一、在线人脸识别器

在线人脸识别器：为当今世界带来的技术进步

在当今数字化时代，人脸识别技术已经成为了许多领域中不可或缺的一部分。无论是安全领域、金融领域还是其他行业，人脸识别技术正以其高度准确性和便捷性赢得越来越多的应用。在线人脸识别器是一种基于互联网的应用程序，它通过使用深度学习算法和计算机视觉技术，可以准确地识别和验证人们的身份。

在线人脸识别器的应用范围非常广泛。在安全领域，它可以用于门禁系统、视频监控系统和安全认证系统。现代的高科技建筑和办公场所已广泛采用了在线人脸识别器，取代了传统的钥匙和密码系统。只需通过扫描人脸，就能够快速准确地识别出身份，提高了安全性和便利性。在金融领域，在线人脸识别器被用于银行的身份验证系统，减少了盗窃和欺诈行为。此外，它还可以用于在线支付认证，确保交易的安全性。除此之外，还有许多其他领域也开始广泛应用在线人脸识别器，如教育、医疗、零售等。

在线人脸识别器的工作原理

在线人脸识别器是基于深度学习算法和计算机视觉技术的。它通过训练具有大规模人脸数据的神经网络，来学习和识别人脸的特征。在线人脸识别器通常分为两个主要的步骤：人脸检测和人脸识别。

人脸检测是在线人脸识别器的第一步。它使用计算机视觉技术来检测图像或视频中的人脸。通过使用特定的算法和模型，人脸检测可以识别出图像中的人脸的位置和边界框。一旦人脸被检测到，系统会将其提取出来，准备进行下一步的处理。

人脸识别是在线人脸识别器的第二步。在这一步中，系统会对提取出来的人脸图像进行特征提取和匹配。它会使用先进的深度学习算法，分析人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以及脸部的轮廓、纹理等。通过将这些特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，系统可以快速准确地识别出人脸的身份。

在线人脸识别器的优势与挑战

在线人脸识别器相比传统的身份验证方法具有许多优势。首先，它具有较高的准确度和可靠性。通过使用深度学习算法和大规模人脸数据的训练，在线人脸识别器可以在各种环境下准确地识别出人脸，无论是光线暗的室内环境还是光线强烈的户外环境。其次，它具有较高的便捷性和效率。只需通过扫描人脸，就能够快速验证身份，无需记住复杂的密码或携带钥匙。此外，在线人脸识别器还具有较高的安全性。人脸是每个人独一无二的特征，通过使用在线人脸识别器进行身份验证，可以有效防止身份伪造和冒名顶替。

然而，与任何新兴技术一样，在线人脸识别器也面临一些挑战和问题。首先，隐私问题一直是人脸识别技术所面临的关键问题之一。由于在线人脸识别器需要收集和存储大量的人脸数据，这可能引发一些隐私担忧。此外，由于人脸是一种敏感的个人信息，如何保护人脸数据的安全性和隐私性仍是一个重要的课题。

未来展望

随着技术的不断进步和应用范围的扩大，在线人脸识别器将在各个领域中发挥更为重要的作用。在安全领域，它将成为一种不可或缺的保障手段，提供更高水平的安全性和便利性。在金融领域，它将帮助银行和支付机构提供更安全的交易环境。在教育领域，它将改变传统的考勤方式，提高教育管理的效率和准确性。在医疗领域，它将协助医院提供更精确的身份认证和访问控制，保护医疗信息的安全。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，在线人脸识别器的性能和应用将进一步提升，为我们的生活带来更多便利和安全。

二、在线等怎么删除人脸识别？

你说的是通过网络删除人脸识别嘛。可以呀。我们使用的系统就是要删除谁的就查询出来----点删除查询用户----选择要删除的机具即可。

三、人脸识别器

人脸识别器是一种先进的生物识别技术，可以通过分析和识别人脸上的特征来验证身份。它已经在许多领域得到广泛应用，包括安全检查、社交媒体、手机解锁等。

人脸识别器的工作原理

人脸识别器使用复杂的算法和技术来识别和验证人脸。首先，它会通过摄像头捕捉到人脸图像，然后提取出人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和形状。

