人脸识别是看眼睛瞳孔，苹果人脸识别闭着眼睛能识别 _人脸

人脸识别是看眼睛瞳孔吗
适用品牌型号：华为p40pro，iPhone12Pro；系统：华为emui10.1，苹果ios14.1；
以手机为例，人脸识别是靠瞳孔进行虹膜识别，摄像头采集一张2D图案，通过对比特征点来实现人脸识别，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，通常也叫做人像识别，面部识别。
苹果人脸识别闭着眼睛能识别闭着眼睛不能识别了，任何手机都不能闭眼解锁！如果可以，那就是最低级的人脸识别，也就是只靠相机脸型相近就能解锁，十年前的手机都能做到！现在的面部解锁靠的是人脸和视虹膜。
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，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别是属于视频不属于视频。
【人脸识别是看眼睛瞳孔，苹果人脸识别闭着眼睛能识别】人脸识别不可以用视频。
人脸识别需要基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。
人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。
人脸图像特征提?。喝肆呈侗鹣低晨墒褂玫奶卣魍ǔ７治泳跆卣鳌⑾袼赝臣铺卣鳌⑷肆惩枷癖浠幌凳卣鳌⑷肆惩枷翊卣鞯?。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。
人脸识别是根据什么特征识别是人识别码人脸识别当然是根据人脸的特征以及眼睛部位来进行人脸识别的
人脸识别一定要真人人脸识别很多都是真人审核的，人脸识别时上传的图像不只是人脸部分，而是手机摄像头视野内的全部区域，这应该是一个常识，不过也有提供人脸识别技术采用隐私计算技术，一般只给客户提供脱敏特征码用于比对，不会有图像给到后台。m
中网人脸识别是哪里的技术
当下人脸识别在生活中被应用得愈加广泛。那么，人脸识别是如何对人脸关键特征进行识别的？
其实，人脸识别是基于瞳孔的虹膜识别，摄像机采集2D模式，通过比较特征点实现人脸识别。
人脸识别系统主要包括四个部分，即人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸识别是一种基于面部特征信息的生物识别技术。一系列相关技术，通常被称为人像识别和人脸识别，用于用摄像机采集包含人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行人脸识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代以后随着计算机技术和光学成像技术的发展而不断完善，但90年代后期才真正进入初级应用阶段，主要由美国、德国和日本的技术实现。
人脸识别系统成功的关键在于是否有一个前沿的核心算法，并使识别结果具有实用的识别率和识别速度。
人脸识别系统是生物识别技术的最新应用，融合了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等诸多专业技术。还需要结合中值处理的理论和实现。
其核心技术的实现表明了从弱人工智能向强人工智能的转变。检测到人脸后，根据人脸是否戴口罩来确定不同的模板。
如果人脸没有戴口罩，则按照常规流程使用标准模板库进行比对，得到识别结果；如果人脸戴着口罩，在特征提取过程中使用特征注意口罩获取口罩遮挡部分以外的人脸信息特征，然后与口罩模板库进行比对，根据比对结果输出身份验证结果。
可以说，现在的科技越来越发达了，面部识别的准确率也越来越高。从刷脸支付就可以看出来，面部识别的准确率近乎100% ，要不然没有哪一个公司敢使用面部识别作为支付的一种手段。
社会在进步，科技在飞速的发展，从普通的密码支付，到刷指纹、刷声纹，再到面部识别，下一个识别的黑科技是什么呢？人脸识别主要识别哪里？
人脸识别主要识别面部的眼睛，鼻子和嘴巴等数据，人脸数据意味着独特的面部特征，如眼睛之间的距离、前额-下巴距离、鼻子宽度、颧骨形状等。人脸识别软件的工作原理没有共同的答案，因为每个软件都基于可靠的专有算法。
人脸识别分为两个主要阶段：
检测
