扫描面部是什么神经网络

Ⅰ 神经网络在图像识别中有哪些应用

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：
1、基于卷积网络的形状识别
物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。
2、基于卷积网络的人脸检测
卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。
3、文字识别系统
在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

Ⅱ 人脸识别技术需要用到GPU吗

主要是CPU技术 GPU主要处理多边形的，多用于3维建模 人脸主要是扫描像素构成的图像

Ⅲ 什么是BP神经网络

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

Ⅳ 基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么

本质上是模式识别，把现实的东西抽象成计算机能够理解的数字。
如果一个图片是256色的，那么图像的每一个像素点，都是0到255中间的一个值，这样你可以把一个图像转换成一个矩阵。
如何去识别这个矩阵中的模式？用一个相对来讲很小的矩阵在这个大的矩阵中从左到右，从上到下扫一遍，每一个小矩阵区块内，你可以统计0到255每种颜色出现的次数，以此来表达这一个区块的特征。这样通过这一次“扫描”，你得到了另一个由很多小矩阵区块特征组成的矩阵。
这一个矩阵比原始的矩阵要小吧？那就对了！
然后对这个小一点的矩阵，再进行一次上面的步骤，进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。
最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个 1 维乘 1 维的矩阵，这就是一个数字。
而不同的图片，比如一个猫，或者一个狗，一个熊，它们最后得到的这个数字会不同。于是你把一个猫，一个狗，一个熊都抽象成了一个数字，比如 0.34， 0.75， 0.23，这就达到让计算机来直接辨别的目的了。
人脸，表情，年龄，这些原理都是类似的，只是初始的样本数量会很大，最终都是通过矩阵将具体的图像抽象成了数字，因为计算机只认识数字。
但是抽象的函数，会有所不同，达到的效果也会不同。

Ⅳ 人脸识别系统的技术原理

人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。 一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

Ⅵ Face ID有什么作用 Face ID工作原理是什么

用于实现面容 ID 的技术是我们迄今为止开发出的一些最先进的硬件和软件。原深感摄像头会通过投射并分析 30，000 多个不可见的点来捕获准确的面部数据，进而创建您面部的深度图；另外它还会捕获您面部的红外图像。A11 仿生芯片的神经网络引擎有一部分安全存放于 Secure Enclave 中，它会将深度图和红外图像转换为数学表示形式，然后再将这个表示形式与注册的面部数据进行对比。
面容 ID 会自动适应您的外观变化，如化妆或长出面部毛发。如果您的外观出现了更为显着的变化（如剃掉了络腮胡），面容 ID 会先让您使用密码来验证身份，然后再更新您的面部数据。在您穿戴帽子、围巾、眼镜、隐形眼镜和各种太阳眼镜时，面容 ID 可以正常工作。此外，它在室内、室外，甚至全黑环境中也能正常工作。
要开始使用面容 ID，您需要先注册自己的面部。您可以在初始设置过程中完成这一操作，也可在稍后前往“设置”>“面容 ID 与密码”中完成这一操作。使用面容 ID 解锁 iPhone X 时，您只需看一眼即可。面容 ID 需要使用原深感摄像头扫描您的面部，您可以将 iPhone X 平放在某个表面上，也可以自然地握持着手机。原深感摄像头的视野范围与用前置摄像头进行拍照或 FaceTime 通话时的视野范围相似。当设备距离面部不超过一臂远（距离面部 25—50 厘米）时，面容 ID 的工作性能最佳。
在抬起以唤醒 iPhone X，轻点以唤醒屏幕，或有通知传入而唤醒屏幕等情况下，原深感摄像头会智能激活。每次您解锁 iPhone X 时，原深感摄像头都会采集准确的深度数据和红外图像来对您进行识别。系统会将这些信息与储存的数学表示形式进行匹配，以完成认证。
刘海处有一个结构光系统提取人脸的点云信息生成一个3d模型的传感器，并带有红外传感器，可以在夜晚识别人脸，它依据人的立体脸部识别，与化妆与否无关，除非你整容，所以都是可以极高概率识别成功的

Ⅶ 面部识别，人脸识别，这些技术到底靠不靠谱

人工智能中的人脸识别发展会越来越快，单独Iphone X人脸识别来说：
无论你发型变化了、带了眼镜、带了帽子、无论是白天还是夜晚，iPhone X 都依然能够顺利识别你的脸并完成解锁。而且为了更好的将收集到的数据进行分析，苹果还根据 A11 芯片的能力专门构建了自己的神经网络，为人脸识别提供了足够强大的计算能力，从而让面部录入和解锁的过程顺畅而快速。同时苹果为了安全性也为用户的人脸数据提供了绝对的保护，苹果这项全新的人脸识别技术其实就是之前爆料的“3D 结构光双射”技术。其原理是基于主动发射特定红外结构光照射被检测物体，从而获取人像的 3D 图像数据。3D 结构光是一种获取 3D 图像的方式，我们大多数时候所看到的图像是在一个平面上的，不知道它每个点对应的深度。而 3D 图片在获取照片每个位置颜色的同时还获取了每个位置的深度。而结构光的概念就是通过光源发射出一个不可见的光山，去隔出一些特定的条文或图案，之后再根据图案的分布和扭曲程度，逆向计算出它的三维数据。
这样的话，就连双胞胎都过不了的。

此问题colorreco人脸识别回答，望采纳。

Ⅷ 面部解锁的原理

说到面部识别，相信很多朋友早已了解。我们平时在公司考勤机、手机APP等很多地方体验到这项技术，比如支付宝很早就推出人脸识别解锁服务，用户只要对着摄像头，支付宝APP识别后即可实现自动登录，这也是一种典型的脸部识别技术。

当然在手机领域面部识别解锁也不鲜见，比如三星盖乐世Note8、小米Note 3等手机均配备面部识别功能。那么这次iPhone
X推出的面部识别技术和其他方案有什么不同？最本质的区别是3D建模识别和2D平面识别，类似3？15晚会上曝光的“照片解锁手机”绝对不会在iPhone
X上出现。

面部识别3D建模

Ⅸ 人脸识别身份系统的工作原理是什么