臉部識別演算法模型定做店鋪

A. 人臉識別解決方案目前國內的哪家強啊我說的是商業解決方案，不是技術哈。

分幾個方面分別的論述一下人臉識別的技術和產業發展的相關狀況。 第一，人臉識別技術的價值在哪裡。我們把人臉作為一個生物學特徵，作為一個商業化運用，只是備選的一個方案之一。生物學當中，唯一的判斷的標准，其實識別從精準度的角度和不可替代的角度來講，最精準的是虹膜，但是虹膜的識別採集成本非常高，識別的效率相對不是很高，需要等待的時間。所以這兩個條件約束了整個的產業化運用只能局限在相對小眾的，對識別要求極高的軍工、國防等安全性非常高的遠的投入，不適合大范圍的推廣。 第二，指紋。我們知道指紋的唯一性比較強，指紋同時採集成本是比較低的，比對成本也不高。但是為什麼指紋沒有成為一個特別大的可供支付、刷臉可替代的方案呢？實際上主要的原因是因為指紋的可復制性，是一個靜態圖像之間的比對，現在我們可以看到淘寶也好，各種各樣的大量的指紋貼，指紋膜，可復制的特徵，不適合支付。所以指紋現在也大致上被pass了。 第 三和第四分別是人臉識別和聲音識別技術。這兩個在現在橫向來相比，採集成本和比對的效率，以及生命特徵的唯一性來講，性價比比較高。所以現階段來看，人臉識別浮出水面，是有它的道理的，這是它的價值。商業特徵的應用場景到底在哪裡。 人臉識別的應用場景是非常寬泛的，現在主要兩塊，一個是金融行業，一個是安保行業。金融行業，已經從馬雲的螞蟻金服演示中看到了場景，通過刷臉進行支付，顯然刷臉可以付錢了，為什麼不可以簽收快遞呢，下一步淘寶應該會把淘寶簽收快遞的功能打通。我相信有一天，我們會收到無人機送來的快遞，無人機在你的面前拍一張照片，進行對比，就知道這個用戶就是需要的用戶，完成整個的支付過程。實際上這種場景，是經過多方面的討論和認證的。基於這樣的場景，是跟第三方的支付認證相關的，包括我們看到的騰訊的銀行，第一張遠程開卡，就是通過人臉識別的技術，把人證合一進行認證，這樣遠程開戶，遠程開卡的功能，在我們的券商，在我們的網路銀行上面，應該有廣泛的應用。 對於安保行業來說，刷臉開門，現階段，人臉識別的應用應該說達到了一個可具備商業化的水平，我們舉個例子，在去年的時候，香港有一個導演叫許鞍華，他在南京地鐵中丟了一個他的皮包，這個案件的破獲，只花了5個小時。視頻監控裡面獲取了一張照片截圖，截到了嫌疑人的照片，是極其模糊的，側臉的照片，如果肉眼比對，發現不了什麼。但是有一家非上市公司，在這里不能提供他的公司名稱，他們通過一個圖像還原技術，把那個照片還原出可能嫌疑人的樣子，清晰照，用這個照片到圖庫當中比對，鎖定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓獲，只需要了5個小時的時間。現在安防領域的監控，我們可以看到各個省市以及地級市，都在上大量的視頻監控，人臉識別的大平台。在整個安防的投入當中，上一代的安防只是靜態的記錄下來數據，但是下一代的安防，是對實時數據的採集、辨認，就是一個核心的技術，這個技術，人臉識別在其中發揮的作用是很大的。 我 們再拓展一下，未來的商業用途，到底有沒有第二代人臉識別技術的潛在的應用的場景呢。我們說在未來，應該說原來整個確定身份的身份證，但是證和人的比對需要人工來完成。如果我們直接界定，達到了這樣的一個標准，實際上每個人所對應的唯一的ID就是臉部的生物特徵。這個識別了以後，所有的地方都可以用刷臉的方式，所有的地方都可以用刷臉去開門，用刷臉去做各種各樣的事情。你刷臉的數據，包括你去坐火車、坐飛機、去哪兒吃飯、購物、收快遞等等，這些數據都會掌握到人臉識別中，刷臉的數據將取代現在線上的點擊量. 現在信用卡、銀行卡消費的數據，其實有助於知道用戶消費習慣和消費數據，做大數據的營銷和徵信，但是刷臉時代來臨之後，這個的價值更大了。有很多張卡，但是只有一張臉，這是唯一的。刷臉數據是2.0時代當中，我們重點看到的。 為什麼在這個時間段，人臉識別的技術會大范圍的爆發出來，大范圍的應用起來，成熟度到底怎麼樣呢？我們首先要界定一下人臉識別技術要達到產品化的應用，是兩階段的過程。