人脸检测是如何工作的？像人脸识别SDK或其他人脸识别系统这样的软件可以检测图像和视频中的单个或多个人脸。他们得到的被称为面部坐标（眼睛、鼻子、嘴唇等），这些坐标是唯一的。
识别
人脸识别是如何工作的？一种识别人脸的方法，用于识别或验证目的。在此阶段，我们的面部坐标将与数据库进行比较。如果检测到相似性，则会进行确定。
某些软件为了能够运行，它必须知道如何区分一个基本的脸和背景的其余部分。人脸识别软件是基于对人脸的识别能力，然后对人脸的各种特征进行测量。
每一张脸都有许多可辨别的地标，构成面部特征的不同峰谷，我们将这些地标定义为节点。每个人脸大约有80个节点。软件测量的其中一些是：
两眼之间的距离
鼻子的宽度
眼窝深度
颧骨的形状
下颚线的长度
这些节点通过创建一个数字代码来测量，表示数据库中的人脸。
在过去，人脸识别软件依赖于一个2D图像来比较或识别数据库中的另一个2D图像。为了有效和准确，拍摄的图像必须是一张几乎直接对着相机的脸，与数据库中的图像相比，光线或面部表情变化很小。这造成了一个相当大的问题。
在大多数情况下，图像不是在受控环境下拍摄的。即使是光线或方向上的最小变化也会降低系统的有效性，因此它们无法与数据库中的任何人脸匹配，从而导致高故障率。
人脸识别技术可以从照片或视频中识别出一个人。它将选定的面部特征与数据库中的面部进行比较，并可以分析面部纹理和形状来验证一个人。
人脸识别分两步进行。第一步是从图像中提取和选择特征。第二步是对象或特征的分类。
面部技术在不同的产品和应用中有许多具体的工作方式，包括：
传统意义上的。许多传统的人脸识别算法识别面部特征，如眼睛、鼻子、颧骨和下巴的位置或大小。这些功能用于连接其他匹配的功能。有些算法只保存对人脸识别很重要的人脸数据，而不保存整个人脸图像。传统的算法主要有两种，几何算法和光度算法。几何算法着眼于区别特征。光度法是一种统计方法，它将图像放入一个值中，然后在消除过程中将值与模板进行比较。无论哪种方法，这些算法都利用人脸图像进行比较和对比，匹配正确的图像进行人脸识别。
3D识别。三维人脸识别使用三维传感器来捕捉有关人脸形状的信息。从那里，软件识别出不同的特征，如眼窝、鼻子和下巴。环境中的光线或其他变化不会影响3D面部识别，但是面部表情会引起一些敏感性。正因为如此，不同角度的相机正在成为一种流行的实时方式来识别人脸。
皮肤纹理分析。这是面部识别领域的一个新趋势。这个过程把一个人皮肤上独特的线条和图案变成一个数学空间。一张照片拍摄一块皮肤，然后把那块皮肤分成小块。算法将贴片转化为数学空间，然后将贴片与数据库进行比较。
热敏摄像机。热敏相机只检测头部的形状，而忽略了眼镜或帽子等配件。热敏相机甚至可以在微光下拍摄图像，无需使用闪光灯。但是识别的数据库有限，很难使用。如果人脸识别技术变得更加流行，数据库能够发展壮大，这可能是一个极好的选择。
这些方法各有利弊，现在许多公司正致力于将不同的方法结合起来，以获得更高的成功率。结合这些方法意味着面部表情，眨眼，皱眉或微笑，种族，性别，甚至面部头发或眼镜都可以解释。
面部识别威胁和问题
尽管人脸识别技术帮助许多行业提高了安全性，但这项技术还是引起了许多人的极大关注。再加上监控市场呈指数级增长，人脸识别系统几乎可以在生活的方方面面找到，相当一部分人反对这种技术。让我们来看看有关人脸识别软件的一些主要问题。
隐私
人脸识别技术发展势头强劲，但与此同时，严格的新隐私法正在颁布。
数据滥用
人们非常担心公司会滥用他们通过人脸识别收集的数据。而且，即使一家公司有好的意图，如果数据泄露发生，数据总是有可能被滥用。
识别错误
人脸识别技术并非100%准确。在识别女性和有色人种时，尤其是使用过时的算法时，存在更大的偏见。
面部识别限制
在短短的几年里，人脸识别技术的能力和准确性都有了显著的提高。在理想条件下，人脸识别系统的准确率可达99.97% 。然而，在现实世界中，理想的照片是很少实现的。照明和定位必须使受试者的面部特征清晰无瑕。
老化也会增加错误率。由于受试者的脸随着时间的推移而老化，系统将不太可能将其与数据库中的照片进行匹配。
另一个问题是供应商之间的准确性差异很大。一些供应商已经开发出能够提供高精度结果的人脸识别算法。然而，一般的市场供应商并不那么准确。人脸识别软件离商品化还有很长的路要走。

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