傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像

人臉識別是基于人的臉部信息，進行身份識別的一種生物識別技術，人臉識別時首先判斷是否存在人臉，若存在，則進一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個器官的信息，依據這些信息，進一步提取出人的特征、身份，并與已存在的人臉，進行匹配與識別。

人臉識別技術原理、特點及應用 生物識別技術中的指紋識別已經廣泛應用于智能手機，除了指紋識別，人臉、虹膜等技術也受到關注。其中，人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖象或者視頻流。首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉

人臉識別包括人臉采集、人臉檢測、圖像預處理、特征信息提取、人臉匹配與識別，人臉檢測是指用攝像機采集人的面相文件或用照片形成面相文件，進而生成面相代碼貯存起來。

人臉識別考勤機核心是人臉識別技術，人臉識別主要包含三部分：人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對，寶比萬像人臉識別可以了解一下~

人臉檢測是從動態的場景，或復雜的背景中，判斷是否存在面相，并將這些面相分離出來，圖像預處理主要去除圖像中的無關信息，盡可能減少光照外來環境，或者成像系統對圖像造成的干擾，使圖像的特征明顯地表現出來，最后我們對圖像進行特征信息提取，進而完臉匹配與識別。

臉部識別技術Face detection臉部識別技術的原理聽起來并不深奧，它通過識別畫面中的眼睛、嘴等特征信息，鎖定畫面中的人臉位置，并自動將人臉作為拍攝的主體，設置準確的焦距和曝光量。當Face detection臉部識別功能開始工作的時候，相機就會自

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相機人臉識別中辨別性別是什么原理？

　　臉部識別技術

　　Face detection臉部識別技術的原理聽起來并不深奧，它通過識別畫面中的眼睛、嘴等特征信息，鎖定畫面中的人臉位置，并自動將人臉作為拍攝的主體，設置準確的焦距和曝光量。當Face detection臉部識別功能開始工作的時候，相機就會自動根據畫面中人臉的位置和照度進行設置，確保人臉的清晰和曝光準確。此外，當畫面中有多個人物時，Face detection臉部識別功能也能夠準確工作，挑選最主要的對象。

　　在以往的拍攝中，如何處理人物和背景的關系一直是個麻煩的問題：如果人物不是在取景器的中間，相機就可能把焦點對在遠處的背景，導致人物模糊；當人物和背景的亮度差別很大，則會導致人臉部曝光不足或過度。為了解決這些問題，專業的數碼相機配備了“5點、9點”的對焦系統和“面測光、點測光、包圍測光”測光系統，還要加上“AE/AF鎖”。如此復雜的設置對拍攝者的經驗和手指靈活性都是巨大的考驗，而對于許多不具備這些功能的數碼相機來說，拍攝者就完全束手無策了。臉部識別技術Face Detection技術的出現，則讓這個難題不復存在。這一技術能夠讓相機自動識別畫面中是否有人的臉部，并自動將人臉作為拍攝的主體。然后，相機在對焦和曝光控制方面都將針對人臉的狀況來調整。

　　這一智能功能帶來兩個最直接的好處：一是讓攝影者更加集中精力在取景上，可以實現更完美的構圖；二是提升了拍攝的速度。

人臉識別門禁考勤是什么原理的呢？

每個人的臉上，鼻子，眼睛，嘴巴，耳朵的布局是不一樣的。只要做一些與之相對應的軟件。就可以做到人臉識別的目的了。把人臉識別的信號。傳轉達到考勤系統內部就能夠做到人臉識別考勤了。。

人臉識別系統的技術原理

人臉識別技術包含三個部分：

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規則法

由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。

(2)人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

(3)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

①特征向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。

人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。 一般分三步：

(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。

(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。

(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

人臉識別考勤機的原理是什么啊？

人臉識別考勤機是基于人臉識別技術應用的結果，人臉識別基于2000特征點進行兩兩比對，現在做到人證合一驗證設備的客戶端比對以及服務器端的人臉識別的廠家也就中安未來吧，硬件可以讀取國內大部分常見證件，服務器端不僅人臉比對還能進行身份證的OCR識別。

手機的人臉識別功能的原理是什么？用的什么芯片，如果需要識別其他物體需要什么技術，什么鏡頭，比如我放

人臉識別系統原理為利用線性代數知識，采用超高維的矩陣進行運算。解出的答案，是否相近，也就是評判是否為同一個人。維數越高，結果越可靠。當維數趨向無窮大時，與真人無異（現實中無法實現）！

這需要的數據采集也就是說鏡頭越高分辨率，采集的數據也就越多。處理器的話，對應其算法的內存即可。識別多少本書，主要也是考慮你自身設定的邏輯。還有你數據采樣的方式。簡單來說，你采集數據是往書的哪一邊。比如是采集可以翻開那一邊就稍微難一些。在遠處，人都不一定能分清。因此你可以用強大的攝像頭，采樣，獲得不同顏色的紙張，進行判斷。背面就容易一些。目前為止，比較好的策略去區分完全不同的書籍，進行如上的區分，是比較難實現的。因此同樣的書籍進行計算是比較容易實現的。

具體的我沒弄過。純粹紙上談兵而已！追問計算用什么芯片，鏡頭的話是不手機攝像頭這種級別就可以呢？

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