人脸识别属于人工智能中的什么技术？人脸识别？

一、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。

二、人脸识别是人工智能的应用？

人脸识别属于人工智能的一个重要分支，人工智能主要是指技术行业，是一整个AI大环境，大平台，人脸识别属于其中一部分，和指纹、虹膜等类似，基本上御用身份确认。

编程是属于计算机专业，编程技术是指借助于计算机来达到某一目的或解决某个问题的技术，使用某种程序设计语言编写程序代码，最终得到结果。编辑程序让电脑执行的过程就叫编程。计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。

三、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。

四、人工智能里人脸识别行业的现状是什么？

目前我国排名前列的人脸识别企业主要有旷视科技、商汤科技等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司，老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等，同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。

在不同应用领域，人脸识别行业品牌的知名度不一样。按照人脸识别技术的应用维度分析，可以分为政府、企业和个人消费者，其中政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能安防领域，应用场景复杂，对准确性的要求较高;个人消费者应用场景复杂性低，但对消费体验要求较高。按照人脸识别技术的供给维度分析，人脸识别技术能够提供的产品主要划分为工程项目、硬件及软件技术。

在个人应用领域，纯粹的软件技术(人脸识别技术)与智能手机及平板电脑等智能终端结合，应用场景简单，主要品牌为旷视科技、商汤科技等初创企业;在企业应用领域，主要是门禁、考勤等产品需求，应用场景最为简单，主要品牌为汉王科技、海康威视等企业;在政府应用领域，人脸识别的项目工程一般应用在公共安全领域(包括出入境管理、智慧城市等领域)，此类领域应用场景最复杂，主要企业包括欧比特、海鑫科金、海康威视、大华股份等企业。

发展前景：多方因素驱动，市场规模稳步扩大

随着人脸识别技术不断成熟，市场需求将加速释放，应用场景不断被挖掘。从社保领取到校园门禁，从远程预授信到安检闸机检查，人脸识别正不断打开市场。人脸识别市场热度高涨，其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。人工智能下，深度学习使人脸识别的精确度超越肉眼级别，极大丰富了人脸识别的应用场景。互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景，同时智慧城市建设下，安防等领域对人脸识别的需求逐步扩大;巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间，同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度，有利于产业进一步发展。多方的推动使得人脸识别应用得到爆发式发展。

随着我国社会经济的稳步发展，对于人脸识别技术的应用需求也将越来越大。此外，随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像头数量大规模增长，使得人脸识别在数据采集上的阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。预计未来五年人脸识别市场规模将保持20%以上的增长速度，到2024年市场规模达到100亿元左右。

五、嘀嗒怎么刷人脸？

可以通过人脸识别技术来实现刷脸登录。具体操作步骤如下：

打开嘀嗒App，在登录页面选择"刷脸登录"选项。

系统会自动打开手机前置摄像头，将手机对准自己的脸部，确保光线充足，面部清晰可见。

系统会自动识别你的面部特征，并进行比对验证。如果验证通过，系统会自动登录你的账号。

如果验证不通过，系统会提示你重新进行刷脸操作，或者选择其他登录方式。

需要注意的是，在使用嘀嗒刷脸登录时，要确保手机网络畅通，同时保护好个人隐私和账号安全。如果遇到任何问题，可以联系嘀嗒客服寻求帮助。

六、人脸识别是人工智能的应用吗？

人脸识别是人工智能的重要应用。在为社会生活带来便利的同时，人脸识别技术所带来的个人信息保护问题也日益凸显。《规定》第2条规定了侵害自然人人格权益行为的认定，针对今年“3·15晚会”所曝光的线下门店在经营场所滥用人脸识别技术进行人脸辨识、人脸分析等行为，以及社会反映强烈的几类典型行为，该条均予以列举，明确将之界定为侵害自然人人格权益。

七、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]。

八、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。

九、人工智能在人脸识别技术的实现中有什么作用？

人工智能在人脸识别技术的实现中发挥着重要作用，可以大大提高人脸识别的准确性和效率。人工智能在人脸识别技术中的具体应用有：

1. 特征提取：人工智能可以通过学习大量的图像数据，自动学习提取人脸图像中的特征，包括眼睛、嘴巴、鼻子等部位的位置、大小和形状等信息，从而实现对人脸图像的特征提取。
2. 特征匹配：人工智能可以将提取到的人脸特征与数据库中的已知特征进行比对，从而实现对人脸的识别和匹配。
3. 深度学习：深度学习是人工智能在人脸识别中的一种重要应用，通过构建深度神经网络模型，可以自动学习人脸图像的特征，从而实现高效、准确的人脸识别。
4. 活体检测：人工智能可以通过分析人脸图像中的关键特征，比如瞳孔位置、眼球运动等，来判断该人脸是否为真实人脸，从而避免使用照片等虚假信息进行人脸识别。
5. 多模态识别：人工智能可以结合语音、姿态等多种信息进行人脸识别，从而提高识别的准确性。

十、人工智能是如何进行人脸识别的？

简单来说是前期采集人脸图像生成一个特征向量保存下来，然后使用训练好的模型提取摄像头拍下来的图像的特征向量，然后将拿到这个特征向量和保存下来的特征向量进行比对，达到设定的阈值，我们就认为是同一个人。