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人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。...,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。...虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。...二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此...人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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人脸图像识别(python人脸识别技术

python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...每逢谈到人脸识别技术,就会想到人工智能,近年来,人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说计算机领域技术的发展,极大的带动了这场革命。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等...目前,从我国人脸识别技术应用来看,主要集中在三大领域:考勤门禁、安防以及金融等等。人脸识别目前面临着一个难题是,对于明亮可能有点要求,像黑暗的环境就比较困难,还有面部本身黑色的人也可能会有误差。...应用前景:随着人工智能的兴起,更加高端的识别技术才是主流发展方向,无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向,人脸识别具备无需被测者配合的特点,采集器扫过人脸就能进行对比,这在公安刑侦领域有着巨大的前景,

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人脸识别(二)——训练分类

这是关于人脸的第②篇原创!(源码在第三篇) 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类器训练。...在正式开始实践前,先做了个小测试,即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。做小测试的时候,我是首先从ORL中选择了2个人的各自5张图片和自己的5张图片,共3个人15张人脸图片进行训练。...其中a1-a5对应一类(0),b1-b5对应一类(1 ),c1-c5对应一类(2),之后要做的就是将这些人脸图压进栈,即将照片(image.表示人脸图像)和标签(label表分类结果)下面以a类为例压进栈...其中有人脸识别接下来会用到的几个函数(train、load、save、predict)。 ?...之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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人脸识别(二)——训练分类

上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识,这一篇将着重介绍利用pencv(2.4.9)已有的模型进行分类器训练。...在正式开始实践前,先做了个小测试,即用较少的人脸数据进行训练和识别测试。做小测试的时候,我是首先从ORL中选择了2个人的各自5张图片和自己的5张图片,共3个人15张人脸图片进行训练。...其中a1-a5对应一类(0),b1-b5对应一类(1 ),c1-c5对应一类(2),之后要做的就是将这些人脸图压进栈,即将照片(image.表示人脸图像)和标签(label表分类结果)下面以a类为例压进栈...其中有人脸识别接下来会用到的几个函数(train、load、save、predict)。 ?...之后便是一些处理,将摄像头采集到的图像检测出人脸,再将人脸处理成指定格式,调用predict函数进行识别,和库内数据比较即可。 具体全面的程序和项目代码将在下一篇给出!

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keras实战︱人脸表情分类识别人脸检测+情绪分类

识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类识别的办法。...本次讲述的表情分类识别的分析流程分为: 1、加载pre-model网络与权重; 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测; 3、抠出人脸的图并灰化; 4、表情分类器检测 ---- 一、表情数据集...---- 二、opencv的人脸识别 参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 http://blog.csdn.net/sinat_26917383...三、表情分类识别 本节源自github的mememoji。 https://github.com/JostineHo/mememoji 网络结构: ? ?...opencv中的人脸检测的pre-model文件(haarcascade_frontalface_default.xml)和表情识别pre-model文件(model.h5)都在作者的github下载。

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人脸识别技术的真相

人脸识别是机器学习的直接应用,这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用,它可能为我们的日常生活带来了便利,但也有严重的隐私问题。...从2014年开始,更大的训练数据集、GPU以及神经网络架构的快速发展进一步提高了人脸识别在通向现实世界可靠应用的更为丰富的上下文中的效率。 人脸识别的应用可以分类两类:身份验证和识别。...其中,执法机关会使用这项技术从人群中识别出他们感兴趣的人。 人脸识别技术还可以用于推断人的特征和行为,如情绪、年龄或健康状况。...生物识别解决方案市场的主要参与者包括Safran(FR)、NEC Corporation(JA)、Cognitec(DE)和Face++(CH)。 但是,人脸识别是一种不同于其他技术的生物识别工具。...当前,人脸识别面临的挑战包括实现不同姿势、不同年龄人脸变体识别的健壮性、使用“照片简图(photo-sketches)”代替真正的照片、处理低分辨率照片、识别遮挡、彩妆及欺骗技术

