在github上怎么下载人脸数据库

在GitHub上下载人脸数据库，一般需要进行如下步骤：首先，打开GitHub网站，搜索相关的人脸数据库并进入对应页面。其次，选择“Clone or download”按钮，进行下载。可以通过两种方式下载，一种是直接下载zip压缩包和解压缩，另一种是Fork到自己的仓库，用git clone命令下载。下载完成后，可以使用对应的脚本或软件工具，对数据进行处理和使用。当然在下载时，也需要遵循相关的使用规范，如保护隐私数据等。

1、图像数据的获取不同。2D人脸识别以2D图像为基础，这也就给了虚假照片、视频或人脸硅胶面套的可乘之机。3D人脸识别是过3D摄像头立体成像，可以识别视野内空间得每个点位的三维坐标信息，从而提升分析判断的准确性。

2、安全性不同。3D结构光生物人脸识别，简单的说就是在空间上的投影，不仅仅是长和宽，还有高，也就是xyz轴，安全系数非常高，还支持了人脸支付的 *** 作。2D传统的人脸识别就只是进行简单的比对，安全系数很低，基本上没有什么实用性。

3、人脸特征的提取方式不一样。3D结构光人脸识别，与2D识别不同的是，对人脸采集了3万多个采集点。2D人脸识别主要是基于可见光图像的人脸识别，在暗光环境下无法解锁，可以使用照片解锁的安全问题等。

扩展资料

3D人脸模型比2D人脸模型有更强的描述能力，能更好的表达出真实人脸，所以基于3D数据的人脸识别不管识别准确率还是活体检测准确率都有很大的提高。

2D人脸识别的优势是实现的算法相对比较多，有一套比较成熟的流程，图像数据获取比较简单，只需一个普通摄像头即可，所以基于2D图像数据的人脸识别是目前的主流，在安防、监控、门禁、考勤、金融身份辅助认证、娱乐等多种场景中都有应用。

3D人脸识别在市场上根据使用摄像头成像原理主要分为：3D结构光、TOF、双目立体视觉。

3D人脸识别处理的是3D的数据，如点云、体素等，这些数据是完整的，立体的，能表达出物体各个角度的特征，不管一个人正脸还是侧脸，理论上都是同一个人。但是因为点云等3D数据具有数据量大、而且点云数据具有无序性、稀疏性等特点，3D人脸识别开发难度比较大。

人脸识别不可以用照片。

因为是3D人脸识别解锁，人脸识别前会进行活体检测，比如需要眨眼，照片对于活体检测必然是通不过的，所以照片解锁会失败。　

其实传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。其解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，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。　

人脸识别用途

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

人脸识别门禁是基于先进的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。

3D建模复制人脸识别不了可能是由于几个原因：1人脸复制质量不够高，模型质量可能不够高，复制的人脸与原始人脸之间存在差异；2人脸识别算法优化未达到最佳，无法有效的识别复制的人脸；3复制的人脸和原始人脸的姿态、光照等条件差异太大，导致识别算法无法有效的识别出复制的人脸；4复制的人脸距离摄像头太近或太远，导致摄像头无法捕捉到有效的图像信息，从而导致识别算法无法有效的识别复制的人脸。

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