第一階段，需要獲取大量的樣本數據，這些數據是用於訓練的，訓練的是學習演算法，這個是深度學習演算法，把這些數據和相互人之間的關系提取出來，進行一個特別的比對。耦合度高，超過一定的水平之後，我們會認定這兩個人是一個人，但是這個模型是需要投入大量的成本，這個成本包括優化的成本，包括數據訓練的成本，包括運算的成本，我們當時人臉識別的一個業內的公司，這家公司的創始人，曾經說，人臉識別的技術意味著什麼呢？太上老君的煉丹爐，有了這個爐之後，大數據是爐子煉的原料，解決計算能力資源的稀缺。因此這些合在一起，形成了現在人臉識別大爆發的時代，就是我們說的技術上的突破。 但是在產業上面的應用來看，目前我們可以看到，美國和以色列的人臉識別，特別是動態識別的水平是國際領先的。全網的實時監控當中，FBI在去年推出了他們的下一代的電子識別系統，總的投入是超過10億美金的。在美國將來無論是在什麼地方犯了事，監控鎖定犯罪嫌疑人，進行全網追捕。 國內是什麼水平呢？頂尖的學術水平，就代表著國內產業發展的階段。目前主要是三種力量，一個是清華大學的蘇光大教授，他是中國的人臉識別之父。第二個是中科院的自動化所的李教授，他早年在微軟的亞洲研究院當中獲得了非常高的成就，後來到了中科院的自動化所，專攻人臉識別。在奧運會當中，以及後來很多的人臉識別的應用當中，提供了比較好的技術。第三支就是香港中文大學的湯曉鷗教授的團隊，每年會進行學術界的比賽，他是高記錄的保持者。目前的識別率是超過了人類的臉部識別的總體水平，湯教授幫助訊飛在語音識別領域之後，在人臉識別的領域當中，建立了自己的行業地位。所以國內基本上目前是這樣的發展階段，我們去推導下面的階段，我們怎麼去甄別人臉識別的技術，到底哪一家靠譜，哪一家不靠譜，我們可以提出一些關鍵的甄別的關鍵點。這些點在哪裡呢？ 第一，我們要區分的，動態和靜態配合式的識別還是非配合式的識別。配合式的就是像螞蟻金服那樣的，需要數據的比對方進行配合，可以很好的去採集正臉的二維的數據。另外，就是非配合式的，非配合式的沒有辦法對排除方的配合，是需要隨機採集的圖片進行比對，這個識別的效果會差一些，但是識別的時效性會很高。 這兩種模式當中，我們關注三點。第一點，你的人臉建模當中到底提取了多少個特徵點進行比對，這個跟我們人臉上面的一些特徵是關鍵節點，每個人的差異很大，而你選取的特徵點的數據越多，比對的准確率就會越高。我們也采訪了一些專家，他們目前能夠做到的特徵點的比對，應該是在700個點以上。目前大部分做刷臉的門禁這樣系統產品的公司，特徵點的選取大概是在50個左右。所以我們去做調研和交流，可以問一下整個公司人臉識別建模當中特徵點的數量。 第二點，人臉識別資料庫的數據樣本和大小，這是一個非常重要的指標。樣本及大小，是我們可供的數據集，這些必須要對人臉，比如說一個人有500張照片，拍的都是他的臉，不同的角度和位置、光線，把這些數據進行合理的清洗，供機器去訓練包括比對和識別之後，可以告訴你是識別對了還是識別錯了，這樣的樣本數非常重要，有助於訓練，提高模型的准確率。因此可標簽的數據樣本集的大小，這個大小目前至少是百萬以上的級別，才會使得現在識別率能夠提升到世界領先的水平，這個也是可以甄別的關鍵點之一。 第三點，是不是你的商業模式能夠對你的整個的數據的獲取，我們說人臉數據的比對，形成一個正循環的模式。實際上數據來源，人臉的樣本來源，是來源於兩個非常重要的渠道，美圖秀秀和美顏照相機，這是一個商業的互換，這個數據，因為考慮到做一個脫敏的處理，剩下的只有幾百個關鍵的特徵點的數據，其他的都被略去，用脫敏的技術之後，形成了從獲取數據到訓練模型，再到優化模型，持續的反饋結果，獲取新的數據，這樣的一個正循環的過程。有了這個以後，你的模型的數據就會獲取的很好了，這是商業模式上非常重要的一個指標。 如果有了這三個指標之後，應當說同時具備了這三個，可能是在人臉識別領域當中有非常大的領先優勢，或者是未來發展潛力的東西。