3D人脸识别技术是什么_3d人脸识别有什么用

现有的人脸识别技术大致可分为2D人脸识别和3D人脸识别两类。其中，3D人脸识别技术可细分为基于数据的3D人脸识别技术和基于2D图像的3D人脸识别技术。视觉伟业的3D人脸识别技术应用领域非常广泛，有要有电子证件防伪及相关管理、刑侦破案、出入口控制、其它社会应用。

什么是人脸识别

是人工智能范畴里，生物识别中的一个类别，人体的生物特征具有唯一性和不易被复制的良好特性，人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，为身份鉴别提供了必要的前提。

与其它类型的生物识别比较人脸识别具有的特点

人脸是人们熟悉的识别方式，传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，已有30多年的研发历史。但在环境光照发生变化时，这种方式有着难以克服的缺陷，无法满足实际系统的需要，识别效果会急剧下降。

现代的人脸识别技术主要靠三维图像人脸识别，和热成像人脸识别这两种方案解决光照问题，但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

三维图像人脸识别

目前采用的较多的是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别，可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，这也是这两年人脸识别技术发展迅速，逐渐走向实用化的原因。

人脸识别备受追捧的原因

第一：并发性

在实际应用场景下，可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

第二：非接触性

不需要和设备直接接触就能获取人脸图像并储存，识别验证时也不必接触，大大减少了仪器损坏，细菌感染的问题。

人脸识别技术

第三：非强制性

几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像。

第四： *** 作简单

*** 作简单、结果直观、符合视觉“以貌识人”的特性。并且隐蔽性极好。

人脸识别技术缺点

第一：在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。

第二：用户剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情会与系统中存储的人脸有出入，可能引起比对失败。

希望本篇回答可以帮助到你~

望采纳~

1．企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2．电子护照及身份z。这或许是未来规模最大的应用。在国际民航组织（ ICAO）已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（ Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理[7]。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3．公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4．自助服务。如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人现金现象的发生。
5．信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。

人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。

香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。

在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。        

毕业人数少，工作缺口大，就业前景良好。
物联网产业尚处于初创阶段，虽其应用前景非常广阔，未来将成为我国新型战略产业，但其标准、技术、商业模式以及配套政策等还远远没有成熟。

行人闯红灯的人脸识别系统是在十字路口设置一块电子显示屏和人脸识别摄像机，当斑马线红绿灯从绿灯转为红灯时，系统会立即发声提醒：“现在是红灯，请不要闯红灯。”如果行人执意要闯红灯，当其走到斑马线中间，设备会模拟发出刹车声，以此来警告行人。不仅如此，系统还会对闯红灯的行人进行人脸人脸识别，并进行抓拍，取证闯灯前、闯灯中、闯灯后3张照片。
第一张：斑马线通行显示为红灯时，行人刚准备闯红灯，系统会拍下第一张照片；
第二张：当行人无视声音提醒，继续闯红灯时，拍照设备会继续拍下第二张照片;
第三张：当行人走到摄像机下方时，曝光设备会发出类似急刹车以及车辆碰撞的声音威慑行人，希望能够警示当事人返回路口，同时再次拍下行人闯红灯的照片。
至此，系统已经记录下了行人闯红灯的完整过程。系统会从拍下的照片中截取一张行人的特写，能够看清及分析出该行人的全貌，并将这些闯红灯的行人照片在现场的大屏上滚动播出，直到闯红灯的人主动联系交警，同意接受处罚并撤掉照片。而对于无所谓的人，交警也会通过大数据系统来主动联系当事人。据说该系统还会连接户籍系统，直接调取闯红灯者的户籍信息，这些闯红灯记录也将会纳入个人的征信系统。
闯红灯人脸识别系统存在的问题
1、语音警告有危险
在行人闯红灯的过程中一共有两个地方会出现语音警告，一是在红绿灯由绿灯转为红灯时，系统会提醒行人不要闯红灯；二是在行人闯到斑马线中间时，系统会模拟刹车的声音来刺激行人。
这种语音警告对于制止一部分行人闯红灯具有一定的作用，毕竟很多人会闯红灯只是因为心中一时之间的松懈，一旦在这个时候有人提醒自己的话，很多人会悬崖勒马。
但是，这个语音警告作用也有一定的问题存在。首先，就是在行人行至斑马线中间时的刹车警告。因为，这个时候是红灯时间，行人站在斑马线上是有一定的危险性的，而这种模拟刹车的声音会把行人吓到，更加加大了他们的危险，这是其一；其二，语音的提示究竟能起到多大的作用，其实很难说。
2、拍照曝光侵犯隐私
智能行人闯红灯取证系统不仅能够进行取证，还能够将闯红灯者在大屏幕实时曝光，起到惩罚与震慑作用。在执法者眼中，这一系统能够倒逼公众自觉遵守交通法规，但在一些公众看来，这一做法却存在侵犯个人隐私的嫌疑。
目前，人脸识别已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域，其丰富的应用场景给人脸识别带来巨大的市场潜力。随着应用场景逐渐增多，布局人脸识别的生态也更加丰富，从消费电子到安防、金融等。

面对大火的人脸识别市场，专注于人工智能技术场景创新与落地应用的引力互联，与字节跳动旗下面向企业的数字服务与智能科技品牌火山引擎在北京市海淀区签署合作协议。双方基于人工智能算法商城——钛灵AI算法市场，围绕人脸识别、手势识别、人体关键点检测等计算机视觉（CV）前沿技术方向，结合实际应用场景和数据展开深入合作。
伴随“新基建”在人工智能、物联网、5G等方面的持续投入，可以预见未来十年，我们将加速步入“视觉物联网时代”，人脸识别作为计算机视觉领域的主要技术方向，在“视觉物联网时代”必将获得爆发性增长。

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 “人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

人脸识别技术可用于自动门卫的监控系统、计算机及网络登陆系统、公安系统的罪犯身份识别、驾驶执照及护照等与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统、档案管理、人机交互系统等。

人脸识别的类型，可以根据采用的识别技术及算法技术来进行分类：

技术上可以分为2D的可见光平面算法人脸识别及3D的结构光人脸识别。这2者的区别是，2D的可见光识别可采用照片即可完成人脸的注册登记；3D的结构光人脸识别则需要在对应的识别设备前面进行3D人脸数据采集建模完成注册登记。

按是否能区分活体可分为普通人脸识别及活体人脸识别。这2者的区别是，普通人脸识别不具备活体判断，照片及视频均可能被拿来识别；而活体人脸识别则多了通过人脸识别算法等对识别对象进行活体检测判断，可有效避免各种欺骗识别。

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