东莞AI识别人脸电话多少

　　人脸识别的技术特点是什么？传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这是人们熟知的识别方式，已经有30多年的研发历史。但是这种方式有一个克服的缺陷。尤其是环境照明发生变化时，识别效果急剧下降，无法满足实际系统的需求。解决照明问题的方案是三维图像人脸识别和热图像人脸识别。但是这两种技术还不成熟，识别效果不尽人意。一种发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。克服照明变化的影响，对精度、稳定性和速度的整体系统性能比3D图像人脸识别提供了的识别性能。该技术近2 ~ 3年来发展迅速，人脸识别技术逐渐实用化。

　　图象质量检验:

　　图象品质的优劣立即危害到分辨的实际效果,图象品质的检验作用能对将要开展核对的照片开展图象品质评定,并得出相对的提议值来輔助分辨。

　　如今的人脸识别技术性能够抵御各种各样仿冒进攻,无论你是用PS生成的照片,還是三维打印的照片,或者显示屏播放/复印面罩,又或是拿复印照片/大数字照片等,各种各样仿冒都逃不出人脸识别。人脸识别成功率超出99.6% ,融合眼部细纹等多因子认证,成功率能做到99.99%超出人眼分辨97%成功率。

　　首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，的人脸的结构都相似，在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。其次是人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。同时随着待识别的人数的增加、出现张得比较像的人的概率增加等情况逐渐增多，原有的人脸识别已满足不了实际的应用。

　　1．2 结合3D人脸形变模型的建模     3D人脸形变模型的核心思想是利用有限数量的3D人脸模型的线性组合来表达一个3D人脸。在用3D人脸形变模型建模时，可将模型的形状坐标集合记为s=[x1，y1，z1，…，xN，yN，zN]T，即包括N个顶点的x，y，z坐标；再将对应一个人脸的纹理表示为一个纹理向量t=[R1，G1，B1，…，RN，GN，BN]T，即包括N个对应顶点的RGB值(假设有效纹理的数据等于顶点数)。