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人脸识别技术概述

摘要 随着人脸识别技术(FR,Facial Recognition)迅速普及,反人脸识别技术(AFR,Anti-Facial Recognition)作为对抗性研究变得越来越重要。...反识别技术能够在某些情况下帮助用户避免不必要的面部识别,同时也能够促进人脸识别技术的可用性和安全性。本文将对不同的反人脸识别技术进行全面分析。...投毒模型的目的是使模型表现出各种错误行为,从对特定输入的错误分类到完全错误的预测,现有的反识别技术侧重于后者。...具体的毒化技术取决于关于 S 的分类器 C 的基本假设 : (1)基于分类的匹配:假设分类器 C 被添加到特征提取器F的浅层作为分类层。...未来的反识别技术可以针对人脸识别的第一阶段和第 四阶段进行更多的探索,这可以提供更广泛的保护。 随着人脸识别系统的广泛应用和不断增长,反人脸识别技术的需求也将不断增加。

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智能门锁:人脸识别技术

智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势...图片来源:https://www.sohu.com/a/501784145_161795 2D人脸识别技术 2D人脸识别技术早在安防、监控、门禁、考勤中就已有应用,其硬件结构相当于一颗RGB摄像头,通过捕捉人脸图像...图片来源:《2021人脸识别行业白皮书》 3D人脸识别技术 3D人脸识别技术加入了深度信息算法技术,与2D识别技术相比,其识别准确率相差不大,但是在活体检测的准确率上有一定的提高。...图片来源:https://www.guayunfan.com/lilun/560934.html 在3D人脸识别厂家中, 以结构光技术为主打的厂家有:奥比中光、的卢深视、深岚视觉等; 以TOF技术为主打的厂家有...:艾芯智能等; 以双目视觉为主打的厂家有:商汤、旷视等 与2D人脸识别相比,3D人脸识别结合深度信息,在防伪安全上由此有了提高,在3D人脸识别的3中技术中,结构光作用距离相对较近,良率及一致性相对较差;

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keras系列︱人脸表情分类识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四)

人脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类识别的办法。...bottleneck features进行微调(三) 4、keras系列︱人脸表情分类识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四) 5、keras系列︱迁移学习:利用InceptionV3...进行fine-tuning及预测、完整案例(五) 本次讲述的表情分类识别的分析流程分为: 1、加载pre-model网络与权重; 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测; 3、抠出人脸的图并灰化...二、opencv的人脸识别 参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 理论略过,直接来看重点: (1)加载人脸检测器,haarcascade_frontalface_default.xml...三、表情分类识别 本节源自github的mememoji。 网络结构: ? ?

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人脸识别技术的发展历程

人脸识别既是一项起源较早的技术,又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力的新兴技术领域。...随着近些年人工智能、大数据、云计算的技术创新幅度的增大,技术更迭速度的加快,人脸识别作为人工智能的一项重要应用,也搭上了这3辆“快车”,基于人脸识别技术的一系列产品实现了大规模落地。 ?...在可以预见的未来,人脸识别领域必将会散发出更耀眼的光芒。 下面,我们将从人脸识别的历史发展情况和当前技术热点,揭秘这项神秘而又熟悉的技术。...伴随着更多机器学习算法的提出,机器学习开始成为计算机视觉领域的一个重要工具,其主要应用在图片的检测、识别分类上。值得一提的是,人脸识别也在这时迎来了一个研究上的高潮。...从2010年起,每年举办一次大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),比赛规则为:从这个巨大的数据库中选择1000个类别、超过120万张图片作为数据集,参赛人员通过设计算法模型来为这些图片分类,评比哪一个参赛组的识别效果最优

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技术综述】人脸表情识别研究

随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及,人脸识别技术正在经历前所未有的发展,关于人脸识别技术讨论从未停歇。...在这里,用户可以通过人脸识别技术,搜索发送相应表情。Polygram是一个人工智能动力社会网络,可以理解人脸表情。...它以基于人脸识别的表情包为主要特色,即能够利用人脸识别技术,对面部的真实表情进行检测,从而搜索到相应的表情,并发送该表情。...目前,仅针对人脸识别技术相对成熟,表情识别还有很大的市场,接下来需要做的是将表情识别运用到实际场景中,将其与现实需求进行良好结合。...04人脸表情识别研究方法 4.1 表情识别系统 人脸表情识别系统如图4.1所示,主要由人脸图像的获取、人脸检测、特征提取、特征分类四部分组成。 ?

