一、手机人脸识别真的好用吗？

人脸识别有三种

第一种是普通的2D人脸识别，这种人脸识别只要前置摄像头加上软件算法就可以实现，但是这种人脸识别在黑暗中是会失效的，而且没有安全性，也就是说用照片是可以解开的，所以不能用于移动支付。

第二种是红外2D人脸识别，这种人脸识别加入了红外相机，相比第一种，最大的优点就是：全黑暗的环境也能迅速解锁，但是这种人脸识别依然没有安全性，在有光的环境下，可以用黑白照片做一些处理就能解开，破解成本相当低。

第三种是3D结构光人脸识别，这种人脸识别不仅要红外相机，还要加入点阵投影仪来扫描你整个脸部的各个器官的纹路，这种人脸识别不仅能在全黑暗环境迅速解锁，还具有很高的安全性，因为是扫描了你脸部的纹路的，所以一张照片是平面自然就无法解锁了，只有同卵双胞胎才能“骗过”这种3D结构光人脸识别，因为具有很高的安全性，所以可以用于移动支付。

至于好不好用，还是看个人，如果是手不那么出汗的，还是用指纹识别吧，如果是手比较多汗，预算又有限的，可以考虑红外人脸识别+指纹识别配合使用，当然你要是有钱当然可以直接选择3D结构光人脸识别。

二、你觉得人脸识别和指纹识别哪个更好？

其实，在我的认知里，我觉得人脸识别和指纹识别是两个时代的产物。

人脸识别：当你拿起手机的时候，它需要主动去识别你。

指纹识别：你需要给出你的身份认证（指纹）去给手机识别。

我认为这里有一个本质的差别就是：机器主动去识别你还是人主动去被识别。

更加便捷是未来的趋势，机器主动识别来访者应该会是更加便捷的。

更加安全也是未来的趋势。从苹果的发布会上我们知道，人脸识别是更加安全。与Touch ID相比，Face ID被随机破解率从1/50000提升到1/1000000。

所以我认为人脸识别是未来的趋势。

但是问题就在这里了，未来！

人脸识别还不成熟，指纹识别已经很成熟。目前来说，至少对于我来说，指纹识别的更加好用。

在我看来，目前智能手机的识别使用者的方式，是从指纹识别向人脸识别过渡的阶段。

嗯，对！即使是屏下指纹也只是一个过渡。vivo X21支持屏下指纹，本来可以节省一些成本砍掉人脸识别，就算不砍掉，也不用再增加成本，增加景深技术和近红外技术。但是vivo依然加大了人脸识别的投入。

在我看来除了宣传上多那么一点优势的同时，vivo对人脸识别的未来也是不确定的，多下押注一个。

算了，不BB太多。反正，目前来说，我觉得指纹识别更好用，但是人脸识别可能是更远的未来吧。

三、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。

四、人脸生物识别

人脸生物识别技术目前在各个领域的应用越来越广泛，成为当今世界上备受瞩目的热门技术之一。通过对个体面部特征的识别和分析，人脸生物识别技术能够实现快速、精准的身份认证，有效解决了传统身份验证方式中存在的一系列问题。

人脸生物识别技术的原理及优势

人脸生物识别技术基于人脸图像的采集、处理和识别，通过使用计算机视觉和模式识别技术，对个人的人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现身份鉴别。

相比于传统的身份验证方式，人脸生物识别技术具有以下几个显著优势：

• 准确性高：每个人的人脸特征都是独一无二的，因此人脸生物识别技术在身份鉴别方面具有极高的准确性。
• 非接触式：人脸生物识别技术在使用过程中无需接触任何设备，只需通过摄像头采集人脸图像即可，非常方便快捷。
• 易于使用：人脸生物识别技术操作简单，用户只需面对摄像头进行拍摄，即可完成身份验证，无需记忆复杂的密码或携带身份证件。
• 安全性高：人脸生物识别技术具备较高的安全性，可以有效防止冒用他人身份、伪造或盗用他人证件等现象的发生。
• 广泛应用：人脸生物识别技术可以应用于各个领域，包括安全监控、金融支付、手机解锁、出入口控制等等。

