為什麼戴著口罩都能面部識別

Ⅰ 為什麼人臉識別戴口罩也能解鎖

若使用的是vivo手機，面部識別是利用前置攝像頭拍攝人臉照片，與手機中已經錄入的面部數據進行對比，當多個面部特徵點吻合就可以解鎖成功。閉眼或佩戴口罩時，部分面部特徵點仍然能夠匹配成功，因此能解鎖手機，並不是手機功能故障，可放心使用。

Ⅱ 小米10Pro人臉識別，為什麼捂著臉戴著口罩也能解鎖

你不妨向你身邊的用iPhone的朋友了解一下，戴口罩解鎖手機有多麼不便？確實，一張口罩罩住了大半張臉，直接丟失了大量臉部特徵，增加了人臉識別的難度。

2D人臉演算法就安全性差？有人可能會說，戴著口罩其實也不影響解鎖？或者有些投機取巧的方式，找准角度也能解鎖。但戴著口罩，眼睛也不睜開，是不是就解鎖不了了？在人臉識別的過程中，會提取面部大量的特徵點，而這些特徵點的分布並不都是均勻的。

眼部區域就相比其他位置包含了更多的身份信息。再通過機器學習，讓演算法更加關注對眼部區域的特徵。如此一來可以將佩戴口罩、帽子這類影響解鎖的行為所帶來的信息丟失降到最低，也能充分獲取戴口罩人臉的身份信息。這樣也就提高了解鎖的成功率。

Ⅲ 在帶上口罩後，人臉識別為何還能識別出來

因為疫情影響，所有人需要佩戴上口罩，人臉識別受到影響，經過提升了人臉識別的技術，帶上口罩後也能一樣被識別出來。

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無接觸式測溫、無人車送貨、AI 輔助診療等技術在抗擊疫情斗爭中的大量使用，也讓我們看到了人工智慧技術所蘊含的巨大潛力。

就目前而言，人臉識別受到疫情的影響變得作用很小，摘下來被感染的幾率過大。經過優化和提升了人臉識別系統，讓戴口罩也能識別了。

Ⅳ 為什麼戴口罩也能人臉識別

帶上口罩也能完成人臉識別通常人臉識別主要戴上口罩也能完成人臉識別。通常人臉識別主要還是采其面部的眼睛這些主要特徵，因為口罩帶了以後眼睛還是可以識別的。

Ⅳ 戴口罩是否能進行人臉識別原因是什麼

博時特科技自立研發的2D圖像+3D結構光重組而成的3D人臉識別技術方可一口氣攻克了被口罩遮擋住面龐時沒法兒辨明出身份的難題，非徒有效銷價了耳濡目染的高風險，也伯母升遷了人臉識別的准確率。

因為3D面孔活體檢測的加持，博時特科技的人臉識別門禁及核驗訪客頂峰，3D人臉識別能通過活體檢測演算法對面龐骨骼進行唯一性矢量定義的奇點結構模型，多變個人滿臉的唯一性特色，膠著狀態相片、視頻、3D積木等招搖撞騙手腕。可以廣泛應用於安防領域的身份監控和搜索、尋蹤；財經領域的身份驗證、貨款開發；智能家居的無恙門禁和密碼鎖；智能手機的身份驗證解鎖和游藝並行；教育領域的安全校園的製作等多個園地的不同氣象中。

Ⅵ 面部識別為什麼戴口罩也可以

一般情況下，人臉識別技術是無法識別戴口罩的。因為基於人臉識別原理來講人臉識別基於深度學習實現，利用卷積神經網路（CNN）對海量的人臉圖片進行學習，卷積出包括表徵人臉的臉型、鼻子、眼睛、嘴唇、眉毛等等的特徵模型，對輸入的圖像提取出對區分不同人臉有用的特徵向量。通過特徵向量在特徵空間里進行比對，同一人的不同照片提取出的特徵，在特徵空間里距離很近，不同人的臉在特徵空間里相距較遠。通過人臉的特徵提取、比對進行的人臉識別。帶著口罩往往展現的面部特徵較小，在火車站這樣的場景下，每天數據量很大，核驗人員身份精度要求比較高，往往很難實現。
而針對你所說的戴著口罩可以識別的情況，我通過我們虹軟的人臉識別演算法也進行了測試，當注冊人臉時戴著口罩的話後續人臉比對也是可以通過的。如果對人臉識別感興趣可以下載我們的演算法自己測試一下~

