1樓:雪無雙
人工智慧作為當下科技發展和革新的方向,延伸了許多新的技術,比如說現在廣泛應用的人臉識別技術,那麼在生活中,我們常見的人臉技術經常都使用在哪些領域呢?<>
我們常見的刷臉技術,經常使用在宿舍門禁,或者是刷臉支付,銀行時存取錢需要刷臉驗證。 刷臉支付仍處於試行階段,若要大範圍地運用,不僅需要對軟硬體裝置加大投入,更需要一系列安全措施來保障使用者安心使用;面部採集技術的各個環節都需要得到保護和確認,具體包括採集主體是否有權採集;採集後的管理是否安全、使用是否合法;被採集者的授權是否得到保障等。<>
對於面部資訊濫用的型別、方式、主體都應該在法律上有所界定,從而進行相應的判定和處罰。對於人臉識別,需要完善立法和強化監管,讓這項技術更加規範、恰當地得到應用。<>
各大手機廠商推出的新一代手機中,刷臉解鎖已經替代了指紋解鎖,一些支付系統也都紛紛採用了人臉識別技術。在現實生活中,人臉識別已經被應用得越來越廣。《法制**》記者來到一家便利店,發現不少人在自助結算機前買單。
人臉識別有哪些優點呢:人臉識別採集裝置簡單,使用比較快捷,不需要特別複雜的專用裝置,影象採集在數秒內就可以完成;方便快捷。黑客已經開始尋找複製人臉以欺騙面部識別系統,但事實證明,該技術比指紋或語音識別技術更難破解。
所以人臉識別技術還是比較安全的;怎麼大家相對於指紋、刷臉、語音更喜歡哪種呢?
2樓:網友
科技的發展都將讓我們的生活更加便捷,在生活中需要本人簽字或輸密碼的行為,都將被人臉識別技術所代替,基本是防禦系統了,但是如果運用不恰當的話,那也會給我們帶來困擾。
3樓:貓擬
像這種高階的技術首先肯定應用於軍事建設,其次就會用於一些科技裝置上面,最後就會服務我們。
4樓:塔裡以南
我覺得會流向一些更加高科技的地方,或者是一些買賣東西的地方。
人臉識別系統運用什麼技術
5樓:6阿克希亞
以下幾種:
1.基於特徵臉(pca)的人臉識別方法。
特徵臉方法是基於kl變換的人臉識別方法,kl變換是影象壓縮的一種最優正交變換。高維的影象空間經過kl變換後得到一組新的正交基,保留其中重要的正交基,由這些基可以轉成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性,就可以將這些投影用作識別的特徵向量,這就是特徵臉方法的基本思想。
這些方法需要較多的訓練樣本,而且完全是基於影象灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。
2.神經網路的人臉識別方法。
神經網路的輸入可以是降低解像度的人臉影象、區域性區域的自相關函式、區域性紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練,而在許多應用中,樣本數量是很有限的。
3.彈性圖匹配的人臉識別方法。
彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離,並採用屬性拓撲圖來代表人臉,拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量,用來記錄人臉在該頂點位置附近的資訊。該方法結合了灰度特性和幾何因素,在比對時可以允許影象存在彈性形變,在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果,同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。
4.線段hausdorff 距離(lhd) 的人臉識別方法。
心理學的研究表明,人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和準確度上絲毫不比識別灰度圖差。lhd是基於從人臉灰度影象中提取出來的線段圖的,它定義的是兩個線段集之間的距離,與眾不同的是,lhd並不建立不同線段集之間線段的一一對應關係,因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明,lhd在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現,但是它在大表情的情況下識別效果不好。
5.支援向量機(svm) 的人臉識別方法。
近年來,支援向量機是統計模式識別領域的乙個新的熱點,它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協,從而提高學習機的效能。支援向量機主要解決的是乙個2分類問題,它的基本思想是試圖把乙個低維的線性不可分的問題轉化成乙個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明svm有較好的識別率,但是它需要大量的訓練樣本(每類300個),這在實際應用中往往是不現實的。
而且支援向量機訓練時間長,方法實現複雜,核函式的取法沒有統一的理論。
希望有幫助。
人臉識別技術的核心是什麼,什麼是人臉識別技術
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不用識別人臉的貸款,不用識別人臉的貸款app
回答提問 不用人臉識別的貸款平台 有那個比較正規的 回答1 工行融e借 2 招聯好期貸 這是招聯金融專門為缺錢使用者提供的服務,額度最低500元,最高可藉到20萬元,借款期限從3期 36期不等,大家根據自己的情況自由選擇,按日計息,可支援等額還款等多種還款方式,適合短期周轉。3 平安小橙花 如果曾經...
在未來人臉識別技術會應用到哪些場景
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