哈弗初恋人脸识别怎么用哈弗初恋面部识别有什么用

哈伯初恋人脸识别系统的作用是通过摄像头采集驾驶员脸部特征信息，实现脸部识别、分心监测、疲劳监测、表情识别功能。人脸识别系统只是辅助工具，在任何情况下，驾驶员都应该对车辆的安全负责，严禁疲劳、分心驾驶，必须时刻集中精力谨慎驾驶。为确保系统正常工作，请确认摄像头清洁且无遮挡物，并禁止使用磨损性或尖锐物体清洁相机。敲打相机也会对系统产生负面影响。哈伯初恋人脸识别系统的使用方法是，在多媒体显示屏上完成个人核心人脸的录制。如果未完成核心人脸录制，则无法使用脸部识别功能。您可以在多媒体显示屏上方便地打开或关闭相关功能。当人脸识别功能解锁车门后，系统会激活，坐上驾驶座后，系统会自动识别驾驶员身份并登录驾驶员账户，为您提供个性化服务和设置。分心监测功能主要分析驾驶员的注视方向和视线在该区域的停留时间，从而计算当前驾驶员的注意值。系统会在行驶速度超过15公里/小时且系统识别到驾驶员处于分心驾驶状态时，在语音提示的同时，在仪表上显示警报画面。若打开方向指示灯或将方向盘旋转到一定角度时，监视功能会受到限制，警告消息将不再显示。疲劳监测功能主要识别驾驶员眼睛状态（闭眼、眨眼等）、眨眼时间和频率等特征，从而判断当前驾驶员的疲劳程度。当将变速杆切换到前进挡几分钟后，系统发现驾驶员处于疲劳驾驶状态时，会进行语音提示或语音呼叫，并在仪表上显示报警画面。系统语音提示时，表示驾驶员疲劳程度严重影响行车安全，请接受系统建议，尽快停放在安全的地方休息。表情识别功能是在系统识别到驾驶员的心情，如愤怒、惊讶、悲伤等表情后，进行相关的声音提示。系统 *** 作方式简单，且功能强大，确保驾驶过程的安全与舒适性。

通过面部表情来识别人的心理

通过面部表情来识别人的心理，生活中，想知道一个人内心在想什么，其实是有方法的，我们可以通过人们的面部表情，来识别人的心理变化。那么大家知道要如何通过面部表情来识别人的心理吗？下面和我一起来了解一下吧！

通过面部表情来识别人的心理1

在人们日常交流中，只有7%的信息是通过语言来传递的，55%的信息是通过面部表情来体现的。可见，表情信息在人们之间交流的重要性。

随着人工智能和模式识别的不断发展，人机智能交互中的一项重要技术——人脸表情识别也受到关注。人脸表情识别主要是利用人脸识别技术，对人脸的表情信息进行特征提取并归类，使计算机能获知人的表情信息，进而推断人的心理状态，从而实现人机之间的高级智能交互。

从识别模式来看，人脸表情识别与我们的行为心里学是一致的。行为心里学有一个说法是瞬间识人的超级心里密码是在第一时间看对方的脸。通过表情判断一个人的心里情况，也就是通过细小的表情和微小的动作来观察对方的心里，对即将发生的事情做出一个准确推断。

目前，人脸表情识别的应用领域主要是安全领域、智能机器人研制、电脑游戏、医疗领域等。并且人脸表情识别主要定义六种表情生气、厌恶、害怕、伤心、高兴、吃惊，将人脸划分为若干个运动单元来描述面部动作，这些运动单元显示了人脸运动与表情的对应关系。

人脸表情识别可分为人脸图像的获取与预处理、表情特征提取和表情分类这三部分。基本上与人脸识别在人脸图像的获取和预处理这些环节上是一致的，只是在特征提取方面有区别，人脸识别提取的特征是同一人脸的个体差异，而表情识别提取的特征是同一人脸的不同表情下的差异。

