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人脸识别的原理是什么？他会不会把双胞胎混淆呢？

图像,的人,特征人脸识别的原理是什么？他会不会把双胞胎混淆呢？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

问题补充： 人脸识别靠什么保证唯一性呢？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！

人脸识别的原理

人脸识别的工作原理，我们可以拆解为以下10个步骤，更容易理解一些。


1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；

2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；

3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；


4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；


5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；


6、人脸验证，判定两个人脸是否为同一人；


7、人脸识别，识别出输入人脸图对应的身份；


8、人脸检索，在人脸库中，查找和输入人脸相似的人脸序列；


9、人脸聚类，将一个集合内的人脸根据身份进行分组；


10、人脸活体，判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体，例如仿照的照片、视频等。

人脸识别会不会把双胞胎混淆？

正因为人脸识别综合了以上10种技术，所以人脸识别会自动捕捉脸部的很多个细节，从而进行分析，建立出3D模型。而对于任何一个人来说，不管长得有多像，建立的这个3D模型是独一无二的。

所以，人脸识别技术是完全可以区分出双胞胎的，识别时不会混淆。当然不排除一些技术性的问题，或者其他非常理的干扰因素造成的无法识别或不精准识别。

总结

总之，人脸识别经过这几年的发展，其应用场景已经非常成熟，而且在重要的行业发挥了巨大价值。比如金融领域的实名认证、活体识别、银行卡OCR识别，身份证OCR识别等；再比如安保领域的公司、小区、学校等尝尽里的人脸门禁系统；再比如交通领域的火车站人脸识别闸机；再比如泛娱乐领域的美颜相机、网络直播、短视频等；以及公安、司法领域的逃犯识别定位系统等。

未来，随着人脸识别技术的不断迭代，以及融合5G、物联网、区块链等技术后，将会更加高效、安全。


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回答于 2019-09-11 08:43:50

虹膜识别

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。

目前大家熟知的三星手机面部识别就是运用的虹膜识别技术。就算是双胞胎虹膜也是不同的所以不会混淆的。

3D人脸识别

1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到解锁的目的。 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说， Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

目前大多数人脸识别都是应用2D技术，如今只有iphone和小米带有3D人脸识别技术，这个技术是人脸识别技术巨大的进步，相信在不久之后这个技术会越来越广泛的应用，安全性也越来越高。

回答于 2019-09-11 08:43:50

人脸识别的原理是采集人脸上的多个特征点，与已有的人脸图片上的特征点进行匹配对比，如五官位置、大小、间距等，当然采集的点越多，越具有代表性，识别的结果越可信。每个厂家识别的算法不同，准确度也不同。至于双胞胎，看起来一样，但放大后细节还是有差别的，人脸识别也不是说必须100%匹配上才算是一个人，可能是95%，所以还是存在误认的情况。

回答于 2019-09-11 08:43:50

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