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动态人脸识别技术的研究

因此,静态人脸识别具有极大地局限性,动态人脸识别技术具有更广泛地应用前景。 1. 研究背景 早在1964年,国外就开始了对人脸识别的相关研究。...动态人脸识别原理 2.1动态人脸识别系统框架 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。...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,其流程如图2-1所示。...现有的静态人脸识别技术无法满足某些特殊场合的需要,诸如海关监测等需要对视频中的人脸进行动态进行动态跟踪和识别,而满足这种场合需求的动态人脸识别技术相对欠缺。...尽管人脸识别技术已经发展多年,但是还未能达到人们预期的目标。

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技术综述】人脸脸型分类研究现状

今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别,不同的脸型适合的眼镜发型不同,那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢? 01概述 人脸脸型就是指我们平时常说的,瓜子脸、圆脸、方脸等。...目前比较大的几个平台中,在腾讯AI平台和face++人工智能开放平台的人脸检测、人脸属性功能中都没有提供脸型分类的输出信息,只有在百度云的人脸识别中有脸型分类的输出结果。...如下是face++人工智能开放平台的人脸识别演示,包含了常见的年龄、性别等,但是没有脸型结果: ? 在百度云的人脸识别人脸检测与属性分析中有实现脸型分类的输出结果。...人脸脸型分类可以进一步辅助人脸表情识别,还可以根据脸型选择合适得眼镜、发型等,美容行业也可以根据脸型进行五官调整。 02人脸脸型数据集 关于人脸脸型得数据集,并没专门公开的做好脸型标注的数据集。...[J].电子技术,2009,36(11):77-79+68. [4]刘双成,蔡晓东,张力,毕伟伟,梁建勇.基于主动形状模型和K近邻算法的人脸脸型分类[J].桂林电子科技大学学报,2014,34(06):

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人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

一、人脸识别技术介绍 人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期,人脸识别已经出现,于二十世纪中期,发展成为独立的学科。...3D人脸由多张不同角度的深度图像合成,具有完整连续的曲面信息,包含深度信息。2D图像人脸识别的研究时间较长,软硬件技术较为完备,得到了广泛的应用。...但是,在常见的情感编码模型中,包括分类和维度模型,面部表情的注释通常会非常嘈杂。为了减少人为标注多任务标签的工作量,文中引入了带有嘈杂的多任务注释的面部表情识别新问题。...,可以识别一个外生变量,该变量会影响到不同类的外观,并且理想分类器能够对此变量始终保持不变。...完善的深度学习技术构成了大多数计算机视觉问题中的最新方法,例如对象分类或检测,语义分割或面部和身体分析。

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人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

一、人脸识别技术介绍 人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期,人脸识别已经出现,于二十世纪中期,发展成为独立的学科。...3D人脸由多张不同角度的深度图像合成,具有完整连续的曲面信息,包含深度信息。2D图像人脸识别的研究时间较长,软硬件技术较为完备,得到了广泛的应用。...,可以识别一个外生变量,该变量会影响到不同类的外观,并且理想分类器能够对此变量始终保持不变。...完善的深度学习技术构成了大多数计算机视觉问题中的最新方法,例如对象分类或检测,语义分割或面部和身体分析。...备注:在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「人脸识别技术」,即可获得上述两篇论文。

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【模式识别】SVM实现人脸表情分类

前言 本文是模式识别课程关于支持向量机(SVM)算法的课程设计,根据人脸的面部特征,通过SVM算法将表情分为7类。...Y_predict = reg.predict(X_test) acc = accuracy_score(Y_test, Y_predict) print('XGBoost准确率为: ', acc) 各方法结果: 分类器...KNN 85.94% 决策树 40.63% 逻辑回归 45.31% 朴素贝叶斯 60.94% 随机森林 65.63% SVM+Bagging 93.75% XGBoost 93.75% 绘制SVM分类结果的混淆矩阵.../混淆矩阵.png') plt.show() 尝试导入单张图片查看分类效果 这里选用准确率最高的SVM做分类器 svm = SVC(C = 15.52, kernel='linear') svm.fit...display(Image(path)) result = preprocessing(image) X_Single = extract_hog_features_single(result) #这里选择分类器的类别

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