通过面部表情来识别人的心理2

亚里士多德说，脸是心灵的一扇窗，透过表情可以看到一个人的思想。古罗马时期的大哲学家西塞罗也是这一观点的支持者。的确，两千年过去了，面部表情仍然被普遍认为是判断人们感受的一种有效方式，而且不论年龄、性别和文化差异。比如：挑起眉毛表示困惑，微笑表示幸福，皱眉表示悲伤。

但事实果真如此吗？心理学家针对数百篇关于面部表情和潜在情绪之间关系的论文进行了一项分析研究，得出的结论有点儿令人意外：并没有翔实的科学证据表明，人们的日常情绪可以通过面部表情来识别。也就是说，一个没有面带微笑的人，并不意味着他不快乐。

心理学家发现，以城市为生活背景的成年人，生气时皱眉的机率平均为30%。这就意味着， 人们在生气时，大约有70%的情况是不会皱眉的。相反，人们把皱眉用在了别处，比如，当人们集中注意力时，当有人讲了一个糟糕的笑话时，或者当他们体内有气体时（想要放屁时）。

研究人员得出结论，皱眉，或者面有怒色，是人们表达愤怒的方式之一，但绝不是唯一。人类面部表情之复杂和难以捉摸，不仅限于愤怒，也适用于心理学家定义的六种情绪类别：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。

这让人们对科技公司开发人工智能算法的努力产生了疑问。科技公司总是声称，人工智能算法可以识别面部表情，并计算出潜在的情绪状态。例如，微软声称其"情感分析应用程序"能够通过检测人们的视频片段来判断他们的内心感受。然而，美国俄亥俄州立大学的计算机工程师阿历克斯·马丁内斯对此表示怀疑。他认为，试图根据人脸图像识别人类情绪的做法，事实上是忽略了产生情绪的背景环境的重要性。

首先，面部表情是人们用来交流的许多非语言形式之一，类似的还有身体语言。人工智能识别人的情绪也需要考虑这些因素。而了解情绪产生的背景对于面部表情的解读似乎更为重要。对此，马丁内斯博士引用了一项实验来加以证明。在该实验中，研究人员给参与者展示了一名男子的脸部特写照片，照片上的人嘴巴大张着似乎在尖叫，脸涨得通红。

仅仅根据这一点，大多数参与者会猜想照片上的人非常生气。然而将照片拉到全景，才发现照片实际上是一名足球运动员伸出双臂庆祝进球。他那张局部看起来像是生气的脸，实际上是一种狂喜的表情。

考虑到人们在大部分时间里无法通过表情来准确猜测彼此的情绪状态，马丁内斯博士认为，计算机也不可能做到这一点。他表示："一些公司声称算法可以通过人们的表情来识别他们的情绪状态，并将其应用到比如招聘等场景中，""有些公司要求应聘者提交一份视频简历，然后由一个机器学习系统对其面部表情进行分析，之后得出是否适合雇佣的结论，这种做法真的很令人震惊，因为有些算法可能是基于错误的假设，甚至是一个危险的假设，而在此基础上得出的结论可能是非常可怕、甚至是危险的。"

人脸识别系统可以连接电脑获取照片，人脸识别是当前一项非常热门的研究领域采用图像处理中的强大工具OpenCV实现简单的中人脸的检测，并在图像中标记出来，可通过摄像头获取实时画面并识别其中的人脸表情，也可以通过读取识别。

在当前利率市场化、互联网金融蓬勃发展、经济新常态三大因素形成共振的历史转折点上，我国商业银行经营模式面临着全新的变革。如何在精细化经营管理的基础上为客户提供更优质、更安全的服务体验，成为各商业银行竞争的焦点。近年来，云计算、物联网和人工智能技术变革式发展，相关应用百花齐放，对“大数据”资源的整合利用与智能化发展成为了商业银行提高“内力”的修炼法门。人脸信息有着不可复制、不可**、简便直观等优点，是大数据时代各商业银行应储备和发掘价值的重要战略资源。而随着技术变革和应用的普及，建设大规模、分布式人脸数据库及识别系统的成本不断降低，识别的精度不断提高。可以预见，人脸识别技术在商业银行领域的潜在价值将被不断发掘提升，在保障服务安全性、节约客户时间、提升客户体验、整合与挖掘数据资源等方面具备广泛的应用前景。

