人脸识别属于人工智能中的什么技术？

一、人脸识别属于人工智能中的什么技术？

属于生物识别技术，这种技术涵盖指纹、声纹、人脸、虹膜、静脉。

相比较，指纹识别应用较多，人脸识别技术因生物特征的严谨性进一步的提高，其算法近几年发展的较为迅速，有着较为广泛的应用前景，相关的资料也比较丰富，希望能帮到你。

二、人脸识别属于人工智能中的什么技术？人脸识别？

人脸识别属于计算机视觉技术，是指使用计算机软件和硬件工具来识别个人面部特征，并把它们与一组存储在数据库中的身份特征进行对比。它是一种人工智能技术，因为它使用计算机视觉和机器学习等技术来处理图像和视频。

三、人脸识别门锁属于人工智能产品吗？

是属于人工智能产品，智能识别，作为人工智能领域的典型分支技术，人脸识别通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别，既属于图像识别，也属于生物特征识别，进而有了人脸识别锁的出现，推动着智能锁行业的发展。“人脸识别”这一技术，给人们的生活带来了很大的改善和便利！

智能门锁，相比传统机械锁来说，它的最明显特征就是智能化。除了智能化之外，智能锁本身的安全性、方便性也是区别于传统锁的特点。而智能人脸识别门锁，不管是家居和办公的出入，亦或是金融银行机构的安防把控，在各种现实的应用领域已经慢慢地开始流行使用生物活体真人面容识别的智能门锁了。

四、人脸识别门锁是否属于人工智能产品？

是属于人工智能产品，

智能识别，作为人工智能领域的典型分支技术，

人脸识别通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别，既属于图像识别，也属于生物特征识别，进而有了人脸识别锁的出现，推动着智能锁行业的发展。

“人脸识别”这一技术，给人们的生活带来了很大的改善和便利！

智能门锁，相比传统机械锁来说，它的最明显特征就是智能化。

除了智能化之外，智能锁本身的安全性、方便性也是区别于传统锁的特点。而智能人脸识别门锁，不管是家居和办公的出入，亦或是金融银行机构的安防把控，在各种现实的应用领域已经慢慢地开始流行使用生物活体真人面容识别的智能门锁了。

五、人脸识别门锁属于人工智能产品吗?

智能识别，作为人工智能领域的典型分支技术，人脸识别通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别，既属于图像识别，也属于生物特征识别，进而有了人脸识别锁的出现，推动着智能锁行业的发展。“人脸识别”这一技术，给人们的生活带来了很大的改善和便利！

智能门锁，相比传统机械锁来说，它的最明显特征就是智能化。除了智能化之外，智能锁本身的安全性、方便性也是区别于传统锁的特点。而智能人脸识别门锁，不管是家居和办公的出入，亦或是金融银行机构的安防把控，在各种现实的应用领域已经慢慢地开始流行使用生物活体真人面容识别的智能门锁了。

六、人脸识别属于什么？

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

七、声控灯和人脸识别门锁是否属于人工智能？

声控灯和人脸识别门锁不属于人工智能。声控灯就是通过一个驻极体话筒感受到声音的变化而产生电阻的变化从而控制开关三极管的导通和截止来实现灯的开和关。

人脸识别门锁就是通过摄像头对主人的面部进行扫描和存储在锁中主人的人脸信息进行比对，数据一样时，门锁就打开了，这与人工智能技术还相差甚远。

八、人工智能是怎么进行人脸识别的？

人脸识别主要分为四个步骤：

Face Detection -> Face Alignment -> Feature Extraction -> Feature Matching ^[1]

对应: 人脸检测 -> 人脸对齐 -> 特征提取 -> 特征匹配, 如下图所示。

1 人脸检测

人脸检测（face detection）^[2]是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。它可以检测出面部特征，并忽略诸如建筑物、树木和身体等其他任何东西。有时候，人脸检测也负责找到面部的细微特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等的精细位置。

如下图所示，前两个人脸可以比较容易检测到，但后面一位面部都不部分遮挡，则不能很容易检测出来，这也是人脸检测的难点。 关于具体的检测算法，可以参考这篇简单的综述^[3]。

2 人脸对齐

人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。先定位人脸上的特征点，然后通过几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

3 特征提取

人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。 人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

4 特征匹配

这一步就是依据第三步特征提取之后的人脸建模，与数据库中的模型进行匹配，匹配结果为相似度，如下图所示。

难点：

人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性。所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括：

• 头部姿势
• 年龄
• 遮挡
• 光照条件
• 人脸表情

应用：

人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。下面列几个典型的应用场景。

• 门禁系统
• 安防系统
• 无人超市
• 电子护照及身份证
• 自主服务系统（如ATM）
• 信息安全系统，如刷脸支付
• 娱乐型应用，如抖音里的部分道具

总结：

人脸识别是一个系统性的工程，其中每一步都有不同类型的实现方法，但识别的准确率和达成率依赖于数据库的丰富和准确程度^[4]。

九、AI 人工智能 人脸识别市场这条路何去何从？

人脸识别应用十分广泛，今天我们就门禁识别系统中的人脸识别，来描述一下其痛点。

对于员工来说：

（1）传统识别过程繁琐。对于员工来说，传统的上班入门需要进行登记或者刷卡入户，比较繁琐，而人脸识别不需要携带相应的物件，凭借“刷脸”即可轻松入门。

（2）传统识别出错率高。传统识别依靠安保或者刷卡识别，出错率较高或者不够严谨，无法做到一一对应，影响绩效考勤或者让违规人员进入。

对于管理者：

（1）人工雇佣成本高。需要雇佣大量的安保人员，需要其24小时在岗。同时只要安装了人脸识别系统即可做到开源节流，同时保障安保系统高效运转。

（2）传统识别系统信息化难度低。传统企业应用刷卡或者人工方式来控制进出，对于下一步溯源比较困难，信息化、可视化程度低，很难进行下一步梳理和统计。

人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。目前基于深度学习的人脸识别算法一般采用卷积神经网络（ convolution neural network，CNN） 来实现。 发展至今，基于CNN的人脸识别算法在准确率上已经趋于100 ％ ，并且有越来越多效果很好的网络相续出现。

人脸识别产品已广泛应用于金融、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。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

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、电子护照及身份证。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。

5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。目前大多数场景中人脸识别都已经投入生产，并且作为企业重要的一部分。

十、人工智能人脸识别技术的论文难度如何？

人工智能人脸识别技术是一个相对复杂的研究领域，需要涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个方面的知识。因此，与这方面的论文难度也相对较高。

具体来说，人工智能人脸识别技术的论文需要包含以下内容：

1. 介绍人脸识别技术的研究背景和意义。
2. 对人脸识别技术的相关算法和模型进行分析和评估。
3. 针对人脸识别技术中存在的问题提出自己的解决方案和改进方法。
4. 针对自己提出的方案进行实验和评估，并与现有的算法进行比较。
5. 结果分析和讨论，总结自己的研究成果和不足之处，指出未来的研究方向。

这些内容需要研究者具备扎实的计算机视觉和机器学习的理论基础，并具备一定的编程和实验能力。同时，还需要熟悉人脸识别技术的前沿研究动态，并能够对现有的研究进行深入的分析和总结。

综上所述，人工智能人脸识别技术的论文难度相对较高，需要研究者具备较高的理论和实践水平。