人脸识别是什么？

1. 人脸识别是什么？

2. 什么是人脸识别

人脸识别指的是：
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，通常也叫作人像识别、面部识别。

人脸识别的技术特点：
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。

3. 人脸识别和虹膜识别识别相比，哪个更安全？

虹膜识别技术就是通过识别虹膜，做对比分析，返回验证结果的一种识别技术。主要是通过识别人的虹膜，虹膜是人眼睛结构中的一个组成部分，位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分。
其中包含了很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征，每个人的虹膜从胎儿发育阶段成形之后，整个生命历程中是保持不变的，故而可以用作生物识别的一种。

虹膜识别与指纹识别
指纹有可能会发生磨损而导致验证失灵，人脸也可能经过整容而增加辨识难度，但构造更为精巧复杂，拥有斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等丰富的细节特征的虹膜却不会发生磨损，人类从胎儿期形成的虹膜，直至老矣也不会改变。 
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4. 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。

扩展资料
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。
参考资料来源：百度百科-人脸识别技术

5. 虹膜识别的优势？

1、快捷方便
拥有本系统，不需要携带任何证件，就能实现门控，可单向亦可双向；既可以被授权控制一扇门，也可以控制开启多扇门。
2、授权灵活
本系统根据管理的需要，可任意调整用户权限，随时了解用户动态，包括客户身份、操作地点、功能及时间次序等，实现实时智能管理。
3、无法复制
本系统以虹膜信息为密码，不可复制；且每一次活动，都可自动记录，便于追溯、查询，非法情况则自动报警。



扩展资料：
1、采集
从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。
266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。
2、精确度：
虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等错率：1:1200000两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052。

参考资料来源：百度百科-虹膜识别
参考资料来源：百度百科-虹膜

6. 人脸识别是识别什么

　　人脸识别是什么？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。
　　广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
　　生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

7. 人脸识别技术能用于哪里？

人脸识别主要识别哪里是不固定的。他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。就拿苹果手机为例，苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的，他是一个学习的过程，无论怎样人脸识别识别的到底是哪个部位，这完全看程序和算法的设计，并不是固定的几个位置，可能是上百个点，不断的优化。

人脸识别的利弊
不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别，或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下，就能完成不被人察觉的识别，不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地。在公安刑侦领域，特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。
首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

8. 什么是人脸识别系统？

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。

人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：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。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。