同時我們在直觀的性能方面去分析，直觀的到底識別的表現上有兩個非常重要的指標，一個是識別的准確率，我們界定了剛才說的學術界當中，每年一比的人臉識別大賽，現在基本上測試水平都在95%以上，但是是人和圖片之間相互比對，說明是這個人，這算一個，再比對一個，又對了，算第二個。所有的人和照片都是匹配好的，最後正確率在99.2%左右，這是我們說的目前的正常的比對方法。 還有一個非常重要的方法，我們看到商業銀行和淘寶在內的一些人臉識別的技術，會提出一個錯誤率的問題，這個數據，目前來看可以做到十萬分之一的錯誤率，別人拿著我的身份證去比對，如果機器能夠區分出來，是不通過，這是對的。如果機器把我的身份證給別人的時候也通過了，這可能就是一個錯誤的，錯誤率要在十萬分之一左右才可以，目前能達到這樣錯誤率的公司是屈指可數的，這是一個識別准確率的問題. 另外還是在多大樣本中可以實現這樣的准確率，這個是至關重要的。一個公司裡面也就是兩三百個人，在這些人當中，挑選出來通過，沒有什麼難度。但是在公安部的大平台當中，省級的平台當中，都是上億人的身份證照片中，要准確的挑出來十個或者是一百個候選人，這個范圍縮小到這個概率當中，你的准確率能有多大，這是一個很重要的指標。 第二點，識別的速度問題。同樣還是剛才我們說到的樣本集的大小決定了識別的速度。本身你在可供比對的樣本中，沒有很大的數據，比如說是成千上萬的，識別的數大家都是差不多，都是在1秒之內作出反映，但是如果在一個上億的大的樣本當中，去把照片准確的識別出來，這樣對時間的要求，對效率反映的要求就提高了。所以識別速度是一個很重要的指標。 以上我們說了五個指標，我們說這個確實是可以對公司的具體能力和技術進行綜合判斷的。 基於以上我們說的這些，關注的公司是有識別技術的公司，這個識別技術是人臉識別的技術。我們前面講了，本身國內發言的幾支學術界的力量大家非常清楚，來源於哪一支，背靠著哪一支強大的學術團隊，研究團隊的力量，使得這家公司是一個很好的位置。比如說我們前面講到的科大訊飛，在湯曉鷗教授的支持下，他們的團隊是學術界第一的力量在支持他們，這是一個資源性的優勢。比如說川大智勝，這個和李教授他們有密切的合作，同時他們自己在圖象識別領域當中，也有自己獨特的技術，承擔著國家大量的科研基金的項目，同時我們也特別強調一個就是川大智勝的人臉識別技術，是目前我們看到的人機交互，因為這個和二維的平面識別有很大的區別，優勢非常明顯，因為採集到了五官之間立體曲面之間的結合，所以採集到的數據量更豐富。可供比對的特徵也是更多的，我們之前在視頻當中找到拍到的側臉，不清晰的照片，很難去識別出來犯罪嫌疑人到底是誰，是因為我們二代身份證庫當中，本身就是只有正臉的可供比對的數據。三代或者是四代身份證採集數據的過程當中生物特徵肯定要被提取出來，首先是指紋，三維的人臉識別會更快，三代四代可能就會被提取。 一旦需要被提取到三維的人臉的數據，那麼這個時候川大智勝作為國內目前唯一一家有產品和技術的公司，面臨的是廣闊的市場。但是我們同時也要看到，三維人臉識別雖然有非常驚人的優勢，同時劣勢也是非常明顯的，特徵點的選取，包括側臉的選取，是有難度的。同時表情的因素，其實對於數據處理的影響，沒有在立體表情的因素那麼好，提取的時候效率是偏低的，消耗的數據也非常大。所以現在來看，我們能夠看到的應用場景目前還是小范圍的，包括像美國對犯罪的有案底的犯人，我們國內目前在監獄當中也逐步的推廣，將來全民都要採集，這肯定是一個非常巨大的市場。同時這家公司在人臉識別公司當中，技術特點和現在持續的對三維人臉識別加碼，有一個項目是1.8個億，要投入到研發當中，國家自然科學基金也已經持續的支持他們三維人臉識別的學術研究的項目，已經支持了很多年。所以在這個領域，應該是到了開花結果的地步。所以這一點，我們特別提示大家要關注這個公司，在技術上確實是有稀缺性的。 科大訊飛，就是典型的我們剛才講的商業模式，可以實現人臉識別數據正循環的公司，是擁有互聯網端的入口的。之前在語音的領域當中，訊飛語音雲走的就是這樣的模式，我獲取的是你語音的數據，用你的數據持續的訓練我後台的演算法，使得他們提升和保持和其他競爭對手的領先優勢。