接下来，人脸识别器会将提取出的特征点与事先存储的人脸模板进行比对。人脸模板是通过对个体的多个图像进行特征提取后得到的，它包含了一个人脸的独特特征，并且可以用于验证身份。

在比对过程中，人脸识别器会计算图像中的特征点与存储的人脸模板之间的相似度。如果相似度大于设定的阈值，系统就会认为两个图像对应同一个人，从而实现了人脸识别功能。

人脸识别器的应用

人脸识别器已经在各个领域得到广泛应用，以下是一些常见的应用场景：

• 安全检查：人脸识别器可以用于安全检查，如机场安检、边境检查等。它可以快速准确地识别旅客的身份，提高安全性和效率。
• 手机解锁：许多手机都配备了人脸识别功能，可以用于解锁手机。通过扫描用户的脸部特征，识别器可以准确地判断用户的身份，并解锁手机。
• 社交媒体：一些社交媒体平台也采用了人脸识别技术，用于自动识别照片中的人物，并进行标注或推荐朋友。这可以提高用户体验，减少手动标注的工作。
• 门禁系统：人脸识别器可以用于门禁系统，替代传统的门卡或密码。它可以更安全地验证身份，避免门卡丢失或密码泄露的问题。

人脸识别器的优缺点

人脸识别器作为一种生物识别技术，有其独特的优缺点。

优点：

• 唯一性：每个人的脸部特征都是独一无二的，使得人脸识别具有很高的辨识度。
• 方便快捷：使用人脸识别器进行身份验证非常方便快捷，只需要站在摄像头前即可完成。
• 难以伪造：与传统的身份验证方式相比，如密码、指纹等，人脸识别更难以伪造。
• 非接触性：人脸识别不需要与设备接触，避免了传染病的传播。

缺点：

• 受环境光影响：人脸识别器需要摄像头获取图像，光线不好或有遮挡物都可能影响识别效果。
• 隐私问题：一些人担心人脸识别器可能侵犯个人隐私，因为人脸数据容易被收集和滥用。
• 误识别率：虽然人脸识别器在大多数情况下能够准确识别人脸，但仍存在一定的误识别率，特别是在一些特殊情况下。

未来的发展趋势

随着人工智能和计算机视觉的不断发展，人脸识别器将会有更广泛和深入的应用。

一方面，人脸识别器的准确度将会不断提高，误识别率将会降低。这将有助于人脸识别器在更多的场景中取代传统的身份验证方式，如指纹、密码等。

另一方面，人脸识别器将会与其他技术相结合，形成更强大的识别系统。例如，结合人脸识别器和人体姿态识别技术，可以实现更精确的身份验证和动作分析。

综上所述，人脸识别器作为一种生物识别技术，在安全检查、手机解锁、社交媒体、门禁系统等领域都有广泛应用。它具有独特的优点，如唯一性、方便快捷、难以伪造等，同时也存在一些缺点，如受环境光影响、隐私问题和误识别率。然而，随着技术的不断发展，人脸识别器将会迎来更广泛和深入的应用，并与其他技术相结合，实现更精确的识别和分析。

四、离线人脸识别vs在线云端人脸识别，哪个更适合应用？

相当来说的话，还是云端会更适合应用，因为云端的话更准确一些，而且速度会更快一些，其次就是云端是在不停的更新的。

五、电中在线人脸识别怎么过？

1、确认是否因网络状态不好，而导致人脸识别失败。

2、如果头发很长并且留有刘海，那么请梳到头后，把五官清晰地呈现在摄像头面前。

3、用户如果在拍照时佩戴眼镜，那么可能会对识别过程造成影响。所以如果没有必要因素，请摘下眼镜。

4、有些申请人化妆过浓，但是审核人脸的不是人工，而是系统，那么就会导致系统造成误判，实名认证就会不成功。

5、在识别时，尽量选在光线充足的地方，避免影响识别的结果。

6、如果还是无法通过人脸识别，您可以重启手机设备后再尝试。

六、关于人脸识别？

根握面部实时或如频文件识到的情威数据，检信Allemotion平台根特有的情绪建模及被经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕，排斥、冲突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等数据。

