問答專欄Q & A COLUMN
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人臉識別的工作原理，我們可以拆解為以下10個步驟，更容易理解一些。
1、人臉檢測，檢測出圖像中人臉所在的位置；
2、人臉配準，定位出人臉五官的關(guān)鍵點坐標，并進行標注；
3、人臉屬性識別，識別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性；
4、人臉提特征，將一張人臉圖像轉(zhuǎn)化為一串固定長度數(shù)值的過程；
5、人臉比對，衡量兩個人臉之間的相似度；
6、人臉驗證，判定兩個人臉是否為同一人；
7、人臉識別，識別出輸入人臉圖對應(yīng)的身份；
8、人臉檢索，在人臉庫中，查找和輸入人臉相似的人臉序列；
9、人臉聚類，將一個集合內(nèi)的人臉根據(jù)身份進行分組；
10、人臉活體，判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體，例如仿照的照片、視頻等。
正因為人臉識別綜合了以上10種技術(shù)，所以人臉識別會自動捕捉臉部的很多個細節(jié)，從而進行分析，建立出3D模型。而對于任何一個人來說，不管長得有多像，建立的這個3D模型是獨一無二的。
所以，人臉識別技術(shù)是完全可以區(qū)分出雙胞胎的，識別時不會混淆。當然不排除一些技術(shù)性的問題，或者其他非常理的干擾因素造成的無法識別或不精準識別。
總之，人臉識別經(jīng)過這幾年的發(fā)展，其應(yīng)用場景已經(jīng)非常成熟，而且在重要的行業(yè)發(fā)揮了巨大價值。比如金融領(lǐng)域的實名認證、活體識別、銀行卡OCR識別，身份證OCR識別等；再比如安保領(lǐng)域的公司、小區(qū)、學(xué)校等嘗盡里的人臉門禁系統(tǒng)；再比如交通領(lǐng)域的火車站人臉識別閘機；再比如泛娛樂領(lǐng)域的美顏相機、網(wǎng)絡(luò)直播、短視頻等；以及公安、司法領(lǐng)域的逃犯識別定位系統(tǒng)等。
未來，隨著人臉識別技術(shù)的不斷迭代，以及融合5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)后，將會更加高效、安全。
信息創(chuàng)造價值，學(xué)習(xí)使人進步。
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人的眼睛結(jié)構(gòu)由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網(wǎng)膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節(jié)特征。而且虹膜在胎兒發(fā)育階段形成后，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。
目前大家熟知的三星手機面部識別就是運用的虹膜識別技術(shù)。就算是雙胞胎虹膜也是不同的所以不會混淆的。
1、人臉圖像預(yù)處理：圖像預(yù)處理是人臉識別技術(shù)中一個相當重要的環(huán)節(jié)，因為圖像采集的地點光線等因素不同，圖像的質(zhì)量也有較大的差異。圖像預(yù)處理的目的主要是為了去除對圖像有干擾的信息，提高圖片的質(zhì)量，突出有用的信息。為之后對圖像的分析計算提供便利，達到更快更準確的目的。 2、人臉圖像匹配與識別：通過攝像頭采集到的圖片進行信息處理，通過核心算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等信息進行計算，并且把圖像信息和自身數(shù)據(jù)庫里保存的圖像信息進行搜索比對，當兩者的匹配度到達一定的比例就可以把匹配到的數(shù)據(jù)輸出，達到解鎖的目的。 3、人臉圖像采集及檢測：人臉圖像通過攝像頭等方式以靜態(tài)圖像，動態(tài)圖像等方式進行記錄，通過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及采集的方法來說， Adaboost人臉檢測算法，是基于積分圖、級聯(lián)檢測器和Adaboost算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在復(fù)雜背景中，容易受到復(fù)雜環(huán)境的影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果并不穩(wěn)定，極易將類似人臉區(qū)域誤檢為人臉，誤檢率較高。 4、人臉圖像特征提取：通過對預(yù)處理之后的圖像進行分析計算，提取出圖像中的人像的五官特征、人臉圖像變換系數(shù)特征等。人臉特征提取的方法有兩大類：一種是基于知識的表征方法，首先需要提取出人臉的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點，在計算這些特點之間的位置關(guān)系，將它們之間的幾何特征作為識別人臉的重要特征；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。
目前大多數(shù)人臉識別都是應(yīng)用2D技術(shù)，如今只有iphone和小米帶有3D人臉識別技術(shù)，這個技術(shù)是人臉識別技術(shù)巨大的進步，相信在不久之后這個技術(shù)會越來越廣泛的應(yīng)用，安全性也越來越高。
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人臉識別的原理是采集人臉上的多個特征點，與已有的人臉圖片上的特征點進行匹配對比，如五官位置、大小、間距等，當然采集的點越多，越具有代表性，識別的結(jié)果越可信。每個廠家識別的算法不同，準確度也不同。至于雙胞胎，看起來一樣，但放大后細節(jié)還是有差別的，人臉識別也不是說必須100%匹配上才算是一個人，可能是95%，所以還是存在誤認的情況。
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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(shù)，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(jù)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。
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人臉的識別和指紋解鎖是一樣的，都要先錄入我們的人臉信息和指紋信息。但是人臉識別相較于指紋解鎖，技術(shù)難度高的太多了。
當攝像頭采集到我們面部信息之后，要對我們的面部進行處理，因為我們在錄入面部信息的時候，所處的環(huán)境不可能沒有變化，環(huán)境的變化就會影響人臉識別的難度，所以圖像要進行處理，這樣機器或者手機才有可能識別出我們的面部信息從而實現(xiàn)手機解鎖。
機器或者手機進行圖像處理時，需要核對面部器官的幾何形狀和器官之間的距離，完成上述操作之后，再和我們第一次錄入的面部特征做對比，從而實現(xiàn)信息認證成功和手機解鎖。這就是人臉識別的大概原理，不管是機器還是手機只有提取大量的面部信息才能確保安全，這就和我們給某個賬號設(shè)密碼一樣，只有密碼足夠復(fù)雜，才能確保賬號的安全。
人臉識別是非常火的一個技術(shù)，人臉支付領(lǐng)域也成了各大互聯(lián)網(wǎng)公司爭搶的項目，都想從中分出一杯羹。既然人臉識別涉及到各個領(lǐng)域，那么遇見相貌幾乎一樣雙胞胎，還能確保人臉支付的安全性嗎？
其實完全不用擔(dān)心人臉識別技術(shù)會混淆模樣幾乎一樣的雙胞胎，人臉識別的原理就是對面部輪廓、人臉幾何結(jié)構(gòu)等進行掃描分析記錄，從而分辨出細微差異。肉眼是分辨不出雙胞胎的，但是人臉識別技術(shù)可以，即使兩個人非常相像，可是兩個人的生活環(huán)境、性格特點、內(nèi)心的想法和做事的方法，都是不一樣的。在這樣的情況下兩個人就不可能是一樣的，總會有差異的，只不過肉眼看不到而已。所以，人臉識別技術(shù)是不會混淆雙胞胎的。
人臉識別技術(shù)是科技的產(chǎn)物，被應(yīng)用到各大領(lǐng)域，擔(dān)任著不可或缺的角色。雖然人臉識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟了，但是仍需要科研人員不斷的完善和改進，這樣在未來才有可能為互聯(lián)網(wǎng)信息安全，貢獻出自己的一份力量。
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這個不是什么高科技，其實就是和圖片識別差不多把你面部的局部特征提取出來，轉(zhuǎn)化為圖片保存。識別時再重復(fù)以上步驟，完了對比是否一致！所以雙胞胎基本上有90%的可能會識別為一個人！
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