关于人脸识别？

一、关于人脸识别？

根握面部实时或如频文件识到的情威数据，检信Allemotion平台根特有的情绪建模及被经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕，排斥、冲突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等数据。

现 状

人脸表情识别是机器视觉和模式识别领域具有较为广泛的应用意义。人脸表情识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的应用已取得了一些的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着复杂的问题因为人脸五官的分布是非常相似的，而目人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦，如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。

系统功能

• 图像获取：该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界 面中显示出来以便进行识别。
• 图像预处理：该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。
• 人脸定位：该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。
• 特征提取：该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取和人脸识别认证。
• 情感识别：该模块是从图片中提取的特征值和检信Allemotion自主标记的3万+情感教据库中的值进行比较来完成平静、高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧7种情感识别功能。

根据面部实时或视频文件识别的情感数据，检信Allemotion平台根据特有的情绪建模及神经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕、排斥中突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等教据。

二、人脸识别需要哪些传感器？

1、光线传感器

光线传感器可以理解为手机的眼睛，当你在比较亮的环境中，手机屏幕会变亮，在比较暗的环境中手机屏幕会变得稍微暗些，这就是光线传感器的作用。当在一个光线不足的环境下自拍或者人脸识别的时候，前置柔光灯会自动开启，这也是光线传感器的作用。

2、重力传感器

重力传感器可以计算出水平的方向，在手机横竖屏切换、看视频时上写切换以及需要重力感应的游戏时，重力传感器会相CPU传递数据以实现功能。

3、加速度传感器

它可以通过三个维度来确定加速度的方向，耗能小但是精度低，一般被用于计步以及导航时判断手机朝向。

4、磁场传感器

磁场传感器可以判断方向，用于指南针、地图等应用中。

5、指纹传感器

我们常用到的指纹解锁以及指纹支付就是靠这个传感器感应实现的。

6、陀旋仪

如果结合加速度传感器和螺旋仪，CPU可以计算出3D空间的准确动作，为用户提供更真实的体验，例如“摇一摇”、体感功能、VR都是依靠着陀螺仪实现的。

手机上的传感器其实有很多，上面列举的只不过是比较常用到的，其他的比如GPS传感器、血压传感器、紫外线传感器等等都没有介绍，有感兴趣的朋友可以搜索相关的知识。

三、人脸识别传感器分类？

人脸识别的应用模式主要包括三种：

（1）、人脸验证 （Face Verification） ： 判定两张人脸图像是否属于同一个人 ，常用于身份认证如人证核验 。

（2）、人脸辨识 （ Face Identification） ： 给定一张人脸图像 ， 判断是否在注册库中 ， 若在则返回具体的身份信息 ， 常用于静态检索或动态布控 。

（3）、人脸聚类 （ Face Clustering） ： 给定一批人脸图像 ， 将相同人的图像归类到同一个类 ， 不同人的划分为不同的类 ， 常见的应用有智能相册 、 一人一档等 。

四、人脸识别属于人工智能中的什么技术？人脸识别？

人脸识别属于计算机视觉技术，是指使用计算机软件和硬件工具来识别个人面部特征，并把它们与一组存储在数据库中的身份特征进行对比。它是一种人工智能技术，因为它使用计算机视觉和机器学习等技术来处理图像和视频。

五、人脸识别成为热点，那么人脸识别真的很安全吗？

下上是最新的报道，都是网友投稿的。

AI科技讯：人脸识别安全遭质疑，泄露的数据及其黑产业链何时制止？

先进的人脸识别系统已经可以在人群中将你认出来。虽然这项技术在日常生活中的某些方面保障了人的安全，但也窃取了人的隐私，甚至比我们自己更了解自己，并操纵我们。国外有媒体报道，人脸识别技术对我们隐私的侵犯或许让人无法想象。

近期，有朋友无奈的抱怨，2019上海世界人工智能大会即将召开，因业务需求他需要邀请一位欧洲科学家参会，但是当听说大会现场需要进行人脸识别才能参会时，他极度不适的发出了怒吼。

最后，虽然已经告知外国科学家参会方式还有二维码扫描，但是他还是拒绝了此次会议。截止目前，这位朋友表示还是想不明白，一个人脸识别至于让他发这么大的火么？

也许我们听到这个也觉得很不可思议，但是当我们看到国内近期几则报道就不会如此惊讶了？

3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票

现在几乎每个人手机上都会有支付宝，随着支付宝上线刷脸支付，很多人对于这项高科技也喜闻乐见。

然而8月初，一个3D打印的公众号发布了一个测试视频，在视频中，工作人员使用3D打印制作的蜡像人头，骗过支付宝的人脸识别系统，成功买到了一张火车票，这一小视频曾一度在网上疯传，吓坏了很多网友，并表示已经关闭了人脸识别功能。