现 状

人脸表情识别是机器视觉和模式识别领域具有较为广泛的应用意义。人脸表情识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的应用已取得了一些的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着复杂的问题因为人脸五官的分布是非常相似的，而目人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦，如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。

系统功能

• 图像获取：该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界 面中显示出来以便进行识别。
• 图像预处理：该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。
• 人脸定位：该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。
• 特征提取：该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取和人脸识别认证。
• 情感识别：该模块是从图片中提取的特征值和检信Allemotion自主标记的3万+情感教据库中的值进行比较来完成平静、高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧7种情感识别功能。

根据面部实时或视频文件识别的情感数据，检信Allemotion平台根据特有的情绪建模及神经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕、排斥中突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等教据。

七、人脸识别器忘记密码？

用备用钥匙开。

一、确认是否密码被更改：可能手机被其他人更改了锁屏密码，建议您确认是否被身边的人更改了密码。

二、确认是否使用了隐私空间：如果您启用了隐私空间，并且为其设置了与主用户不同的锁屏密码，二者密码类型不同，从哪个界面锁屏就会显示对应的密码类型，您有可能会混淆两个密码 ，所以请输入对应的密码尝试进入系统。

三、请确认是否开启了多用户：如果您所在的锁屏界面为子用户界面.

八、人脸识别成为热点，那么人脸识别真的很安全吗？

下上是最新的报道，都是网友投稿的。

先进的人脸识别系统已经可以在人群中将你认出来。虽然这项技术在日常生活中的某些方面保障了人的安全，但也窃取了人的隐私，甚至比我们自己更了解自己，并操纵我们。国外有媒体报道，人脸识别技术对我们隐私的侵犯或许让人无法想象。

近期，有朋友无奈的抱怨，2019上海世界人工智能大会即将召开，因业务需求他需要邀请一位欧洲科学家参会，但是当听说大会现场需要进行人脸识别才能参会时，他极度不适的发出了怒吼。

最后，虽然已经告知外国科学家参会方式还有二维码扫描，但是他还是拒绝了此次会议。截止目前，这位朋友表示还是想不明白，一个人脸识别至于让他发这么大的火么？

也许我们听到这个也觉得很不可思议，但是当我们看到国内近期几则报道就不会如此惊讶了？

3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票

现在几乎每个人手机上都会有支付宝，随着支付宝上线刷脸支付，很多人对于这项高科技也喜闻乐见。

然而8月初，一个3D打印的公众号发布了一个测试视频，在视频中，工作人员使用3D打印制作的蜡像人头，骗过支付宝的人脸识别系统，成功买到了一张火车票，这一小视频曾一度在网上疯传，吓坏了很多网友，并表示已经关闭了人脸识别功能。

其实这个3D打印头像中国人并不是原创，去年有日本公司已经研发出了这款产品，而且非常逼真，也曾引起了国内很多媒体关注，当时就有很多人表示刷脸解锁遭遇了新挑战。

攻破iPhone刷脸解锁转走熟睡用户钱

Face ID，苹果iPhone最先进的刷脸解锁方式，也一直以3D识别更安全而著称。

相比广大安卓阵线的2D刷脸识别，iPhone用了更贵的传感器，能够实现更周密强大的活体识别，保证用户在闭眼情况下不会被解锁手机。

但是，就在前不久的白帽黑客大会上，向来以安全著称的iPhone刷脸，还是腾讯的一位安全研究员研发的一副简单眼镜攻破了。

由于刷脸解锁需要用户看一眼才能解锁。因此该研究员在眼镜镜片上贴有黑色胶带，黑胶内又嵌有白色胶带，成功仿造了人眼识别信息（虹膜识别），最终成功解锁熟睡用户的iPhone，并进一步转走他支付账户中的钱。

也许大家认为这只是极端个例，但是看了下面的例子就知道人脸识别到底有多荒唐。

将政府要员识别成罪犯，人脸识别错误率高达35%

说起人脸识别技术，美国在该领域一直处于前沿位置。尽管如此，目前的人脸识别技术还是错误百出。

去年，一篇发表在外媒网站的文章中指出，如今非常热门的AI应用人脸识别，针对不同种族的准确率差异巨大。其中，针对黑人女性的错误率高达21%-35%，针对白人男性的错误率则低于1%，这在美国可以说是非常不正常的。