Ⅶ 為什麼在人臉識別解鎖的技術上面，口罩戴上還會識別通過

要看識別的人臉特徵點數量，很多2D的人臉識別特徵點數量只有128個，所以面部遮擋比如戴口罩，還是可以識別通過的，並不是說技術好，而是因為識別點數少，可能一張圖片都可以通過，安全性較低，而像一些3D人臉識別的，要3萬個點來感知用戶面部特徵，擋住面部了，那人臉識別肯定是無法通過的。當然目前也有一些公司攻克了戴口罩也能通過人臉識別的問題，安全性也還是可以的。

Ⅷ 為什麼蘋果現在戴口罩也可以解鎖

因為蘋果改進了面部解鎖演算法。主要是取臉部的眼部，眉部。避開了口罩遮蓋的區域。的信息提取。這樣即使帶著口罩，也並不影響這些特徵信息的提取和比對，一樣可以解鎖。

Ⅸ 戴口罩也能用人臉解鎖蘋果啦，使用的是什麼原理

要是說到新型冠狀病毒，大家都不會感到陌生，這是去年一開始在我們國家所發生的疫情。我們國家之所以可以將新型冠狀病毒疫情控制的很好，主要原因就是人們的配合，尤其是戴口罩啊，戴口罩就會存在手機解鎖方面的問題，這里人們就會感到困惑戴口罩也能用人臉解鎖蘋果啦，使用的是什麼原理？其實原理很簡單，就是因為蘋果的CPU裡面具有自然學習的功能，所以一開始可能戴口罩，我們解除不了，但是後面慢慢系統就會識別出來。我們來具體分析一下吧。

1：cpu的強大：

而現在其實解鎖面容效率已經很快了，即便是我們國內的手機廠商也是可以成功在我們戴著口罩的情況下進行接受的，大家也可以是一是這就是底層系統不斷地優化，還有識別書我們臉上特徵。這些過程都是不斷的機器學習。所以說現在的機械不僅只是單獨的機械，他們同時也會進行學習，未來的手機發展市場將會更強大。但是面容解鎖的原理，蘋果和國產手機並不一樣，它的成功率會比較高，同時比較安全。

Ⅹ 戴口罩人臉識別系統可以識別嗎

在人臉識別領域中，佩戴口罩屬於大面積人臉遮擋，一直以來都是公認難題，難點主要體現在：

第一，人臉識別演算法主要依據人臉面部特徵進行身份判定，佩戴口罩進行識別時，演算法無法准確檢測人臉位置、定位五官關鍵點，大大降低了識別效果。

第二，人臉識別演算法使用的深度學習技術依賴海量的訓練數據，短期內難以收集到大量佩戴口罩照片，並進行人工標注；

第三，人臉識別演算法包含多重模塊，佩戴佩戴口罩影響的不僅僅是人臉比對模塊，還會影響到人臉檢測、跟蹤等多個模塊，對整個系統帶來很大的干擾影響。

基於原創技術積累，虹軟視覺開放平台針對原有人臉識別演算法模型進行了針對性升級，提升人臉可見區域權重，在局部特徵增強方面設計了相應策略，如加強了對眼睛、眉毛等重點區域的識別，佩戴口罩下的人臉識別准確率達99.5％以上。

而在全新推出的「口罩佩戴檢測演算法」上，虹軟視覺開放平台針對口罩種類豐富、佩戴位置多樣等問題，在數據增強方面設計相應策略，提升了模型魯棒性。該演算法可有效識別是否規范佩戴口罩，如未佩戴口罩、錯誤佩戴口罩、用手或其他物體遮擋臉部等多種場景