這樣的話，數據端的循環，從語音的這個領域當中，復制到圖像識別，就是人臉識別當中。大家如果關注訊飛，大家可以看到，在上個星期的時候，推出了雙重生物特徵的識別的因素，雙重是什麼呢？兩重加密以後，確實就是這個人，把出錯的概率降到非常低的水平。同時識別，雙重加密之後，這個身份驗證的過程可以做到數量級上面的提升。 有了這樣一種開放雲的平台之後，訊飛的數據正規化的過程也在逐步的建立，他下一步會和非常多的第三方的應用方合作，包括可以刷臉開鎖的智能硬體方面，包括和電話銀行，電話客服，還有郵箱去實現他的數據入口的正循環的過程。我們核心的問題就是以上的這樣的一些判斷的標准來去甄別的。我認為訊飛實際上是非常有希望的人臉識別的公司。我們在報告當中，也提到了訊飛是一個生態級的公司，不光是在人臉識別的這個領域當中有比較強的資源優勢和技術優勢，以及商業模式的優勢。同時在我們整個的人工智慧領域當中，訊飛超腦可以不斷的用它孵化，基於學習的模式，從語音遷移到現在的圖像，下一步遷移到語義當中，不斷的做技術的衍生，這樣的生態鏈一旦形成的話，在人工智慧產業的地位是不可動搖的。所以人工智慧整個的產業，我們想推的是科大訊飛。 人臉識別的領域當中，訊飛的優勢也是非常明顯的，同時我們也是看好川大智勝擁有的三維人臉識別的技術。其他的品牌公司，我們可以看到歐比特收購的公司，在安防領域的人臉識別當中，在監獄當中是超過50%的，在產品化方面也做的非常好。其他的兩家，剛剛推出了自己的識別技術，現在了解的信息當中，還沒有辦法很好的甄別他們現在是否擁有滿足我們以上的五個標准。在以後的調研和跟蹤當中，我們會對他們的標准進行梳理和進一步的分解。這是對識別類公司的分析. 下一個階段，我們覺得還有比較好的投資機會，除了第一類識別類的，第二類應該是數據資源類的，數據資源目前來看就是視頻資源，有比較好的視頻資源的公司，可以通過視頻資源進行持續的深度學習的演算法和優化，也許他自己沒有這個技術和能力，但是可以通過技術合作的方式，找到研發團隊或者是公司進行合作，共同開發優勢。目前在視頻資源當中的這些公司進行梳理的話，我覺得東方網力在這個當中步子邁的最前。目前產品端還是沒有關於人臉識別成型的產品推出來，但是他的應用是在於多年的視頻數據的積累。這個是和後期有密不可分的關系。先收購了廣州的安防領域的視頻監控的智能化的公司，這個步子一邁出去，布局的意圖非常的明顯。攝象頭公司會往視頻的公司侵佔，後面的公司將來可能會往存儲的環節去擠壓，有可能將來會把分析和存儲在一個環節當中就完成了，這個時候面臨的壓力是比較大的，所以轉型的動力也是最迫切的，意願也是最強烈的。 所以總體總結下來，現在人臉識別技術大爆發，並不是偶然的，應該說很好的滿足了我們講的人工智慧的三大條件。深度學習的演算法，大數據和雲計算，這三個條件成熟了以後，在拐點到來的時候，大規模的商業化應用是水到渠成的。下一個階段，基於計算機視覺的應用，在視頻監控領域當中，對人的行為模式的識別、跟蹤和分析，這些都會成為一個非常大的市場，成熟度還有待於進一步的檢驗。但是這個市場我們已經都看得到了，所以現在我跟大家探討人臉識別的產業的發展機會，我覺得其實大家需要關注的不僅僅在於人臉識別技術本身的發展，也不僅僅在於哪幾家上市公司擁有哪幾項技術，而是看到背後代表的是整個計算機視覺的興起。 人工智慧報告當中也提到過，計算機視覺的1.0版本，是對靜態圖像的識別，2.0版本，肯定是動態視頻內容的理解和學習，包括像谷歌的無人駕駛汽車，包括報告裡面提到過的以色列的那個公司，也是納斯達克上市的，他們用計算機視覺的技術實現了汽車的輔助的無人駕駛。在這個領域當中，實際上計算機視覺可供開發的應用非常豐富的。現在還有一個法律的問題，就是允許不允許無人駕駛的汽車上路，合法不合法的問題，大家不用擔心這個問題。因為這個公司IPO的時候，這個公司的CEO說過一句話，他說現在還在擔心無人駕駛的汽車上路合法不合法，但是我可以肯定的告訴你，十年以後，人開車上路是不合法的，這肯定是一個大的方向和趨勢。這就是我從人工智慧的領域延伸出來的，人臉識別只是一個點，更多的還有待於大家去一點一點的發掘。