人脸生物识别技术的应用领域

人脸生物识别技术的应用领域非常广泛，涵盖了各个行业和领域。以下是几个常见的应用领域：

1. 安全监控与访问控制

人脸生物识别技术在安全监控和访问控制领域有着广泛的应用。通过将摄像头与人脸识别技术相结合，可以实现对各类场所（如机场、地铁、商场等）的出入口进行自动监控和访问控制，大大提高了安全性。

同时，人脸生物识别技术还可以用于身份认证，实现对特定区域或设备的授权访问，确保只有授权人员能够进入敏感区域或操作特定设备。

2. 金融支付与交易

随着移动支付的快速普及，人脸生物识别技术也被广泛应用于金融支付和交易场景中。用户只需通过扫描面部进行人脸识别，即可完成支付或交易，无需携带实体卡片或输入密码，提升了支付的便捷性和安全性。

此外，人脸生物识别技术还可以用于识别银行客户，提高账户的安全性，有效防止身份盗窃和欺诈行为。

3. 手机解锁与应用授权

传统的密码解锁方式存在泄露、被破解的风险，而人脸生物识别技术则提供了更加安全、便捷的解锁方式。用户只需用面部进行身份验证，即可解锁手机或授权特定应用的使用，避免了传统密码可能引发的各种问题。

同时，人脸生物识别技术还可以应用于手机支付、应用购买等场景，提升用户体验的便捷性和安全性。

4. 公共服务与身份识别

人脸生物识别技术在公共服务领域也有着广泛的应用。比如，机场、车站等公共场所可以通过人脸识别技术对旅客进行身份认证，提高安检效率；政府部门可以通过人脸识别技术对居民身份进行确认，提供更加便利的服务。

此外，人脸生物识别技术还可以用于失踪人员的寻找和认领，通过与数据库中的人脸图像进行对比，找到失散人员的亲属，实现亲情重逢。

人脸生物识别技术的挑战和发展趋势

虽然人脸生物识别技术具有许多优势和广泛应用的潜力，但仍然面临一些挑战。

首先，由于人脸图像采集和处理的复杂性，人脸生物识别技术对设备和算法的要求较高。高质量的图像采集设备和强大的计算能力是实现精准识别的关键。

其次，人脸生物识别技术在处理大规模场景和复杂环境时仍存在一定的局限性。例如，光线条件不佳、表情变化较大、年龄变化较大等因素都会对识别准确性产生影响。

此外，隐私保护问题也是人脸生物识别技术面临的挑战之一。在应用人脸生物识别技术时，如何保护个人隐私和信息安全，成为了亟待解决的问题。

虽然面临一些挑战，人脸生物识别技术依然具有广阔的发展前景。未来，随着技术的不断突破和应用场景的扩大，人脸生物识别技术将会变得更加成熟和普及。

总之，人脸生物识别技术凭借其准确性、便捷性和安全性等优势，正逐步改变着我们的生活方式和工作方式。相信在不久的将来，人脸生物识别技术将会在更多的领域得到应用，为我们的生活带来更多的便利和安全。

五、生物识别 人脸

生物识别技术：人脸识别的无限潜力

生物识别技术的快速发展正日益改变着我们的生活方式和工作环境。其中最受瞩目的技术之一是人脸识别，它利用计算机视觉和模式识别技术来识别和验证个体的身份。人脸识别技术已经在许多领域取得了突破性的进展，并被广泛应用于安全监控、金融交易、社交媒体和智能手机等领域。

人脸识别技术的原理

人脸识别技术通过从图像或视频中提取并比对人脸特征来进行身份验证。它主要包括以下几个步骤：

1. 检测人脸：首先，系统需要能够从图像或视频中准确地检测到人脸，并排除其他物体的干扰。
2. 特征提取：接下来，系统会提取人脸的关键特征，比如眼睛的位置、鼻子的形状等。这些特征将被用于生成人脸的唯一编码。
3. 人脸匹配：在验证身份时，系统会将提取的人脸特征与数据库中存储的模板进行匹配，以确定是否为同一人。

