面部檢測什麼意思

㈠ 人臉識別是什麼

人臉識別，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像採集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取以及匹配與識別。

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好處：

1、安全

你還在擔心自己的身份信息被盜用嗎？人臉識別技術問世完全解決了這一問題，即使是別人拿到我們的個人信息也無法操作任何與自己的信息有關的事情，如果人臉識別不過關是無法操作的。這樣一來在個人信息方面就有了較高的保障，人們也就可以放心使用人臉識別帶來的便捷。

2、快速

人臉識別效率高於人工的3－5倍，現在很多超市都開通了人臉識別付款，只要自主掃描的產品就可以通過支付寶的人臉識別成功付款，這樣既節省了人力資源也大大提高了辦事效率。雖然現在在超市人工付款窗口要大於人臉識別窗口，但是在將來人臉識別一定會完全實現全面的應用。

㈡ 三星s5照相設置里那個面部檢測是什麼意思

換種說法就是人臉識別，這項技術是為了能清晰的把人臉照出來

㈢ 0PR17充電顯示點擊圖標檢測面部是什麼意思

應該是你在點擊的時候可能觸碰到了一個面部識別，所以他是要檢測面部。

㈣ 人臉檢測是什麼

人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

㈤ 面部檢測拍攝是什麼意思

有的相機會有面部優先的拍攝模式，就是在照相的時候他會自動的尋找人的面部，然後對面部測光，這樣照出來的相片，不論人物後面的景色如何，人臉部的顏色都是正常的，不會發黑或者發黃，和我們肉眼看到的顏色一樣。這樣就簡化了拍人像時繁瑣的測光，方便大眾的使用

㈥ 面部檢測拍攝是什麼意思啊

您好，面部檢測拍攝就是當您在拍攝人物照片的時候可以用這個功能，可以自動的尋找人物面部更好的分配照片空間，開啟這個功能在照人物照片的時候在任務面部會出現綠色的方框

㈦ TTL自動對焦(多點AF、中心AF、面部檢測AF)什麼意思

根據鏡頭的實際成像判斷是否正確結焦，判斷的依據一般是反差檢測式，具體原理相當復雜。因為這種方式是通過鏡頭成像實現的，故稱為TTL自動對焦。
AF區也就是自動對焦區域.一般自動對焦會選擇焦點附近一塊區域作為主要參考,根據這一塊區域的對比度等來進行計算.
單點是指只有一個對焦點,多點是指有多個對焦點可以選擇,但一次只能使用一個.如果放在測光的概念上,單點就是保證焦點位置的圖象准確曝光,而其他區域是欠曝還是過曝就不管了.多點是同時對多個區域進行測光,通過機內計算出合理的曝光值.

㈧ face wake面部識別是什麼意思

Face Wake面部識別指的是vivo X20搭載的面部識別系統，可用於手機屏幕解鎖。

vivo X20在解鎖方式上，除了常規的密碼解鎖外，還配備了後置指紋解鎖和Face Wake面部識別基本上可以覆蓋所有的解鎖場景。

vivo X20搭載的面部識別系統Face Wake，在手機亮屏後即可激發。當面部信息與錄入信息吻合，屏幕就會自動解鎖。整個系統，識別了面部128個特徵，配合神經元，能夠多角度解鎖、弱光解鎖，最快只用0.1秒。加上「智能體感」中的「抬手亮屏」功能，在抬腕的瞬間即可完成亮屏和解鎖兩個步驟，使用者從息屏狀態到亮屏再到解鎖一氣呵成。

vivo X20的Facewake用於解鎖的是DualPixel前置攝像頭，它可以進行3D景深識別，利用128個面部特徵，可以保證解鎖的安全性，不會存在非生物圖像解鎖的漏洞。

Face Wake面部識別特點

1、非強制性：用戶不需要專門配合人臉採集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有「強制性」。

2、非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像。

3、並發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

㈨ 面部識別的原理是什麼

面部識別軟體可歸入名為生物識別的一大類技術。生物識別技術使用生物信息來驗證身份。生物識別背後的理論是：我們的身體包含一些獨一無二的特徵，可以使用它們將我們與他人區分開。除了面部識別之外，生物識別身份驗證方法還包括：

指紋掃描

視網膜掃描

語音識別

面部識別方法有多種，但是通常涉及捕獲、分析和對比等一系列步驟，將你的面孔與資料庫中存儲的圖像進行對比。以下是FaceIt 系統用於捕獲和對比圖像的基本過程：

為了確定某人的身份，面部識別軟體將新近捕獲的圖像與資料庫中存儲的圖像進行對比。

檢測——當系統連接到視頻監視系統後，識別軟體會在攝影機的視野中搜尋面部信息。如果在視野中存在一張面孔，它會在幾分之一秒的時間內檢測到它。它使用多尺度演算法以低解析度搜索麵部圖像。（演算法是提供一組指令以完成特定任務的一個程序）。系統只有在檢測到類似頭部的形狀後，才切換到高解析度搜索。

對齊——一旦檢測到面部圖像，系統會確定頭部的位置、大小和姿態。只有在面部與攝像機至少成35度角的情況下，系統才會記錄它。

標准化——頭部圖像經過縮放和旋轉，以便能記錄和映射到相應的大小和姿態。無論頭部的位置如何以及相距攝像機的距離有多遠，都可以執行標准化過程。光線不會對標准化過程產生影響。

表示——系統將面部數據轉換成一個唯一的代碼。通過編碼，可以更加容易地將新近捕獲的面部數據與存儲的面部數據進行比較。

匹配——將新捕獲的面部數據與存儲的數據進行對比，並（在理想情況下）鏈接到至少一個已存儲的面部圖像。

FaceIt面部識別系統的核心是局部特徵分析（LFA）演算法。這是系統在對面孔進行編碼時使用的數學技術。系統對面孔進行測量，並生成一個面紋，即面部的唯一數字代碼。在存儲了面紋之後，系統會將它與資料庫中存儲的成千或成百萬的面紋數據進行對比。每個面紋都存儲為一個84位元組的文件。

面部識別系統通過使用面部識別軟體，警察可以縮放攝像機畫面並拍攝某個面孔。

系統可以用每分鍾6000萬張面孔的速度對內存中的面紋數據進行匹配，對於硬碟中的面紋數據，每分鍾可以匹配1500萬張面孔。在進行對比時，系統會用介於1到10之間的一個值來表示對比結果。如果該值大於預先定義的閾值，則宣布找到一個匹配結果。然後，操作人員可以查看被宣布為匹配項的兩張照片，確定計算機的工作是否准確。

與其他生物識別技術一樣，面部識別被認為是一種會在不遠的將來得到廣泛使用的技術。在下一節中，我們將介紹它現在的使用情況。FaceIt這樣的面部識別軟體的主要用戶一直是一些執法機構，它們使用這些系統在擁擠的人群中捕獲隨機出現的面孔。然後，將這些面孔與資料庫中犯罪分子的照片進行對比。

除了進行執法和安全監視之外，面部識別軟體還有其他幾個用途，包括：

1. 消除投票欺詐

2. 取款身份驗證

3. 計算機安全