1、人脸识别是靠什么识别的呢?以前上班需要拿笔签到现在可能只要再刷脸机上一扫就可以完成考勤那么人脸识别的原理是什么呢其实机器本来并不擅长识别图像它并不能理解这个图像有什么含义
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 。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别是：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 。
人脸识别靠的就是人的五官，还有有些是瞳孔啊之类的来识别，这种人脸识别技术应用在很多的地方，比如说考勤呀，或者说是一些下次办理证件之类的都会用到人脸识别，现在手机也会有时面识别功能，还有支付也会用到人脸识别 。
人脸识别是识别你这个脸上的间距 。尤其是这个眼睛鼻子眉毛这几个点还有你眼睛上的虹膜去说成了这个人脸识别 。所以精度非常高 。
人脸识别一般都是靠人的特征 ， 五官形象，还有的话就是靠眼睛的距离 ， 嘴唇这些特征，然后边路程序里面 。
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2、人脸识别系统的工作原理是什么?人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解 。
面部识别原理
1.人脸特征
人脸的面部特征是识别监测的第一个要素，软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类，再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式 ， 最后通过对比来确定其相似性 。
2.人脸分析
这种检测人脸的技术，大多是依赖于2D图像，因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配，软件是 通过对人脸的几何形状来分析 ， 关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等 ， 最终得以识别成功 。
3.人脸特征提取
这一步可以简单理解为，软件把人脸转成了某个公式去储存 。识别软件会把人脸分为n个维度，假如n等于1000，也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵，再通过上一步的几何数据分析，会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来，这些数据就像是人的指纹一样，都是独一无二的 。
人脸识别使用场景
解锁手机：现在各大手机厂商都有人脸识别的功能，此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法，以确保手机被盗的时候，其数据等敏感信息无法被访问 。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的，其中iphone公司就说过，人脸解锁的随机性几率是百万分之一 。执法：执法机构也会经常用到人脸识别的技术，一般执法者把被捕者的照片拍摄下来，放在人脸识别的资料库中 ， 让软件对其进行鉴别 ， 或者录入到数据库里，以便在之后的案件时进行筛选 。寻找失踪人员：人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面，因为现在监控系统无处不在，只要把个人资料添加到软件中，一旦人脸被识别出来，不论是在哪里 ， 执法者都可以第一时间看到并且发出警报 。
总结：人脸识别技术已经越来越成熟，它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性，也可以有效减少犯罪行为，还可以提供人们更大的便利性 。
当今社会 ， 人脸识别系统已经是遍地可见 。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐 。人脸识别系统大大的提高了通行的效率 ， 是一项很先进的技术 。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技 。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题 。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成 。
一、深度学习模型 。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型 。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的 。这个学习模型主要用来进行训练 ， 训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1 。
二、模型训练过程 。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征 。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征 。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好 。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率 。
三、自更新系统 。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人 。以后这个人再来的话很快就判别出来 。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂 。
人脸识别系统一般是指面部识别出入控制系统，面部识别出入控制系统是以先进的面部识别技术为基础 ， 将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合，创新引入的安全实用的生物识别出入控制系统 。
人脸识别系统以先进的面部识别技术为基础，将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合 ， 革新安全实用的生物识别门禁系统 。该系统通过面部、指纹、ID卡信息收集和生物识别、出入控制内外分离 ， 实用且安全 。该系统利用网络信息加密传输支持远程控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能建筑等主要地区的门禁安全控制 。
人脸识别系统的工作原理是什么？