人脸识别技术的优势

相比其他生物识别技术，人脸识别具有以下优势：

• 非接触式识别：人脸识别无需接触传感器或设备，用户只需在摄像头前进行自然展示即可。
• 易于采集：人脸图像的采集非常简便，几乎可以在任何现有的摄像头设备下进行，无需额外的硬件投资。
• 高度准确：通过利用先进的图像处理和机器学习算法，人脸识别技术已经达到了非常高的精度。
• 良好的用户体验：相对于其他生物识别技术，人脸识别技术在用户体验方面更为友好，几乎没有任何学习成本。

人脸识别技术的应用

由于其独特的优势，人脸识别技术已经在许多领域得到了广泛应用：

• 安全监控：人脸识别技术可以用于监控系统中，识别和追踪潜在的犯罪嫌疑人。
• 金融交易：许多银行和金融机构正在采用人脸识别技术来加强用户身份验证，提高交易安全性。
• 社交媒体：人脸识别技术被广泛运用于社交媒体平台，方便用户自动标记朋友的照片。
• 智能手机：现代智能手机已经普遍配备了人脸识别功能，方便用户解锁设备和进行安全支付。

人脸识别技术的挑战

尽管人脸识别技术有很多优势和应用，但它仍面临着一些挑战：

1. 光照和角度：人脸识别技术对于光照和拍摄角度的要求比较高，可靠性在不同环境下存在差异。
2. 隐私和安全：随着人脸识别技术的广泛应用，人们对于个人隐私和数据安全的担忧也在增加。
3. 误识率：人脸识别技术仍存在一定的误识率，尤其是在复杂场景下，如人群中的识别。

人脸识别技术的未来

尽管人脸识别技术面临一些挑战，但它的潜力无限，未来的发展前景仍然非常广阔：

1. 政府监控和公共安全领域将继续推动人脸识别技术的发展，并加强法律法规以保障个人隐私和数据安全。

2. 随着人工智能技术的进一步发展，人脸识别将与其他技术融合，如情绪识别、行为分析等，为更多领域带来新的应用。

3. 人脸识别技术将在智能家居和物联网领域持续发展，实现更便捷、智能的生活体验。

总之，人脸识别技术作为生物识别技术的重要分支，具有广泛的应用前景和无限的潜力。随着技术的不断进步和突破，我们相信人脸识别技术将在未来给我们的生活带来更多的便利和安全。

六、人脸识别 生物

人脸识别技术对生物研究的影响

人脸识别技术作为一种高级的生物识别技术，正逐渐在生物研究领域发挥重要作用。这种技术利用计算机视觉和模式识别等技术手段，识别和验证人脸的身份特征。在生物研究中，人脸识别技术可以广泛应用于识别个体、分析表情、评估情绪和跟踪行为等领域。

人脸识别技术在识别个体方面的应用

通过人脸识别技术，可以对个体进行准确的身份识别。在生物研究中，需要对大量的个体进行标识，以便进行各种实验和研究。传统的手工标记方法耗时费力且容易产生错误，而人脸识别技术可以自动化地完成这项任务。通过采集和识别个体的人脸图像，可以准确地对个体进行标记，提高研究的效率和准确性。

人脸识别技术在分析表情方面的应用

人脸是传递情感和表情的重要媒介，通过对人脸图像进行分析，可以获取个体的情感状态和表情信息。在生物研究中，人脸识别技术可以帮助研究人员探索个体的情感和行为反应。例如，在动物行为研究中，研究人员可以通过观察和分析动物的面部表情来了解其情感状态和行为特征。

通过人脸识别技术，研究人员可以自动地识别和分类不同的表情，如笑容、愤怒、恐惧等，从而推测个体的情感状态。这种技术的应用可以大大简化研究过程，提高数据的准确性和可靠性。

人脸识别技术在评估情绪方面的应用

在生物研究中，了解个体的情绪状态对于研究人员来说非常重要。人脸识别技术可以帮助研究人员评估个体的情绪水平和情绪变化。通过分析个体面部表情的细微变化，可以得出个体情绪的评估结果。

