人脸识别功能 靠谱吗

1. 人脸识别功能 靠谱吗

任何技术都有漏洞，就像早期银行卡都可以复制。人脸识别目前技术不断趋于成熟，所以靠谱就是识别准确度和识别速度，这方面客观原因比较多，主要影响因素如下：
1、算法：谷歌、腾讯、百度等公司都有人脸识别的一些核心算法
2、底图照片质量：不化妆、近期照片、人脸占整个照片比例2/3以上 最佳
3、硬件摄像头相关性能
4、识别现场环境因素，如是否逆光等。
当这些因素都最优状态时，应该是您认为的最靠谱状态！
专业公司不断在升级产品，解决这些不利因素下，通过提升优化软硬件容错能力，提升识别准确率和速度。

2. 人脸识别安全吗？

人脸识别，真的安全吗？看完颠覆你的认知

3. 人脸识别安全吗？

人脸识别目前来说还不算安全。
由于人脸识别应用五花八门，也没有统一的行业标准，大量的人脸数据都被存储在各应用运营方或是技术提供方的中心化数据库中。
数据是否脱敏、安全是否到位、哪些用于算法训练、哪些会被合作方分享，外界一概不得而知。而且，一旦服务器被入侵，高度敏感的人脸数据就会面临泄露风险。

扩展资料
花2元钱就能买到上千张人脸照片：
记者调查发现，在某些网络交易平台上，只要花2元钱就能买到上千张人脸照片，而5000多张人脸照片标价还不到10元。浏览商家的素材库，里面全都是真人生活照、自拍照等充满个人隐私内容的照片。
当记者询问客服，这些图片是否涉及版权时，客服矢口否认，但却提供不了任何可以证明照片版权的材料。
可以想象，这些包含个人信息的人脸照片如果落入不法分子手中，那么照片主人除了有可能遭遇精准诈骗，蒙受财产损失之外，甚至还有可能因自己的人脸信息被用于洗钱、涉黑等违法犯罪活动，而卷入刑事诉讼。对此倒卖人脸信息的违法行为，相关部门也在不断加大打击力度。
参考资料来源：央视新闻-刷脸时代我们的个人隐私或财产安全吗？专家解读

4. 人脸识别能不能放心用？

5. 人脸识别，到底哪家更厉害？

‍‍美国Identix公司，美国Bioscrypt公司，德国CognitecSystems公司，西班牙HertaSecurity公司，日本NEC公司，日本Softwise公司，以上都是老牌人脸识别公司，美国Identix公司做的是多模认证（指纹、虹膜），而Bioscrypt公司早期起于指纹识别考勤，在政府市场的份额都不小，德国的Cognitec公司主要做政府项目的人脸识别系统，而NEC公司主要做机器人视觉识别系统，西班牙Herta公司是一家学术很浓厚的公司。此外的还有一些以色列公司技术也很不错。这些公司最强的一点是，几乎做的都是政府的安全项目，特别是CIA用的最多，此外还有Facebook等公司也在进入这个领域，互联网公司的加入主要是进行人群的分类和应用的优化（针对性的市场推广），项目都是作为公司原本业务的一种补充，这类几乎不用担心客户问题，因为这些公司本身就有很大的需求。随着人工智能的崛起，人脸识别未来会作为一个强大的功能补充，类似语音一样，成为机器人的标配。

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6. 人脸识别到底是什么？

7. 怎么搞定人脸识别？

需要本人进行人脸识别认证，相关查询如下：
1、在手机里点击打开微信app。

2、搜索王者荣耀，点击进入公众号。

3、选择开黑互动，点击客服专区。

4、进入客服专区后，点击右下角的健康系统。

5、然后找到底部的触发二次人脸识别的原因。


6、进入后就会告知原因和解决方法。

8. 每个人都会用到人脸识别吗？

每个人都会用到人脸识别
2016年被被誉为人工智能元年，从人脸识别、语音识别的应用，到如火如荼的围棋人机大战，人工智能正以锐不可当之势进入人类社会，在2017年里进一步渗透进我们生活的方方面面，让每一个都成为人工智能化时代的受益者。 



图片来源网络 
随着去年北京地区火车站人脸识别系统的普及，今年5月，南京南站也完成了一个月的人脸识别进站系统测试。不仅是这种场合的身份核验，从部分手机app的照相功能、登录功能，到巴黎ESG商学院即将采用的Nestor教学系统（通过人工智能和面部识别技术来判断学生上课时注意力集中情况）。 
人脸识别技术已然成为我们生活中的一部分，那么这种技术到底是如何运作的呢？下面我们就来了解一下。 

人脸识别到底是什么？ 
人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。 
其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。 
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。 
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。 
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。 
 
图片来源网络 
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。 
而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。 
人脸可以分为多少类呢？ 
取决与所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。 
由此可见人脸识别问题的难度。遑论这件本就庞大复杂的工程还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，譬如本文的导引所提的一些应用也都还处于初级的试运营阶段。 

人脸检测与人脸识别 
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。 
 
人脸粗识别示意图（来源网络） 
首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。 
但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。 
所以我们可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。 

1v1人脸验证与1vＮ人脸查找 
如果我们使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。 
这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。 
 
图片来源网络 
至于我们在无数科幻影片中看到的诸如FBI可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。 
这是一种1vN的人脸查找。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。 
如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。 
可见，人脸识别其实是一项十分庞大复杂的技术，普及较慢在所难免，我们前文提到的火车进站人脸识别系统，目前还会因车票二维码模糊、乘客戴眼镜或化妆等问题无法识别，因此还在改进之中。不过，现在的刷脸考勤、刷脸支付等都是这项技术的应用，我们也希望在人工智能化大时代中，能有越来越多这样的便捷化个性化技术造福人类。