手機人像識別方法和技術

Ⅰ 手機上的「人臉識別」功能，究竟是如何識別的

我記得前幾年大家還會把出去吃飯刷臉當作一句笑談，而現在通過高科技的手段，就能夠實現掃描臉部既能夠解鎖，實現支付的功能。但是這個功能的實施，卻讓更多的不法商家從中看到獲利的可能。通過各種高科技手段，獲得人臉信息，進而轉移其他人的財產。也正是這樣，國家越來越重視我們的個人信息收集和保存。

人臉識別主要是用手機的攝像頭多次採集用戶的面部信息，從這些信息中找出一些人的臉部特徵，例如虹膜、眼睛的間距，面部的紋理等信息。將這些信息儲存在手機的解鎖程序當中。然後用戶解鎖時，就會識別用戶的臉部特徵，以之前錄入的信息進行比對，兩者的信息點大部分相同就可以進行解鎖。

所以只要錄入的人臉面部信息更加准確或者獨一無二，識別的准確性就更高，因為人的虹膜跟指紋一樣，都是獨一無二的，所以一些高端的人臉識別就能識別出這樣的人體生物信息，從而辨別是否是本人。而一些普通的設備，僅僅是錄入人的一些基本面貌特徵，所以識別性不高。

Ⅱ 人臉識別技術是什麼如何進行人臉識別數據標注

最近幾年國內外吹起了了一場AI風,AI技術浪潮也成為了一種趨勢.人臉識別作為最近幾年發展的還算成熟的一項ai技術,也引起了眾多人的關注.鑒於技術的日趨成熟，現階段的人臉識別技術已經在具體場景落地嘗試，如會議人臉簽到、人臉識別智能門禁、安防監控人臉識別報警功能，還有最接近大眾群體的智能手機人臉解鎖功能。

Ⅲ 人臉識別系統的工作原理是什麼

當今社會，人臉識別系統已經是遍地可見。不論是進出辦公樓的門禁，還是乘坐地鐵時可以刷臉乘坐。人臉識別系統大大的提高了通行的效率，是一項很先進的技術。公眾一直以來好奇人臉識別系統的工作原理，認為這是一項黑科技。但其實認真說起來，他也只是數學運算的概率問題。人臉識別系統的工作原理主要有以下這幾部分組成。

一、深度學習模型。

人臉識別系統當中的核心和靈魂部分就是深度學習的神經網路模型。所謂神經網路模型其實就是一個運算器，在這個運算器當中，我們可以把它看作一個黑盒子，其中存儲著很多的參數，這些參數是可以自動調整的。這個學習模型主要用來進行訓練，訓練的目的就是能夠達到一個人的兩張照片輸入之後，它的輸出結果概率無限接近1。

人臉識別系統是近些年來深度學習和計算機科學發展的集大成者，其原理很復雜。

Ⅳ 華為手機人臉識別是什麼原理

手機人臉識別的原理是用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別。
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主。
人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習等多種專業技術。
同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。

Ⅳ 如何人臉識別解鎖手機

「刷臉」是這幾年的一個熱門話題，在現實生活中也隨處可見，比如：智能手機的刷臉解鎖，快速准確；移動支付的「刷臉支付」，安全便捷；住宅小區的刷臉門禁，消除了忘帶鑰匙的煩惱。

此外，手機中的智能相冊，可以根據照片中的人物進行自動歸類；美顏相機的特效功能，可以提供用戶感興趣的美顏效果……

那麼，人臉識別在技術上究竟是如何實現的呢？它與人工智慧又有怎樣的關聯？

人臉識別如何從無到有

人臉識別技術起始於20世紀60年代，在90年代後期開入進入應用階段，目前已經是一類發展比較成熟的技術了。人臉識別演算法的基本思路是，通過捕捉和對比分析人的「面部特徵」來識別人的身份。

當我們要記住一個人時，可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什麼顏色、頭發是卷是直、鼻樑高低等等，這些就是所謂的「面部特徵」。

但對於兩個長相非常接近的人（比如一對雙胞胎），人們很難用肉眼分辨，而計算機輔助人臉識別技術則能夠准確、快速地辨別出兩者之間的異同，這是因為人臉識別演算法能夠辨別和記住的「面部特徵」遠比肉眼所能觀察到的要多很多，可以捕捉到人與人之間更細微的差異。

人臉識別，就是基於人的面部特徵，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），並自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對採集到的人臉進行面部識別的一系列方法。

人臉識別的過程通常分為4個步驟：人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。

第一步是人臉檢測。顯然，在我們區分人臉之前，必須先在照片中找到人臉的位置。比如，當我們使用市面上的任何一款手機拍照時，都會發現：手機能夠將人的臉部用方格自動標記出來，這就是採用了人臉檢測技術。

第二步是人臉對齊。在檢測出照片中的人臉的位置之後，我們經常面臨的一個問題是，照片中的人臉可能是傾斜的，也可能只是個側臉。

雖然人類可以輕松地辨識出兩張面朝不同方向的同一張臉，但對於電腦來說，它經常會認為這是兩個完全不同的身份。

因此，我們需要找到人臉上的特徵（如眼睛、鼻子、嘴等），並通過幾何變換（如旋轉、縮放等）將這些特徵挪到對應的位置上，完成人臉對齊。

第三步是人臉編碼。最直接的方法就是把我們檢測並對齊的未知人臉，與我們已經標注了的人臉圖片進行比較。如果未知面孔與一個以前標注過的面孔非常相似，那它極有可能就是同一個人。

但這種方法是無法在短時間內識別出海量照片中的人臉的，因此，我們就需要程序員利用人工智慧技術，在計算機中訓練一個神經網路，將同一個人的兩張不同的面部照片與另外一個人的面部照片同時輸入電腦中的神經網路，讓它做出判斷，並不斷重復這個過程。

不斷訓練的過程中，程序員會讓輸入的同一個人的兩張照片差異值縮小，這樣一來計算機就可以學習到這個人臉部到底具有什麼特徵。

在實際識別的時候，人們會預先將所有人的面部圖像放入人臉資料庫中，再將我們想要查找的人臉利用機器學習中的比對方法（如KNN分類器）與人臉庫中的數據對比。

Ⅵ 人臉識別方法

【什麼是人臉識別】

是人工智慧范疇里，生物識別中的一個類別，人體的生物特徵具有唯一性和不易被復制的良好特性，人臉與人體的其它生物特徵（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，為身份鑒別提供了必要的前提。

【與其它類型的生物識別比較人臉識別具有的特點】

人臉是人們熟悉的識別方式，傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別，已有30多年的研發歷史。但在環境光照發生變化時，這種方式有著難以克服的缺陷，無法滿足實際系統的需要，識別效果會急劇下降。

現代的人臉識別技術主要靠三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別這兩種方案解決光照問題，但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

人臉識別技術

第三：非強制性

幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，用戶不需要專門配合人臉採集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像。

第四：操作簡單

操作簡單、結果直觀、符合視覺「以貌識人」的特性。並且隱蔽性極好。

【人臉識別技術缺點】

第一：在用戶不配合、採集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。

第二：用戶剃了鬍子、換了發型、多了眼鏡、變了表情會與系統中存儲的人臉有出入，可能引起比對失敗。

希望本篇回答可以幫助到你~

望採納~

Ⅶ 咋樣識別手機人臉識別

目前用人臉識別(Face ID)代替指紋識別(Touch ID)已經是必然的事了，手機怎麼設置人臉識別？下邊看看是怎麼玩的。

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