什么是面部识别

① 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

② 什么是人脸识别技术

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。首个人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别 [3] 等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。

让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。

相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户最友好的生物识别方法。

这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。

(2)什么是面部识别扩展阅读

最新的人脸识别技术，不仅能够指示性别与估计年龄，还能够辨别个人的面部表情。由于它属于人工智能与深度学习的范畴，随着技术的进一步发展，经解读与分析而得出关涉隐私的信息，可想而知会越来越多。多到足以为任何个人勾勒准确的用户画像。

人们对人脸识别技术的普遍接受，要么是基于一厢情愿的盲目乐观，要么是选择性地无视或低估风险的结果。总而言之，就是在信息匮乏的情况下，做出了有失偏颇的判断。这也正是人脸识别技术一直未成为公共话题的重要原因。

③ 人脸识别有什么用途

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。

人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

如今，人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

(3)什么是面部识别扩展阅读：

发展历史：

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；

人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

④ 人脸识别主要识别的是什么

人脸识别是采集人脸的生物信息特征，也就是我们所说的生物ID，将其存储在数据库中。在识别时，将人脸和数据库中的生物ID进行比对、识别。

⑤ 什么是人脸识别

所谓人脸识别就是根据每个人脸部的特征来判断不同的人的方法。

⑥ 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。

(6)什么是面部识别扩展阅读：

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。

⑦ 人脸识别到底是什么

人脸识别，其实就是需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是视觉模式识别的一个细分问题。

其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。

我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。

然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。

对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。

机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。

完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。

所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。

人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。

当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。

1v1人脸验证与1vＮ人脸查找

主人公通过各种方式，蒙混过层层身份验证，成功进入某机要部门，这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中，使用者往往需要提供自己的身份。

比如使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。

这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。