利用人脸识别技术，研究人员可以实时地监测个体的情绪状态，为研究提供更全面和精确的数据支持。例如，在药物研究中，可以利用人脸识别技术评估药物对个体情绪变化的影响，帮助研究人员更好地了解药物的治疗效果。

人脸识别技术在行为跟踪方面的应用

人脸识别技术可以用于跟踪个体的行为。通过对个体的人脸图像进行实时识别和分析，可以准确地记录个体的位置和行为轨迹。在生物研究中，了解个体的行为特征对于研究人员来说至关重要。

利用人脸识别技术，研究人员可以对个体进行准确的行为跟踪，记录个体的运动轨迹、相互作用以及社会行为等。这种技术的应用可以帮助研究人员更好地了解个体的行为习惯和行为模式，为相关研究提供数据支持。

总结

人脸识别技术作为一种高级的生物识别技术，对生物研究的影响日益显现。通过人脸识别技术，研究人员可以实现个体的准确识别、表情分析、情绪评估和行为跟踪等应用。这些应用不仅提高了生物研究的效率和准确性，还为相关领域的研究提供了更深入和全面的数据支持。

七、人脸识别识别手机人脸可以吗？

人脸识别是不可以用照片的。因为人脸识别必须保证所识别的是一个活人，在识别过程中需要用眨眼、摇头、张嘴等动作来确保是否为活体，所以用照片是不行的。人脸识别必须是正面的，电脑对比的不是尺寸，而是比例。所以人脸识别用手机人脸或者是照片识别都是不可以的

八、人脸识别时手机相机识别不了？

手机相机在人脸识别时识别不了的原因可能有以下几点：

1. 光线不足：当光线不足时，摄像头可能无法捕捉到清晰的人脸图像，从而导致识别失败。在这种情况下，您可以尝试调整光线角度或使用闪光灯补充光线。

2. 人脸角度和姿势：人脸识别技术需要捕捉到清晰、正面的人脸图像。如果拍摄角度或姿势不正确，可能导致识别失败。请确保拍照时人脸处于正面、清晰的状态。

3. 人脸尺寸：人脸识别技术对于人脸的大小有一定要求。如果人脸在画面中过大或过小，识别效果可能会受到影响。尝试调整拍摄距离，使人脸在画面中占据合适的大小。

4. 摄像头品质：手机摄像头的品质也会影响人脸识别的准确性。建议使用具有较高像素和清晰度的手机摄像头。

5. 软件问题：有时，手机的人脸识别软件可能出现故障或未正确安装。在这种情况下，您可以尝试重启手机或查看手机厂商是否提供软件更新。

6. 遮挡物：如果人脸识别过程中画面中被识别对象佩戴了口罩或其他遮挡物，可能导致识别失败。请确保拍照时人脸无遮挡。

7. 数据库问题：部分手机可能需要与人脸识别数据库进行比对。如果数据库中没有对应的人脸信息，识别系统可能无法识别。在这种情况下，您可以尝试添加人脸信息到数据库。

如果以上方法都无法解决问题，您可以联系手机厂商的客户服务寻求技术支持。同时，确保手机摄像头和人脸识别软件正常运作，也有助于提高识别成功率。

九、安卓手机人脸识别怎么识别？

安卓手机的人脸识别通常需要手机前置摄像头和面部识别软件的支持。一般步骤如下：1. 打开手机，在设置中启用面部识别功能。2. 创建面部识别模型，这个过程可能需要一些时间，因为手机需要收集并分析用户的面部特征。3. 模型创建完成后，每次解锁手机时，将面部对准手机前置摄像头，就可以实现人脸识别解锁了。对于一些安全性较高的应用，如银行、支付等，可能需要额外的安全措施，如密码或指纹识别等。此外，不同品牌和型号的手机在操作步骤和功能上可能有所不同。例如，某些手机可能还支持通过面部识别来启用特定的功能，如静音、调整屏幕亮度等。需要注意的是，虽然人脸识别在一定程度上提高了手机的安全性，但也存在一些安全隐患。例如，如果手机被盗或丢失，他人可能会通过面部识别技术解锁手机。因此，为了保护个人隐私和安全，建议在使用人脸识别功能时，要谨慎保护个人生物信息，避免被恶意利用。

十、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：