人脸识别技术概述

人脸识别技术是以身份检索或校验为目标，通过从给定的静态或动态图像中提取人脸信息等手段，与数据库中已知身份人脸进行匹配的过程。由于受到光照、表情、遮挡、朝向等干扰因素的影响，与其他基于身份z、虹膜、掌纹、指纹等技术手段相比，人脸识别技术的准确率相对较低，但其采集方式最为友好：无须当事人配合，甚至在其意识不到的情况下，就完成了对人脸信息的采集与识别。因此，人脸识别技术在过去的四十多年中一直是人工智能领域的热点研究课题，至今已逐渐走向成熟，已经应用于反恐、安防、门禁等领域，近年来开始向教育、金融等领域推广。

根据应用场景的不同，人脸识别可分为针对二维图像的人脸识别、针对监控视频的人脸识别、针对近红外、热红外成像或素描等的多模态人脸识别和针对深度信息的三维人脸识别等。对于上述各种数据输入类型，均有来自学术界、业界的研究人员提出了基于不同假设、不同模型、不同学科背景的人脸识别处理方法。经归纳，这些方法有类似的处理步骤，主要包括以下几类：一是人脸检测。解决“有几张脸、脸在哪”的问题，即从或视频中检测并确定人脸的位置，并将其分离。二是人脸跟踪(针对视频人脸)。解决识别人脸“从哪来、到哪去”的问题，对检测到的每一张脸在视频各帧中进行跟踪，如出现遮挡应在遮挡结束后恢复跟踪，比如两张人脸交错而过应不出现混淆。三是人脸规范化。解决“鼻子、眼睛、嘴巴位置对得上”的问题，具体 *** 作包括预处理、归一化、人脸标定等。四是人脸识别。即解决“这个人是谁”(检索)、“这个人是不是某客户”(校验)的问题。

在建立人脸数据库及识别系统时，需要对人脸数据进行训练并建模，如果数据库动态更新还将涉及到在线学习等内容;识别人脸时，要把须识别的人脸与数据库中已有的人脸进行对比，判断二者相似程度，并按预先设定的标准进行检索或校验。人脸识别有多种方法，如：基于几何特征、基于子空间映射降维、基于模板、基于模型、基于神经网络等方法。

当前，基于“深度学习”的方法在一些算法竞赛中取得了很高的识别准确率，并迅速在业界投入应用。深度学习并不特指某一个算法，而是SparseCoding、RBM、深信度网络等技术方法的总称。作为一类基于神经网络的方法，根据认知心理学，其主要思想是模拟人类大脑神经的信号传递。与传统神经网络模型2～3层训练层不同，深度学习的训练层数可达8～9层。因此在2006年该思想被提出之初，海量的训练数据和很高的计算复杂度超出了当时硬件的承受能力。但由于计算机硬件性能的提升，深度学习算法在准确率方面的优势迅速凸显。目前，谷歌、微软、百度等公司都成立了专门的部门对深度学习技术进行研究开发，市场上也涌现出一批基于深度学习的人脸识别团队。目前，基于深度学习的方法已经成为人脸识别技术领域的重要发展趋势和方向。

此外，一些人脸分析技术也随着人脸识别技术的发展得到了普及和优化，包括对表情、年龄、性别等属性的判别，使基于这些属性信息的数据挖掘聚类、分类等大数据分析应用成为可能。人脸识别技术在实际应用中，还可以考虑与其他技术或辅助手段相结合，如结合深度信息实现活体检测，判断是真人还是照片等。

人脸识别技术在商业银行的应用

人脸识别技术当前主要应用于公共安全领域，如：识别追踪恐怖分子、布控犯罪率高发地区、机场安检、司机驾照验证、视频监控等。然而，人脸识别技术在商业银行同样存在着巨大的发展空间。未来，商业银行可以从安全防控和业务推动两方面着手，对人脸识别技术在银行落地进行全面部署和实施。