人脸识别技术中广泛使用的区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术和生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人物特征点，利用生物统计学原理分析数学模型，即面部特征模板 。使用完成的面部特征模板 ， 对受试者进行面部图像和特征分析，根据分析结果提供相似的值 。通过这个值可以确认是不是同一个人 。（原文摘自汉玛智慧 ）
人脸识别系统的功能模块是什么？
面部捕捉和跟踪功能
面部捕捉是指在图像或视频流的一帧中检测画像，并从背景中分离画像，自动保存 。人物跟踪是指利用人物捕捉技术，指定人物像在相机拍摄范围内移动时自动跟踪 。
比较面部识别
面部识别验证式和搜索式两种比较模式 。验证仪式是指将捕获的人物像或指定的人物像与数据库中注册的一对进行比较，确认是否是同一个人 。搜索仪式的匹配是指在数据库中注册的所有人物中搜索，以查找是否有指定的人物像 。
面部建模和检索
可以对签入的人物数据建模，提取面部特征 ， 并将生成的面部模板(面部特征文件)保存在数据库中 。在进行面部搜索时(搜索方式)，对指定的人物形象进行建模，然后与数据库中所有人的模板进行识别，最后根据匹配的相似值列出最相似的人员列表 。
活体检查
系统可以识别摄像机前面的人是真的人还是照片 。这可以防止用户使用照片、视频、口罩等伪造 。
常用的活体检查有双目摄像机、3D结构光等 。
图像质量检查
图像质量的好坏直接影响识别的效果，图像质量的检测功能评价即将比较的照片的图像质量，并为帮助识别提供适当的推荐值 。
人脸识别是通过对人的脸部特征进行身份识别的，首先判断是否存在人脸 ， 若存在，则进一步给出人脸的位置、大小和主要的面部器官的位置信息，并将与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份 。
它相当于一个运算器，里面有很多的存储参数，他们可以进行自动调整 ， 当模型训练时，它都能有效记住人脸特征 。
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3、人脸识别一体机是什么原理以手机人脸识别为列，人脸识别一体机原理：
1、手机人脸识别的原理是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 。
2、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，20世纪80年代以后 ， 随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别系统得到了不断的改进；然而，在20世纪90年代末，它真正进入了初步的应用阶段，主要在美国、德国和日本实现 。
3、人脸识别系统成功的关键在于是否具有先进的核心算法 ， 使识别结果具有实际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、机器学习等多种专业技术 。
同时，还需要结合中间值处理的理论和实现，这是生物识别的最新应用，其核心技术的实现体现了从弱人工智能到强人工智能的转变 。
扩展资料：
一、人脸识别的优点：
在于其自然性和不被被测个体察觉的特点 。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同 。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的 。
此外 ， 还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不是自然的，因为人类或其他生物并没有通过这样的生物特征来区分个体 。
二、人脸识别困难：
人脸识别被认为是生物特征学乃至人工智能领域最困难的研究课题之一，人脸识别的困难主要是由于人脸作为生物特征的特性造成的 。
参考资料来源：
百度百科-人脸识别
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4、目前的人脸识别技术的原理是什么?传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史 。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要 。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别 。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意 。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术 。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别 。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化 。
扩展资料：
人脸识别与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
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；
4、视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点 。
参考资料来源：百度百科-人脸识别
参考资料来源：百度百科-人脸识别技术
了解人脸识别模块原理如何工作只需要4步
在我们深入研究边缘人脸识别及其应用之前 ， 让我们首先探索人脸识别模块的工作原理 。
人脸识别技术可以通过分析个人的面部来识别或验证个人的身份 。人脸识别人工智能通过将相机捕捉到的人脸与预先记录的人脸数据库进行匹配来运行 。
尽管有多种类型的人脸识别系统，但它们通常以以下方式工作：
第1步：人脸检测识别人脸
摄像头定位并识别清晰的面部图像 。当个人单独或在一个组中时，可以识别面部 。
此外，人脸检测可以识别正面或侧面的人 ， 因此相机只能捕捉他们的个人资料 。
第2步：人脸分析测量人脸
通过读取人脸的映射方式来分析图像 。
人工智能软件会分析和测量从额头到下巴的距离以及双眼之间的距离等方面 。它还决定了耳朵、嘴唇、下巴和颧骨的形状等 。目的是确定您面部的关键特征，这些特征使您成为您 。
第3步：将拍摄的图像转化为数据
根据收集到的所有测量结果 ， 将被归类为模拟信息的人脸转换为数据并归类为数字信息 。脸现在被转换成一个数学公式，它有自己的数字代码 ， 称为面纹 。面部指纹就像指纹一样 。没有两个是相同的 。
第4步：人脸匹配将您的人脸与数据库进行比较
个人的面纹现在在数据库中，并且可以与所有其他面纹进行比较 。当一个人的脸印与人脸识别数据库中的另一张图像匹配时 ， 就会为一个人分配一个身份
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5、人脸识别的原理是什么人脸识别的原理如下：