另外，还有一个乌龙事件需要强调，亚马逊在2016年推出的图像识别AI系统Rekognition，曾将28名美国国会议员识别成了罪犯，当时引得美国社会一片哗然，也令大众对人脸识别技术充满了质疑。

不仅仅是国外，国内这种嘀笑皆非的场景也时有发生。比如因为“闯红灯”而被公示在电子曝光屏的董明珠，事实是所谓的“董明珠”只是公交车上的一个印刷广告；又比如一名坐在公交车内靠窗位置的普通民众，莫名其妙的被人脸识别抓拍系统定义为闯红灯……

对于人脸识别存在的技术误差，中国科学院自动化研究所张晓波博士曾表示，照明、姿势、装饰等都会对人脸识别系统产生影响，而对于那些非合作情况下的人脸图像采集，遮挡问题仍很严重。

特别是在实际监控环境中，被监控对象常会佩戴着眼镜或帽子等配件，使得捕获的人脸图像不完整，影响后续的特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法无效，且在大规模应用环境中，如何维持或提高人脸识别算法的识别率，目前也是一个非常重要的问题。

除了以上提出的技术准确性外，人脸识别的安全性也在中国开始面临着严峻考验。其中一个就是，由于人脸识别的信息存储仍基于计算机可识别的语言，也就是我们常说的数字或特定代码，随着这些数据价值的提高，使其遭到黑客攻击的风险也会随之增高。

一旦这些个人数据被窃取，你的脸可能就不只属于自己了。

谁来保存数据库，谁来保证数据安全？

人脸识别是一种1:1或1：N的技术手段，在具体应用场景中，它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人，也可以依据某一个人脸数据，从成千上万人中找出对应的人。这之中，数据库中保存的数据将成为关键一环，也是引发人们担忧并发出质疑的地方——这些数据究竟属于谁？谁能用我的数据？

近年来，因为研发需要以及人脸识别应用的逐渐普及，包括政府机构、银行、小区物业、人脸识别研发公司都需要用到数据库。

以银行为例，当人们办理某些业务时，人脸识别已经成为了一种常态，柜台工作人员会在过程中要求人们将头抬起，并将面部朝向摄像头以进行识别，而在银行APP 中，要求卡主进行人脸识别认证也已经成为一种日常操作。既然要识别，那就意味着有对比数据，这些数据被谁拿走了？是银行？是公安？是提供人脸识别技术的公司？还是其他居心叵测的组织？

百万数据泄露，人脸识别遭遇黑产业链

今年年初，深网视界公司（人脸识别公司商汤科技和上市公司东方网力合资公司）被曝发生数据泄露，致使250万人的私人信息能够不受限制被访问，引发业内广泛关注。

据了解，深网视界主营业务为人脸识别、AI和安防，一家定位为“AI+安防”的公司发生如此大规模的信息泄露事件不免令人唏嘘。

如果说此次事件引发了人们关于人脸识别技术信息安全方面的担忧和关于隐私等方面的道德讨论那还算是好事，然而后面这件事让人震怒。

据爆料此事发生之后，目前国内竟然催生了一批人脸识别数据倒卖的生意，一张人脸照片竟然能卖到几元钱，那么几千几万张甚至几百万张照片就能获利无数。

在这种利益的诱惑下，越来越多的黑客也加入其中，就连一些小厂商或物业公司也通过人脸识别闸机、门禁等各种手段获取数据进行着地下肮脏交易，在法律的边缘试探。

据了解，这些交易的数据大部分也将被运用于AI的养料，用来训练更加聪敏的AI。比如网上一度疯传的杨幂换脸小视频、被用于色情场所的美国知名主持人等。

隐私问题爆发，人脸识别国内受严重质疑

人脸识别正在不可避免地走向另外一个极端。

从朋友圈里的AI面相识别小程序，到走进大街小巷的AI测肤，在到娱乐方面的AI换脸、以及再到随处可见的刷脸支付，无一不是热火朝天。

面对数据泄露问题，虽然法律和监管方面并没有明确规定，但是相关部门已经开始发声。

今年7月份，央行科技司司长李伟在第四届全球金融科技（北京）峰会上表示，人脸是非常敏感的个人信息。一旦泄露或者被盗取，会带来非常大影响。

他强调，有技术也不能滥用，有技术也不能任性。“特别是一些企业设计模式场景不考虑这些问题：一方面刷脸，另外一方面还让人在大的屏幕上输入自己的手机号码，这是多么危险的事情。这对于这种创新，我觉得应该要及时指出来纠正。