安全防控类应用场景

银行的安防难点之一是在动态场景下完成多个移动目标的实时监测。人脸识别技术在银行等人员密集的区域可以有效实现实时多目标在线检索和比对，实际应用效果良好。而且人脸信息易于采集、难以复制和**、自然直观，因此人脸识别技术可成为商业银行安全防控手段的优先选择。在安全防控领域，银行人脸识别技术的应用场景有以下几类。

营业场所人员影像控制。在商业银行的营业场所，人脸识别可以通过“伪装识别”进一步确保银行经营的安全性。通过识别营业场所中面部遮挡(如戴墨镜、口罩)的人员，系统可实时与警方数据库中身份数据进行比对，一旦发现异常情况，可以迅速启动黑名单预警机制或采取联网报警措施。此外，还可以将采集到的嫌疑人面部照片提交公安机关，为后续预警和案件侦破提供有力证据。

业务库区人员身份识别。银行经营过程中对安全性的极高要求使其身份验证技术较其他领域更为严格。例如，在金库、押钞车、ATM机加钞室等特殊环境下，许多传统的身份验证方法均难以满足要求，例如验证密码容易被盗、指纹识别可被复制、门禁卡容易遗失。带有活体检测功能的人脸识别技术可克服上述缺陷，进一步提升银行安防与保密安全性。

ATM机智能识别报警。在以ATM机为代表的自助设备应用场景下，人脸识别技术同样具有广泛的应用空间。如：通过ATM机内置摄像头识别取款人身份，与yhk所有人信息进行比对，防止盗刷现象;识别伪装或故意遮挡面部的人员身份，与警方数据库进行比对，保证取款人安全。当上述情况发生时，系统可触发预先设定的报警规则，最大程度地保护银行客户的资金和人身安全。此外，人脸识别系统还可监测客户遗留财物的情况，实时提醒，提升用户体验。

业务推动类应用场景

当前人脸识别技术在银行业务推动领域的应用方兴未艾，各商业银行仍处于积极探索阶段。从商业银行业务推动的视角来看，人脸识别具有如下应用方式。

远程开户与登录。作为银行开户时的重要流程，面签不仅耗费客户时间，而且占用银行人力资源。通过用人脸识别替代传统的肉眼辨识工作，不仅可以节约时间和成本，完成从填写个人资料到面鉴开户再到取卡、激活的全流程 *** 作，提升用户体验，而且可以在全网范围内对客户身份及信用背景进行识别和关联，避免人工面签时受到心理、经验等因素的影响。此外，在客户通过手机银行或网上银行进行远程登录时，可以通过人脸识别代替传统的密码输入 *** 作，完成客户查询账单、xyk还款、个人卡间互转、定活期互转等个人资金划转等功能，避免密码被盗或遗忘等现象。

客户个性化服务。当前商业银行竞争日趋激烈，对客户资源的争夺已由产品导向型转化为服务导向型。通过定制化的个性服务提升客户体验将成为未来商业银行竞争的重要手段。运用人脸识别技术可以很好地完成对客户的识别和精准信息搜索，当某位客户进入营业网点后，可通过人脸识别技术快速判断客户是否为该行现有客户，准确获取客户姓名、年龄等信息，方便网点工作人员拉近与客户的距离。此外，通过对客户以往产品购买、交易流水、业务习惯等行为模式的提取和分析，进一步有针对性地为客户进行产品推介，从而有效提升营销成功率，与客户实现共赢。

人脸识别贷款发放。在银行贷款发放过程中，为有效杜绝冒名贷款、恶意骗贷等现象，可考虑引入人脸识别技术进行防控。基于贷款客户已在网点录入的人脸信息，通过数据共享，可以实现客户在全网点内的身份识别和验证，真正做到身份信息与银行信息的精准对应，实现贷款客户身份认证信息化、智能化、网络化管理。

