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人脸识别技术优缺点,人脸识别技术原理

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场景当中,对于日常生活来说也提供了不少便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。 image.png 一、人脸识别技术优缺点 人脸识别技术适用范围是相当广,在使用上也是非常方便,它是通过根据人们脸部生物特征来进行身份的确认,通过这样方式,我们可以不用带其它证件或者是进行其它操作 虽然人脸识别技术优点非常多,但是我们也需要注意到它缺点,因为人类脸部或多或少存在着一定相似性,所以对于人脸外形来说,它是很不稳定,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息泄露。 二、人脸识别技术原理 人脸识别识别技术一种,主要是通过人类面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部位置和大小,根据检测出来信息,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社会中已经越来越普遍了,我们也日常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信息。

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人脸识别技术真相

人脸识别是机器学习直接应用,这项技术已经被消费者、行业和执法机关广泛采用,它可能为我们日常生活带来了便利,但也有严重隐私问题。 另一方面,人脸识别计算一对多相似性,从而在预先做好识别的人物图库中正确地识别出测试图像。它主要应用是把未标记照片和已知资料进行匹配。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特征和行为,如情绪、年龄或健康状况。斯坦福大学最近一项颇具争议研究表明,基于一个从Tinder抽取数据集,使用人脸分析方法预测一个人性取向时准确率可达81%。 生物识别解决方案市场主要参与者包括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生物识别工具。 当前,人脸识别面临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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    人脸识别技术发展历程

    人脸识别既是一项起源较早技术,又是一门焕发着活跃生命力、充满着学术研究魅力新兴技术领域。 随着近些年人工智能、大数据、云计算技术创新幅度增大,技术更迭速度加快,人脸识别作为人工智能一项重要应用,也搭上了这3辆“快车”,基于人脸识别技术一系列产品实现了大规模落地。 ? 在可以预见未来,人脸识别领域必将会散发出更耀眼光芒。 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技术。 第三阶段:自动人脸识别阶段 只有将识别过程自动化才可以真正达到人脸识别的效果。而这项技术发展,离不开机器学习发展。 伴随着新技术诞生,人脸识别系统实现也变得更加便捷,识别准确率同时得到大幅度提高。

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    动态人脸识别技术研究

    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)本身生物特征来区分生物体个体。 现有的静态人脸识别技术无法满足某些特殊场合需要,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动态人脸识别技术相对欠缺。 随着三维图像采用技术发展,利用直接三维图像信息进行人脸识别已经成为人们研究重点。 (3)适应于各种复杂背景的人脸分割技术研究 目前在复杂背景条件下的人脸分割研究取得了一定进展。 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目标。 因此,动态人脸识别技术研究已是各大高校和研究机构研究课题,了解其研究背景,工作原理,结果分析,应用领域,存在难题以及在人工智能化潮中扮演角色,对我们更好地利用和发展人脸识别技术起到至关重要推动作用

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    Python人脸识别技术实现

    随着去年alphago 震撼表现,AI 再次成为科技公司宠儿。AI涉及领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣分支。 百度BFR,Face++开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。 至于Haar,LBP具体原理,可以参考opencv相关文档,简单地,可以理解为人脸特征数据。 margin-bottom: 1.1em; font-family: 'microsoft yahei'; margin-top: 0px; padding-bottom: 0px; padding-top: 0px;">人脸识别系统一般分为 :人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别

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    Python人脸识别技术实现

    随着去年alphago 震撼表现,AI 再次成为科技公司宠儿。AI涉及领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣分支。 百度BFR,Face++开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。 至于Haar,LBP具体原理,可以参考opencv相关文档,简单地,可以理解为人脸特征数据。 margin-bottom: 1.1em; font-family: 'microsoft yahei'; margin-top: 0px; padding-bottom: 0px; padding-top: 0px;">人脸识别系统一般分为 :人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别

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    智能门锁:人脸识别技术

    智能门锁在经过2018年爆发直至近几年来持续增长,目前市场上各类产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键开门方式,人脸识别技术作为一种新引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成一种趋势 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,但是在活体检测准确率上有一定提高。 根据摄像头成像原理,3D人脸识别技术可以分为3个分支:3D结构光、TOF、双目立体视觉 3D结构光通过红外光投射器,将DOE衍射后散斑投射到被拍摄物体上,再由专门红外摄像头进行采集。 :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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    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迅速发展以及智能设备普及,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。 人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术一个重要组成部分,近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛关注 Polygram与以往社交软件方式不同,是一款基于人脸识别的表情包为主要特色社交软件,加持人脸识别与神经网络技术,它可以使用用户脸部表情来生成一个emoji。 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,对面部真实表情进行检测,从而搜索到相应表情,并发送该表情。 目前,仅针对人脸识别技术相对成熟,表情识别还有很大市场,接下来需要做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。

