面部检测什么意思

㈠ 人脸识别是什么

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。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

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好处：

1、安全

你还在担心自己的身份信息被盗用吗？人脸识别技术问世完全解决了这一问题，即使是别人拿到我们的个人信息也无法操作任何与自己的信息有关的事情，如果人脸识别不过关是无法操作的。这样一来在个人信息方面就有了较高的保障，人们也就可以放心使用人脸识别带来的便捷。

2、快速

人脸识别效率高于人工的3－5倍，现在很多超市都开通了人脸识别付款，只要自主扫描的产品就可以通过支付宝的人脸识别成功付款，这样既节省了人力资源也大大提高了办事效率。虽然现在在超市人工付款窗口要大于人脸识别窗口，但是在将来人脸识别一定会完全实现全面的应用。

㈡ 三星s5照相设置里那个面部检测是什么意思

换种说法就是人脸识别，这项技术是为了能清晰的把人脸照出来

㈢ 0PR17充电显示点击图标检测面部是什么意思

应该是你在点击的时候可能触碰到了一个面部识别，所以他是要检测面部。

㈣ 人脸检测是什么

人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

㈤ 面部检测拍摄是什么意思

有的相机会有面部优先的拍摄模式，就是在照相的时候他会自动的寻找人的面部，然后对面部测光，这样照出来的相片，不论人物后面的景色如何，人脸部的颜色都是正常的，不会发黑或者发黄，和我们肉眼看到的颜色一样。这样就简化了拍人像时繁琐的测光，方便大众的使用

㈥ 面部检测拍摄是什么意思啊

您好，面部检测拍摄就是当您在拍摄人物照片的时候可以用这个功能，可以自动的寻找人物面部更好的分配照片空间，开启这个功能在照人物照片的时候在任务面部会出现绿色的方框

㈦ TTL自动对焦(多点AF、中心AF、面部检测AF)什么意思

根据镜头的实际成像判断是否正确结焦，判断的依据一般是反差检测式，具体原理相当复杂。因为这种方式是通过镜头成像实现的，故称为TTL自动对焦。
AF区也就是自动对焦区域.一般自动对焦会选择焦点附近一块区域作为主要参考,根据这一块区域的对比度等来进行计算.
单点是指只有一个对焦点,多点是指有多个对焦点可以选择,但一次只能使用一个.如果放在测光的概念上,单点就是保证焦点位置的图象准确曝光,而其他区域是欠曝还是过曝就不管了.多点是同时对多个区域进行测光,通过机内计算出合理的曝光值.

㈧ face wake面部识别是什么意思

Face Wake面部识别指的是vivo X20搭载的面部识别系统，可用于手机屏幕解锁。

vivo X20在解锁方式上，除了常规的密码解锁外，还配备了后置指纹解锁和Face Wake面部识别基本上可以覆盖所有的解锁场景。

vivo X20搭载的面部识别系统Face Wake，在手机亮屏后即可激发。当面部信息与录入信息吻合，屏幕就会自动解锁。整个系统，识别了面部128个特征，配合神经元，能够多角度解锁、弱光解锁，最快只用0.1秒。加上“智能体感”中的“抬手亮屏”功能，在抬腕的瞬间即可完成亮屏和解锁两个步骤，使用者从息屏状态到亮屏再到解锁一气呵成。

vivo X20的Facewake用于解锁的是DualPixel前置摄像头，它可以进行3D景深识别，利用128个面部特征，可以保证解锁的安全性，不会存在非生物图像解锁的漏洞。

Face Wake面部识别特点

1、非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”。

2、非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。

3、并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

㈨ 面部识别的原理是什么

面部识别软件可归入名为生物识别的一大类技术。生物识别技术使用生物信息来验证身份。生物识别背后的理论是：我们的身体包含一些独一无二的特征，可以使用它们将我们与他人区分开。除了面部识别之外，生物识别身份验证方法还包括：

指纹扫描

视网膜扫描

语音识别

面部识别方法有多种，但是通常涉及捕获、分析和对比等一系列步骤，将你的面孔与数据库中存储的图像进行对比。以下是FaceIt 系统用于捕获和对比图像的基本过程：

为了确定某人的身份，面部识别软件将新近捕获的图像与数据库中存储的图像进行对比。

检测——当系统连接到视频监视系统后，识别软件会在摄影机的视野中搜寻面部信息。如果在视野中存在一张面孔，它会在几分之一秒的时间内检测到它。它使用多尺度算法以低分辨率搜索面部图像。（算法是提供一组指令以完成特定任务的一个程序）。系统只有在检测到类似头部的形状后，才切换到高分辨率搜索。

对齐——一旦检测到面部图像，系统会确定头部的位置、大小和姿态。只有在面部与摄像机至少成35度角的情况下，系统才会记录它。

标准化——头部图像经过缩放和旋转，以便能记录和映射到相应的大小和姿态。无论头部的位置如何以及相距摄像机的距离有多远，都可以执行标准化过程。光线不会对标准化过程产生影响。

表示——系统将面部数据转换成一个唯一的代码。通过编码，可以更加容易地将新近捕获的面部数据与存储的面部数据进行比较。

匹配——将新捕获的面部数据与存储的数据进行对比，并（在理想情况下）链接到至少一个已存储的面部图像。

FaceIt面部识别系统的核心是局部特征分析（LFA）算法。这是系统在对面孔进行编码时使用的数学技术。系统对面孔进行测量，并生成一个面纹，即面部的唯一数字代码。在存储了面纹之后，系统会将它与数据库中存储的成千或成百万的面纹数据进行对比。每个面纹都存储为一个84字节的文件。

面部识别系统通过使用面部识别软件，警察可以缩放摄像机画面并拍摄某个面孔。

系统可以用每分钟6000万张面孔的速度对内存中的面纹数据进行匹配，对于硬盘中的面纹数据，每分钟可以匹配1500万张面孔。在进行对比时，系统会用介于1到10之间的一个值来表示对比结果。如果该值大于预先定义的阈值，则宣布找到一个匹配结果。然后，操作人员可以查看被宣布为匹配项的两张照片，确定计算机的工作是否准确。

与其他生物识别技术一样，面部识别被认为是一种会在不远的将来得到广泛使用的技术。在下一节中，我们将介绍它现在的使用情况。FaceIt这样的面部识别软件的主要用户一直是一些执法机构，它们使用这些系统在拥挤的人群中捕获随机出现的面孔。然后，将这些面孔与数据库中犯罪分子的照片进行对比。

除了进行执法和安全监视之外，面部识别软件还有其他几个用途，包括：

1. 消除投票欺诈

2. 取款身份验证

3. 计算机安全