综上可知，人脸识别技术在商业银行应用前景广阔。结合我国商业银行的实际经营情况，建议各银行根据自身业务发展，以业务推动为抓手，优先开展人脸识别技术在客户服务领域的部署与实施。这是因为：一方面从客户角度看，人脸识别技术直接应用于客户服务，能够解决客户最迫切的需求，给予客户最直观的服务体验，有助于快速提升客户满意度;另一方面从商业银行角度看，面向客户服务的人脸识别应用可以快速为银行创造利润，效果明显，可以为人脸识别在银行的全面落地奠定良好基础。

发展建议

人脸识别属于计算机科学应用研究而非基础理论，对不同算法进行比较和评价的依据是实验和实践。

当前，业界较为通行的人脸识别算法基准有LFW(LabeledFacesintheWild)和 FRVT(FaceRecognitionVendorTest)。LFW数据库由美国马萨诸塞大学阿默斯特分校建立，包含13,000余张，多数来自网络而非实验室环境。在数据库中，对同一个人物有的存在多张，有的只存在一张。由于均为日常环境下正常拍摄所得，实用性强，测试难度系数高，实验结果有说服力。学术界和业界分组别参与该项基准测试。FRVT由美国国家标准及技术研究所组织，目标为测试业界人脸识别算法的性能。该基准测试使用一个包含160万人的大数据库，不定期进行测试，最近的一次是在2013年，仅对业界开放。

国内商业银行在发展人脸识别技术具体应用落地时，除了考虑对LFW和FRVT两个业界权威标准进行参考外，还应立足于对一些实际情况的考量，建议可以优先选择国内的技术产品。一是因为国际上的算法普遍趋同，国外产品的实现效果与国内相比无显著性差异，但价格往往高于国内。二是考虑尽职调查和个性化定制谈判，国内的接洽成本远低于国外。三是监管风险，鉴于商业银行的数据属于核心金融数据，应充分考虑在监管要求下的用户数据安全，并尽可能规避国内外法律体系差异引起的法律风险。四是硬件约束，如果使用国外云服务API，可能出现跨国网络延迟的问题。五是在算法实现方面，国外技术训练数据集中黄种人的较少，可能影响应用效果。六是考虑产品售后服务和技术支持，国内产品的服务响应速度与国外相比存在较大优势。鉴于上述原因，国内商业银行在应用人脸识别技术时可优先考虑从国内领先的服务供应商中进行选择。

此外，在一些具体应用的功能设计方面，还应遵循相关监管政策与行业规范。以远程开户业务为例，央行2015年8月下发的《关于银行业金融机构远程开立人民币银行账户的指导意见(征求意见稿)》中要求：“银行采用现代化的安全技术手段，利用政府部门数据库、本行自身数据库信息、商业化数据库信息，通过客户信息交叉验证、其他银行账户交叉验证，电话回访、邮寄资料等方式，构建安全可靠的远程开户客户身份识别机制;同时，还可根据开立账户性质采取同一法人不同分支机构见证、通过第三方识别客户身份、上门查验身份z明文件等方式进行客户身份信息核实、开户银行承担客户身份识别责任。”将银行远程开户业务纳入监管，并明确银行是识别客户身份的责任主体。央行2015年12月25日发布的《关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》将政策落地，其中明确“提供个人银行账户开立服务时，有条件的银行可探索将生物特征识别技术和其他安全有效的技术手段作为核验开户申请人身份信息的辅助手段。”人脸识别技术作为生物特征识别技术家族中的重要成员，预计将成为一种主流的备选方案。而随着业务发展，未来可能还会再出台更加细化的规范或指引。因此，各商业银行应注意加强对新政策、新规定进行学习，并与相关政府机构、监管部门保持沟通，从而在设计和实施相关流程与系统时做到合规。

随着硬件设备的快速升级和算法技术的不断发展，人脸识别技术逐步从学术研究走向业界应用，并展现出强大的生命力。人脸信息具有易于采集、难以复制和**、自然直观等优点。人脸识别技术为商业银行安全防控和业务推动等应用模式提供了新的技术选择，并进一步开拓了业务运营模式。我国商业银行可以考虑从业务推动类服务入手，在借鉴国内外权威标准的基础上，优先选择国内有竞争力的服务提供商，有步骤、全方位地推动人脸识别技术在商业银行的落地实施。

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