一位行业资深专家表示，当今社会存在这种普遍滥用人脸识别技术的现象，不管是互联网巨头还是人工智能独角兽都热衷于跑马圈地，将关注点放在业务发展上，对数据安全管理的投入又很少，整个社会隐私安全意识也很淡薄，是时候需要一些监管部门出来管理细则了。

否则，如果继续这么下去，以后大家都不能随便出门了！

你想想，买东西刷脸、吃饭刷脸、过闸机刷脸、就连酒店开个房也刷脸，哪有隐私可言？

更有甚者，万一整容了和男朋友在机场过不了安检这可咋整？

文章来自于公众号：AI世界（AI_retail），关注公众号回复关键词“5G”获取《5G最完整的PPT》,回复“资料”获取160份人工智能产业报告。

九、人脸识别为什么无法识别照片？

结论：分情况，2D人脸识别多数不具备照片防伪，3D人脸识别具备照片防伪。

人脸识别技术发展到目前，已经到达了相对成熟的阶段，只是出于成本以及应用场景要求的因素，呈现出多种形态和性能的人脸识别技术和终端。

1、从识别原理上，分2D和3D人脸识别。

2D和3D人脸识别，简单的从字面意思就可以理解，前者是采集和校验的以人脸的2D特征和属性为算法识别依据，而后者是多出了纵向深度的三维的脸部特征识别和计算方式。

2D的人脸识别通常应用在成本要求高，安全性要求较低的场景，比如传统的楼宇对讲系统和门禁系统等都是2D识别的，从严格意义的安全上来讲，这些终端是无法对于照片，视频等2D属性的人脸图像进行区分的，也就是说不具备2D防伪。

但是，也不是说2D的识别就绝对的不能实现照片防伪的。比如国产很多智能手机也支持人脸识别解锁，但是其就是利用了前置摄像头部件进行的，与苹果手机的3D结构光（刘海屏及灵动岛硬件结构）相比，就是属于安全级别降级的2D人脸识别。但是，这些手机也通过算法调整，具备了一定程度的照片防伪识别能力。

而3D人脸识别就属于近几年才大规模开始应用的技术，分为3D结构光，TOF，双目识别三种类型，安全性和识别体验相比2D大大提升，当然成本也高出了不少。典型的应用场景，比如iPhoneX以上的智能手机，高端的人脸识别智能门锁，机场安检人脸识别终端，以及刷脸支付等等。

2、3D人脸识别技术分类和简述。

3D人脸识别技术根据技术原理和形态的不同，分为3D结构光，TOF技术，以及双目识别技术：

专题参考：

十、移动在线补换卡人脸识别过不了？

你好，移动在线补换卡的人脸识别过不了可能有以下几种情况：

1. 光线不足：人脸识别需要充足的光线才能有效识别，如果环境光线太暗，可能会导致识别失败。尝试在光线较亮的环境下进行操作。

2. 角度不合适：人脸识别需要将脸部正对摄像头，如果角度过大或过小，摄像头无法清晰获取脸部信息，会导致识别失败。尝试调整角度，确保脸部能够完整地显示在摄像头中。

3. 故障或错误：人脸识别技术并非百分之百准确，有时候会出现误识别或无法识别的情况。如果多次尝试仍然无法通过人脸识别，可以尝试其他验证方式，例如使用身份证进行验证。

4. 面部变化：如果你的面部与之前登记时有较大的变化，例如长发变短发、戴眼镜或佩戴口罩等，也可能导致人脸识别失败。这种情况下，可以尝试先将脸部恢复到与登记时相似的状态，再进行人脸识别。

如果以上方法仍然无法解决问题，建议联系移动客服进行咨询和帮助。

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