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    android实现人脸识别技术示例代码

    1.前沿 人工智能时代快速来临,其中人脸识别是当前比较热门技术,在国内也越来越多运用,例如刷脸打卡,刷脸APP,身份识别人脸门禁等。 当前的人脸识别技术分为WEBAPI和SDK调用两种方式,WEBAPI需要实时联网,SDK调用可以离线使用。 本次使用虹软提供的人脸识别的SDK,此SDK也可根据不同应用场景设计,针对性强。 包括人脸检测、人脸跟踪、人脸识别,即使在离线环境下也可正常运行。 虹软公司是一家具有硅谷背景图像处理公司,除了人脸技术以外,还有多项图像及视频处理技术。 简单来说,就是机后置摄像头,识别摄像头中实时拍到的人脸信息,如果人库注册过,则显示识别后的人脸信息,如登记名字;如果不在,提示未注册。 3.人脸识别的过程 人脸识别包括两个必备过程,人脸注册和实时识别人脸注册是指把人脸特征信息注册到人脸信息库中。

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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,发展成为独立学科。 人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配领域,人脸匹配方法主要包括特征表示和相似性度量。 人脸识别通用流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。 3D人脸由多张不同角度深度图像合成,具有完整连续曲面信息,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,得到了广泛应用。 3D人脸识别一般采用深度相机获取人脸深度信息,主要包括双目相机,基于结构光原理RGB-D相机和基于光飞行时间原理TOF相机。常见三维人脸识别算法主要包括传统识别方法和深度学习识别方法。 完善深度学习技术构成了大多数计算机视觉问题中最新方法,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,发展成为独立学科。 人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配领域,人脸匹配方法主要包括特征表示和相似性度量。 人脸识别通用流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。 3D人脸由多张不同角度深度图像合成,具有完整连续曲面信息,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,得到了广泛应用。 3D人脸识别一般采用深度相机获取人脸深度信息,主要包括双目相机,基于结构光原理RGB-D相机和基于光飞行时间原理TOF相机。常见三维人脸识别算法主要包括传统识别方法和深度学习识别方法。 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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    深入浅出人脸识别技术

    在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前机器学习技术中,难以从图片中取出合适特征值。轮廓?颜色?眼睛? 本文中笔者试图用通俗语言探讨人脸识别技术,首先概述人脸识别技术,接着探讨深度学习有效原因以及梯度下降为什么可以训练出合适权重参数,最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。 一、人脸识别技术概述 人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。 人脸检测不一定会使用深度学习技术,因为这里技术要求相对低一些,只需要知道有没有人脸以及人脸在照片中大致位置即可。 所以,单纯评价某个人脸识别算法准确率没有意义,我们最需要弄清楚是误识别率小于某个值时(例如0.1%)通过率。不管1:1还是1:N,其底层技术是相同,只是难度不同而已。

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    人脸识别 | Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别-附源码

    如果咱俩价值观一样,就分享下,是对康哥最大支持。 好了,跑偏了,今天康哥总结了AV、不,AI技术点【人脸识别】,上几期图像识别、语音识别、车牌识别、网络爬虫没来得及看同学,请点击这里。 《Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能》 《Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功》 《使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能》 需求: 登录使用人脸识别登录 、人脸录入功能 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8、Tomcat8、SSM框架、HTTPS、JSON、jsp、百度云 人脸识别: 是基于人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、面部识别技术流程: 人脸图像采集及检测 人脸图像预处理 人脸图像特征提取 匹配与识别 识别算法: 基于人脸特征点识别算法(Feature-based

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    AI赋能,人脸识别技术应用发展

    随着人工智能行业发展,越来越多技术趋于成熟可用,AI +模式赋能成为各行各业升级方向,其中以人脸识别技术应用最为普遍。 以下,是前沿的人脸识别应用技术,以及发展方向预测: 百度大脑,人脸识别改善民生 出行,在每个人生活中都必不可少。 百度大脑人脸识别新产品及伙伴计划发布会,展示了8项全新发布和升级的人脸识别技术产品和解决方案,其中,来自广州智体科技出租车智能终端人脸识别技术应用成为了一大焦点。 基于百度大脑人脸识别技术推出出租车智能终端人脸识别应用能够通过部署4路摄像头,运用人脸识别技术,在司机无感知情况下系统全自动实时监测司机行为。 人脸识别的未来 人脸识别技术在中国发展起步于上世纪九十年代末,经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。

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    基于tensorflow的人脸识别技术(facenet)测试

    人脸识别的应用非常广泛,而且进展特别快。如LFW评测结果上已经都有快接近99.9%。 而深度学习框架可以使用现有的成熟模型,如tensorflow slim中每一种模型。       而最后一个Triplet Loss则是采用了三元组损失函数。 即在尽可能多三元组中,使得anchor和pos正例距离,小于anchor和neg负例距离。        其学习优化如下图所示: ? 测试:(代码见:https://github.com/davidsandberg/facenet)         由于facenet无需限制人脸对齐,但是代码中提供了MTCNN对齐,而且在LFW评分中也发现经过对齐分数能够提高一个档次 利用提供代码,在LFW上进行EVAL,发现其精度高达99.2% ?          当然,还有更高。 ? 另外,程序中还提供了进行两张图片距离比较代码,进行调试,结果如下: ?

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