其实这个3D打印头像中国人并不是原创，去年有日本公司已经研发出了这款产品，而且非常逼真，也曾引起了国内很多媒体关注，当时就有很多人表示刷脸解锁遭遇了新挑战。

攻破iPhone刷脸解锁转走熟睡用户钱

Face ID，苹果iPhone最先进的刷脸解锁方式，也一直以3D识别更安全而著称。

相比广大安卓阵线的2D刷脸识别，iPhone用了更贵的传感器，能够实现更周密强大的活体识别，保证用户在闭眼情况下不会被解锁手机。

但是，就在前不久的白帽黑客大会上，向来以安全著称的iPhone刷脸，还是腾讯的一位安全研究员研发的一副简单眼镜攻破了。

由于刷脸解锁需要用户看一眼才能解锁。因此该研究员在眼镜镜片上贴有黑色胶带，黑胶内又嵌有白色胶带，成功仿造了人眼识别信息（虹膜识别），最终成功解锁熟睡用户的iPhone，并进一步转走他支付账户中的钱。

也许大家认为这只是极端个例，但是看了下面的例子就知道人脸识别到底有多荒唐。

将政府要员识别成罪犯，人脸识别错误率高达35%

说起人脸识别技术，美国在该领域一直处于前沿位置。尽管如此，目前的人脸识别技术还是错误百出。

去年，一篇发表在外媒网站的文章中指出，如今非常热门的AI应用人脸识别，针对不同种族的准确率差异巨大。其中，针对黑人女性的错误率高达21%-35%，针对白人男性的错误率则低于1%，这在美国可以说是非常不正常的。

另外，还有一个乌龙事件需要强调，亚马逊在2016年推出的图像识别AI系统Rekognition，曾将28名美国国会议员识别成了罪犯，当时引得美国社会一片哗然，也令大众对人脸识别技术充满了质疑。

不仅仅是国外，国内这种嘀笑皆非的场景也时有发生。比如因为“闯红灯”而被公示在电子曝光屏的董明珠，事实是所谓的“董明珠”只是公交车上的一个印刷广告；又比如一名坐在公交车内靠窗位置的普通民众，莫名其妙的被人脸识别抓拍系统定义为闯红灯……

对于人脸识别存在的技术误差，中国科学院自动化研究所张晓波博士曾表示，照明、姿势、装饰等都会对人脸识别系统产生影响，而对于那些非合作情况下的人脸图像采集，遮挡问题仍很严重。

特别是在实际监控环境中，被监控对象常会佩戴着眼镜或帽子等配件，使得捕获的人脸图像不完整，影响后续的特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法无效，且在大规模应用环境中，如何维持或提高人脸识别算法的识别率，目前也是一个非常重要的问题。

除了以上提出的技术准确性外，人脸识别的安全性也在中国开始面临着严峻考验。其中一个就是，由于人脸识别的信息存储仍基于计算机可识别的语言，也就是我们常说的数字或特定代码，随着这些数据价值的提高，使其遭到黑客攻击的风险也会随之增高。

一旦这些个人数据被窃取，你的脸可能就不只属于自己了。

谁来保存数据库，谁来保证数据安全？

人脸识别是一种1:1或1：N的技术手段，在具体应用场景中，它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人，也可以依据某一个人脸数据，从成千上万人中找出对应的人。这之中，数据库中保存的数据将成为关键一环，也是引发人们担忧并发出质疑的地方——这些数据究竟属于谁？谁能用我的数据？

近年来，因为研发需要以及人脸识别应用的逐渐普及，包括政府机构、银行、小区物业、人脸识别研发公司都需要用到数据库。

以银行为例，当人们办理某些业务时，人脸识别已经成为了一种常态，柜台工作人员会在过程中要求人们将头抬起，并将面部朝向摄像头以进行识别，而在银行APP 中，要求卡主进行人脸识别认证也已经成为一种日常操作。既然要识别，那就意味着有对比数据，这些数据被谁拿走了？是银行？是公安？是提供人脸识别技术的公司？还是其他居心叵测的组织？

