人脸识别算法的背景
传统的个人身份验证手段如口令、证件、IC 卡等方式，由于与身份人的可分离性，致 使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。生物特征识别包括指纹、掌纹、语音、人脸、虹膜、步态、掌静脉等。生物特征识别技术先投入广泛应用的是指纹、掌纹扫描识别技术，但是却常常因为受到皮肤纹理及干燥程度等条件制约出现误判，引发不必要的麻烦，已远远不能满足人们的需求。随着科学技术的不断发展，以及社会对于身份识别越来越高的要求，生物特征识别技术逐渐呈多样化发展，例如虹膜识别、声音识别、笔迹识别、签名识别、人脸识别等各项生物特征识别技术。
作为模式识别和图像处理领域成功的应用之一，人脸识别在过去 20 年里一直都是研究热点。相比之下，人脸识别的普遍性、可采集性与被采集者的可接受性较高，这就具有 了方便友好、易于接受、不易伪造等一系列优点。机器自动人脸识别研究开始于 1966 年 PRI 的 Bledsoe 的工作。1990 年日本研制的人像识别机，可在 1s 内中从 3 500 人中识别到 你要找的人。1993 年，美国国防部高级研究项目署（Advanced Research Projects Agency）和 美国陆军研究实验室（Army Research Laboratory）成立了 Feret（Face RecognitionTechnology） 项目组，建立了 Feret 人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。2007 年，上海市质量 技术监督局公布了城市轨道交通和旅馆商务办公楼两项安全防范系统地方标准，为 2010 年 上海世博会应用人脸识别技术提供技术规范。2008 年人脸识别应用于奥运会的安防。人脸 识别技术已经开始走入普通生活。国内外人脸识别技术还在进一步发展和完善之中，市场机会处于起步阶段，可广泛应用于安全、考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、 智能身份证、门禁、计算机登录系统、国家安全、公共安全、军事安全等领域。
刷脸的技术背景~
人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。人脸识别与指纹识别、掌纹识别、视网膜识别、骨骼识别、心跳识别等都属于人体生物特征识别技术，都是随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展应运而生的。可以快捷、精准、卫生地进行身份认定；具有不可复制性，即使做了整容手术，该技术也能从几百项脸部特征中找出“原来的你”。人脸识别系统在世界上的应用已经相当广泛。在中国就已广泛的应用于公安、安全、海关、金融、军队、机场、边防口岸、安防等多个重要行业及领域，以及智能门禁、门锁、考勤、手机、数码相机、智能玩具等民用市场。
在线学习系统一般是通过账号密码登录的，如果是人脸识别的话，估计是比较高级的吧。不过应该是跟背景没什么关系的，人脸识别主要是人脸五官扫描，受背景因素应该没什么影响的。
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人脸识别算法的原理：系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。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...
人脸识别技术中，有三种经典的算法，每种都以其独特的方式处理人脸特征和识别:特征脸法（Eigenface）: 由Sirovich和Kirby在1987年提出，通过计算人脸图像的特征向量集合，即“特征脸”，将新图像投影到这些特征脸子空间，通过位置和投影长度判断识别。这种方法利用PCA分析人脸数据的分布特性。局部二值模式（...
基于特征脸方法 人脸识别是一个高维的模式识别问题，1987年Sirovich 和 Kirby为减少人脸图像的表示采用了PCA方法（主分量分析方法），1991年Matthew Turk 和 Alex Pentland最早将PCA应用于人脸识别[3]，将原始图像投影到特征空间中，得到一系列降维图像，取其主元表示人脸，由于主元具有脸的形状故称为“特征...
在深入理解这些算法的背景和设计时，Softmax、Softmax Loss、Cross Entropy Loss 等概念显得尤为重要。Softmax 函数用于将输入的向量转换为概率分布，Softmax Loss 则是基于交叉熵损失函数设计，用于多分类任务中，衡量模型预测与实际标签之间的差异。在人脸识别任务中，Softmax Loss 的应用使得模型能够高效地...
阈值可以按照具体需求进行设置，用于控制误识率和漏识率的平衡。不同的人脸识别算法会在以上步骤中采用不同的技术和方法，比如基于传统机器学习的方法、基于深度学习的方法、基于3D人脸重建的方法等。此外，人脸识别算法还可能会考虑光照、姿态、表情等因素的变化，以提高算法的稳定性和鲁棒性。
2、人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。3、2014年3月，香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥领军的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力（97.53%）。2019年8月...
人像面OCR技术的高效性源于其多种精简算法的使用，如基于卷积神经网络和深度学习的人脸检测算法、基于特征点跟踪的人脸识别算法、基于机器学习的情感分析算法等。这些算法不仅能够识别人脸、表情和口型，还能在复杂的背景下进行高精度的检测和识别。人像面OCR的应用范围广泛，不仅可以用于刑事侦查、公共治安防范...
现在很多平台或者是办理业务都需要进行人脸识别，为的是更好地实现实名认证核对身份信息，在办理银行卡、支付宝身份认证等都需要人脸识别。在识别中一直认证失败是什么原因?怎么解决呢?下面一起来看看吧。人脸识别认证失败原因 1. 网络问题，如果设备网络不好或者是没有链接上网络，录入数据无法上传到设备终端...
有一定关系的，如果头发太长了，头发太长遮住眉毛与上面帽子遮住眉毛的情况相似，识别系统同样无法完成整体扫描。因为在人脸识别中，系统会剔除背景和头发，以其他元素作为参考。只要头发与没有遮挡脸部就没有关系。人脸识别是对眉毛，眼睛、鼻梁之间的位置关系来确认身份的。所以只要头发不遮挡面部就可以了。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形\/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