其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义 。所以想让机器学会认识图像 ， 就需要我们给它编写程序算法 。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴 。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状 。
最早的人脸识别就是采用这样的方法 。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息 。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等 。
就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸 。或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸 。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确 。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较 。
比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像 ， 这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息 。
比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等 。这样就可以通过这些数据判断这张脸是不是已知的某张脸 。
或者是直接在数据库中找出这是哪一张脸 。但是这种方式获得的特征数据比较少，结果也并不是特别准确 。现在我们已经有了更先进的算法对图像进行处理和比较 。比如一些算法不再是从图像上描点连线，而是直接对比两张脸的图像，这样就相当于更全面细致的获取了更多的特征信息 。
现在机器在人脸识别的正确率上甚至全面超过了人类 。不过随着越来越多的领域，尤其是金融行业采用人脸识别技术 ， 问题就出现了，比如可能会有不法分子利用别人的照片登录这个人的账户，盗取财产 。
一个解决的方案是让操作者在进行登录的时候做一些表情，这样就可以判断出这不是一张静态的照片 。但即使是这样 ， 不法分子还是可以通过拍视频或者建模的方式模拟出这些表情动作 。
所以在一些对安全性要求比较高的场合，人脸识别设备会增加一些特殊的装备来判断自己正在识别的是不是一个活生生的人 。比如可以加装3D传感器、红外摄像仪等设备来感知摄像头前到底是一张冷冰冰的平面图像，还是一张有温度的立体的脸 。
当然 ， 人脸识别技术还不够完美，不法分子总是会想出新的招数来进行攻击，而技术也正是从这一次一次的防御中不断自我完善的 。现在的人脸识别技术，在各种手机APP中和我们的生活中得到了广泛应用 ， 虽然方便了生活 ， 但也存在着弊端，相信在不久的将来，人脸识别技术会更加精进和方便 。
人脸识别技术最开始是应用在手机人脸识别解锁上面 ， 但是随时人脸识别技术的更新迭代，已经迅速的取代了传统的IC卡指纹密码门锁 。人们不再饱受忘带钥匙、忘记开锁密码或者手指脱皮等尴尬的情况，通过人脸识别功能只需刷脸即可迅速的进出小区/家门 。
人脸识别门禁在普通人看来虽是极具科技性的产品，但是它的工作原理却很简单 。总结起来就是人脸采集、建模存储、人脸比对、身份验证等四个步骤 ， 往下为大家详细分解其工作原理，希望大家能对人脸识别门禁有着较为清晰的认识 。
首先是，人脸采集 。和手机的人脸识别一样，第一步是需要对你的面部进行采集 。在第一次录入人脸数据时 ， 需要通过摄像头对你脸部的正面、左右侧面进行采集 。这是目前普遍的人脸识别门禁的做法，而汉玛智慧人脸识别门禁则有所不同，它除了支持现场的人脸识别数据采集，还支持由用户终端上传人脸识别数据，再通过管理员后台审核通过就可以完成数据的首次录入 。
然后就是建模存储 。当人脸数据采集完成后 ， 会通过后台系统的统一处理 ， 比如提取人脸的特征并进行数字化建模并加密存储进数据库生成索引 。并且绑定属于这个人的所有信息如姓名、住址等信息，方便物业公司和网格人员的管理 。后面在通过人脸识别门禁的摄像头取样的时候，就可以拿当前取样的人脸识别分析和后台人脸模型的特征进行搜索匹配 。
接着就是人脸比对了 。前面说到，做好建模存储生成索引后，只需要在人脸识别门禁面前走过，摄像头会动态跟踪取样并生成特征数据 ， 再通过和比对库中的数据进行匹配，就可以快速的确认这个人的身份，并显示与这个人绑定的相关信息 。另，在人脸识别技术应用到手机的初期，就出现过使用照片骗过人脸识别系统并成功解锁手机的案例 。归根到底，这只是算法的问题，目前除了手机 ， 人脸识别门禁也采用了3D面部识别的技术 ， 能够判断是真人还是照片，有效的解决了这个尴尬的问题 。
人脸识别的原理是用相机或摄像机采集包含人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，从而识别出检测到的人脸 。人脸识别是基于人的面部特征信息的生物识别技术 ， 其本质是图像处理 。
或者，手机处理图像时，需要检查面部器官的几何形状和器官之间的距离 。上述操作完成后，将与第一次输入的面部特征进行比对，从而实现信息认证成功，解锁手机 。
传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，但是这种方法有着不可克服的缺陷，特别是当环境光发生变化时 ， 识别效果会急剧下降 ， 无法满足实际系统的需要 。
人脸识别技术经过科技的发展，基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术 。它能克服光线变化的影响，取得了优异的识别性能 。整个系统在准确性、稳定性和速度方面的性能超过了3D图像人脸识别 。这项技术在最近两三年发展迅速，使得人脸识别技术逐渐实用化 。
【刷脸机靠什么识别人脸,人脸识别是靠什么识别的呢？】人脸识别是一种软件层面的算法,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的 。
其实机器本来并不擅长识别图像 ， 比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据 ， 机器并不能理解这个图像有什么含义 。所以想让机器学会认识图像 ， 就需要我们给它编写程序算法 。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴 。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状 。
最早的人脸识别就是采用这样的方法 。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息 。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等 。