百万数据泄露，人脸识别遭遇黑产业链

今年年初，深网视界公司（人脸识别公司商汤科技和上市公司东方网力合资公司）被曝发生数据泄露，致使250万人的私人信息能够不受限制被访问，引发业内广泛关注。

据了解，深网视界主营业务为人脸识别、AI和安防，一家定位为“AI+安防”的公司发生如此大规模的信息泄露事件不免令人唏嘘。

如果说此次事件引发了人们关于人脸识别技术信息安全方面的担忧和关于隐私等方面的道德讨论那还算是好事，然而后面这件事让人震怒。

据爆料此事发生之后，目前国内竟然催生了一批人脸识别数据倒卖的生意，一张人脸照片竟然能卖到几元钱，那么几千几万张甚至几百万张照片就能获利无数。

在这种利益的诱惑下，越来越多的黑客也加入其中，就连一些小厂商或物业公司也通过人脸识别闸机、门禁等各种手段获取数据进行着地下肮脏交易，在法律的边缘试探。

据了解，这些交易的数据大部分也将被运用于AI的养料，用来训练更加聪敏的AI。比如网上一度疯传的杨幂换脸小视频、被用于色情场所的美国知名主持人等。

隐私问题爆发，人脸识别国内受严重质疑

人脸识别正在不可避免地走向另外一个极端。

从朋友圈里的AI面相识别小程序，到走进大街小巷的AI测肤，在到娱乐方面的AI换脸、以及再到随处可见的刷脸支付，无一不是热火朝天。

面对数据泄露问题，虽然法律和监管方面并没有明确规定，但是相关部门已经开始发声。

今年7月份，央行科技司司长李伟在第四届全球金融科技（北京）峰会上表示，人脸是非常敏感的个人信息。一旦泄露或者被盗取，会带来非常大影响。

他强调，有技术也不能滥用，有技术也不能任性。“特别是一些企业设计模式场景不考虑这些问题：一方面刷脸，另外一方面还让人在大的屏幕上输入自己的手机号码，这是多么危险的事情。这对于这种创新，我觉得应该要及时指出来纠正。

一位行业资深专家表示，当今社会存在这种普遍滥用人脸识别技术的现象，不管是互联网巨头还是人工智能独角兽都热衷于跑马圈地，将关注点放在业务发展上，对数据安全管理的投入又很少，整个社会隐私安全意识也很淡薄，是时候需要一些监管部门出来管理细则了。

否则，如果继续这么下去，以后大家都不能随便出门了！

你想想，买东西刷脸、吃饭刷脸、过闸机刷脸、就连酒店开个房也刷脸，哪有隐私可言？

更有甚者，万一整容了和男朋友在机场过不了安检这可咋整？

文章来自于公众号：AI世界（AI_retail），关注公众号回复关键词“5G”获取《5G最完整的PPT》,回复“资料”获取160份人工智能产业报告。

六、人脸识别中细节观察的重点？

人脸识别主要观察脸的轮廓和眼睛。

七、lda 在人脸识别中的应用？

LDA（线性判别分析）在人脸识别中有广泛的应用。它是一种用于降低维度的技术，通过计算投影矩阵，将高维的人脸图像映射到一个低维的特征空间。

LDA可以有效地提取出人脸图像的关键特征，同时保持类别间的判别性，从而实现更准确的人脸识别。

它能够区分不同人脸之间的差异，将同一人脸的特征聚集在一起，使得在识别过程中能够更好地区分不同人脸之间的相似性。

通过应用LDA，人脸识别系统可以实现更高的准确率和较低的误识率。

八、中控人脸识别

人脸识别技术在智能安防领域的应用越来越广泛，其中中控人脸识别是一种被广泛运用的技术方案。中控人脸识别的原理是通过摄像头拍摄人脸图像，并使用特定的算法进行人脸图像的分析和比对，以实现人脸的快速识别和身份验证。

中控人脸识别的优势

相比传统的门禁卡或密码，中控人脸识别具有多方面的优势。首先，中控人脸识别无需携带任何物品进行验证，提供了更加便捷和快速的识别方式。只需要站在摄像头前，系统就可以快速准确地识别身份，省去了刷卡等繁琐的操作。

其次，中控人脸识别具备更高的安全性。每个人的面部特征都是独一无二的，通过采集人脸图像进行比对，可以更加准确地识别身份。同时，中控人脸识别还能识别活体，有效地防止冒用他人的照片或面具进行欺骗。这些特点使得中控人脸识别成为一种更加可靠和安全的识别方式。

另外，中控人脸识别可以结合其他安防系统进行联动。通过将人脸识别系统与门禁系统、报警系统等进行集成，可以实现更加智能化的安防保护。比如，当系统识别到陌生人时，可以自动触发报警系统，及时提醒相关人员注意。

中控人脸识别还可以进行数据分析和统计。系统可以记录和储存每次人脸识别的数据，包括进出时间、身份信息等。这些数据可以用于分析人流量、进出记录等，为企业的管理提供更多有用的信息。

