人脸识别现在发展的咋样，准确率好像不高啊，和指纹识别比有什么优势吗

人脸识别技术的优势

1、自然性

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份，具有自然性的识别还有语音识别和体形识别；而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体，所以不具备自然性。

2、非强制性

被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉。

人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，它不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。因为这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

3、非接触性

相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的！也就是说，用户是不需要和设备直接接触的。

4、并发性

人脸识别能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的检测、跟踪及识别。

正是由于上述种种优势，人脸识别近年来在国内的发展非常迅速。现下，随着软件技术的成熟、硬件完善、价格下降，人脸识别技术在金融和互联网领域的应用受到前所未有的关注，在金融、司法、海关、军事及人们日常生活的领域扮演着越来越重要的角色。

人脸识别技术的工作模式及应用领域

1、人脸确认

就是将两个人脸图像进行一对一的比对，判断是否为同一个人。其可应用于电子护照验证、驾驶证验证、身份z验证等领域。

2、人脸鉴定

就是将待识别的人脸图像与数据库中多人的人脸图像进行比对，从而鉴别出此人的身份。其可应用于罪犯识别、身份z检测等领域。

3、人脸属性分析

就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回人脸的性别、年龄、种族、配饰等信息。其可应用于商业领域和广告领域，包括广告效果评估、人群分析、精准广告投放等。

4、表情分析

就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶等表情信息。其可应用于商用、医疗康复、心理咨询等领域。

人脸识别技术的识别方法

1、几何特征的人脸识别法

几何特征人脸识别法是最早投入使用的一种人脸识别法。该方法主要是对人脸表面上的一些基本特征进行细致的观察，以此对人脸信息进行科学的识别。

优点：识别速度非常快，对于系统内存的需求较小；

缺点：识别效率较低。

2、基于人脸特征的人脸识别法

基于人脸特征的人脸识别法也可以称为主成分分析法，该方法近几年在各个行业得到了广泛的应用。

优点：能够对不同人脸的特征信息进行详细的表述和体现；

缺点：对人脸的鉴别和区分的正确度较低。

3、d性图匹配

人脸识别法d性图匹配人脸识别法主要是利用动态化链接结构对人脸进行识别。

优点：对人脸识别的整体性能较好；

缺点：所需计算量和存储量较大，耗费时间长。

4、隐马尔可夫模型

人脸识别法隐马尔可夫模型人脸识别法主要是依据隐马尔可夫模型技术来对人脸信息进行科学识别。隐马尔可夫模型是一种对信号统计的特性进行科学描述的统计模型，因此，利用该模型对人脸识别技术进行应用时，不需要对复杂的人脸图像中的种类特征进行提取。

优点：可以准确的对处于变化中各种环境因素进行适当的调整，且识别率较高；

缺点：在使用过程中对整体模型的复杂度要求较高。

5、神经网络人脸识别法

神经网络人脸识别技术是通过大量样本图像的训练获取识别模型，再通过识别模型进行识别。神经网络人脸识别技术不需要人工选取特征，能够在样本训练过程中进行学习。它是近来较热的是深度学习的人脸识别方法，其识别准确率高，可以达到99%以上。

以上识别方法可以说是时代发展与技术进步的共同产物。虽然当下单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上也不免会出现小瑕疵。但我们依旧可以在识别技术多元化交错发展的大环境下，取长补短、不断开拓，研究出令人瞩目的新技术！就比如智芯原动研发的人脸识别系统。

智芯原动的人脸识别系统

智芯原动自主研发了基于具有深度学习的深度卷积神经网络的人脸识别系统，该系统可以实现视频中的人脸区域的定位、跟踪，并对定位的人脸区域进行智能分析，返回智能分析的结果。

智芯原动的人脸识别系统不仅可以用于人脸确认、人脸鉴定，还可以用于人脸属性分析和表情分析。尤其是在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。

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所谓颜值得分只是游戏玩玩而已，不必当真，只能是大概其。因为人的颜值不是机器可以确认的。俗话说，情人眼里出西施，判断一个人颜值是多方面的，不是外貌所决定的。

影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄，模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。

一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。

用AI技术算命有哪些套路？

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发型不只正面的功夫要足，侧面功夫的准备也是不可小视的，侧面脸型一般有三种：凸侧脸、平侧脸、凹侧脸。

特点：小额头、大鼻子、轮廓感很强，很具有人种脸型的特点。

方案：这种脸型做发型时，先要增加前额的头发，使脸看上去直一些，后脑的发量也可以适量的增加，但要注意分寸，否则就弄巧成拙了。免费AI智能。

而且纹理过于丰富的卷发只会让这一脸型的轮廓感显得更强。这种脸型和长卷发(微卷)配合就更加完美了。

特点：脸部侧面线条过于平直，起伏不大。

方案：这种脸型的相对发型禁用直发，应用卷发，它可以缓解你的脸侧面线条的平直程度，卷发可以夸张一些，而有序的卷发，充斥着野性美的漂亮发型。

特点：其特点和凸侧脸相反，它最显著的特点是它有一个突出、外伸的下巴。

方案：怎么让下巴这一劣势转为优势呢。免费人工智能看相。

时注意前颚的头发不要太多，采用柔和的边缘，以及后脑膨胀的发量，在的同时，也使得那讨厌突出、外伸的下巴一下子变得性感了许多。

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人脸识别技术

首先我们来了解下人脸识别本身的技术。在人工智能技术的持续的进化下，人脸识别的准确率也在逐渐提升，我们已经能看到有多家企业在权威人脸识别数据库LFW上刷新纪录的消息，实验室的数据高达995%甚至往上，这是人脸识别技术应用到实际业务中的基础，我们也为此感到高兴。

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一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。扫一扫测脸型算命。

针对这些技术难点，目前相关技术提供商均在通过优化算法以及加大对模型的训练来寻求突破，我们也能从相关的资讯中了解到人脸识别监测精度的发展进度，它们的落地领域包括应用最为广泛的安防以及金融、商业应用等领域

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