便利。据了解，目前ios 5系统中的第一个脸部识别api名为cifacefeature，它的主要作用是通过图像来判断一个人的眼睛以及嘴的位置。除此之外，苹果还将开放的api是cidetector，它的作用是负责处理图像识别工作。　　目前脸部识别技术在笔记本领域运用较为成熟，目前已经逐步过渡到平板领域，现在苹果已经准备将这一技术引入到手机当中（包括所有支持ios 5的设备），随着ios 5系统发布日期逐渐临近，将会有更多ios 5系统的消息发布

6，人脸识别是什么

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。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。