中控人脸识别的应用场景

中控人脸识别技术的应用场景非常广泛。首先，中控人脸识别可以应用于企事业单位的门禁系统中。通过中控人脸识别技术，可以取代传统的门禁卡或密码，提供更加便捷和安全的出入管理。只需要站在摄像头前，系统就可以快速准确地识别身份，大大提高了通行效率。

其次，中控人脸识别还可以应用于小区或楼宇的门禁系统中。通过安装摄像头和人脸识别系统，可以减少传统门禁卡的使用，提高出入安全性。同时，中控人脸识别可以进行陌生人识别和报警，对于不明身份人员的进出进行实时监控，增强了小区或楼宇的安全防护能力。

此外，中控人脸识别还可以应用于公共场所的安全监控。比如机场、车站、商场等人流量较大的地方，通过中控人脸识别技术，可以实时监控人员进出情况，及时发现异常情况。特别是对于被列入黑名单的人员，系统可以及时报警，提醒安保人员采取措施。

中控人脸识别技术的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，中控人脸识别技术也在不断创新和升级。未来，中控人脸识别技术可能会在以下几个方面迎来进一步的发展。

首先，中控人脸识别技术可能会更加智能化和个性化。通过结合深度学习和人工智能技术，系统可以对人脸图像进行更加准确和全面的分析和比对。同时，系统还可以根据不同的场景和需求，提供个性化的人脸识别解决方案。

其次，中控人脸识别技术可能会与其他技术进行融合。比如，结合声纹识别、指纹识别等多种生物特征识别技术，可以进一步提高识别准确率和安全性。同时，还可以结合视频监控、智能分析等技术，实现更加智能化和全面的安防保护。

最后，中控人脸识别技术可能会应用于更多领域。除了安防领域，中控人脸识别技术还可以应用于金融、教育、医疗等行业。比如，在金融领域，中控人脸识别技术可以用于身份验证和交易安全；在教育领域，可以用于学生考勤和人脸考试等。

总之，中控人脸识别技术作为一种高效、准确和安全的身份验证方式，已经在各个领域得到广泛应用。随着技术的不断发展和创新，相信中控人脸识别技术的应用范围和性能还会有进一步提升，为我们的生活和工作带来更多便利和安全保障。

九、人脸识别为什么无法识别照片？

结论：分情况，2D人脸识别多数不具备照片防伪，3D人脸识别具备照片防伪。

人脸识别技术发展到目前，已经到达了相对成熟的阶段，只是出于成本以及应用场景要求的因素，呈现出多种形态和性能的人脸识别技术和终端。

1、从识别原理上，分2D和3D人脸识别。

2D和3D人脸识别，简单的从字面意思就可以理解，前者是采集和校验的以人脸的2D特征和属性为算法识别依据，而后者是多出了纵向深度的三维的脸部特征识别和计算方式。

2D的人脸识别通常应用在成本要求高，安全性要求较低的场景，比如传统的楼宇对讲系统和门禁系统等都是2D识别的，从严格意义的安全上来讲，这些终端是无法对于照片，视频等2D属性的人脸图像进行区分的，也就是说不具备2D防伪。

但是，也不是说2D的识别就绝对的不能实现照片防伪的。比如国产很多智能手机也支持人脸识别解锁，但是其就是利用了前置摄像头部件进行的，与苹果手机的3D结构光（刘海屏及灵动岛硬件结构）相比，就是属于安全级别降级的2D人脸识别。但是，这些手机也通过算法调整，具备了一定程度的照片防伪识别能力。

而3D人脸识别就属于近几年才大规模开始应用的技术，分为3D结构光，TOF，双目识别三种类型，安全性和识别体验相比2D大大提升，当然成本也高出了不少。典型的应用场景，比如iPhoneX以上的智能手机，高端的人脸识别智能门锁，机场安检人脸识别终端，以及刷脸支付等等。

2、3D人脸识别技术分类和简述。

3D人脸识别技术根据技术原理和形态的不同，分为3D结构光，TOF技术，以及双目识别技术：

专题参考：

博乐：白话智能锁—人脸识别技术

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十、人脸识别应用有哪些？

人脸识别的应用范围其实很广，除了大家通常所说的安防、考勤、门禁、刑侦、ATM等等，现在最火的短视频、直播都是要用到人脸识别的，比如动态贴纸，贴纸随着人脸的移动而相应的移动，就需要用到人脸识别技术。之前很火的脸龄测试、明星脸对比，也都需要用到该技术。

只能说，人脸识别技术的应用是广泛的，展现形式是多样的！