B. 銀行用的人臉識別系統，哪家的好

人臉識別系統以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛採用區域特徵分析演算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型。
人臉的識別過程：
1、建立人臉的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。
2、獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。
3、用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人臉臉部的本質特徵和開頭來工作的。
這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。
選擇公司可以參考看，過往做過銀行的案例、演算法是否成熟等方面，作對比後決定。

溫馨提示：以上內容僅供參考。

應答時間：2022-01-28，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。

C. 人臉識別門禁怎麼選有專門做人臉識別門禁的嗎

D. 想問一下有沒有比較方便的人臉識別演算法，求推薦

主流的人臉識別技術基本上可以歸結為三類，即：基於幾何特徵的方法、基於模板的方法和基於模型的方法。
1. 基於幾何特徵的方法是最早、最傳統的方法，通常需要和其他演算法結合才能有比較好的效果；
2. 基於模板的方法可以分為基於相關匹配的方法、特徵臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經網路方法、動態連接匹配方法等。
3. 基於模型的方法則有基於隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。
1. 基於幾何特徵的方法
人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構成，正因為這些部件的形狀、大小和結構上的各種差異才使得世界上每個人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結構關系的幾何描述，可以做為人臉識別的重要特徵。幾何特徵最早是用於人臉側面輪廓的描述與識別，首先根據側面輪廓曲線確定若干顯著點，並由這些顯著點導出一組用於識別的特徵度量如距離、角度等。Jia 等由正麵灰度圖中線附近的積分投影模擬側面輪廓圖是一種很有新意的方法。
採用幾何特徵進行正面人臉識別一般是通過提取人眼、口、鼻等重要特徵點的位置和眼睛等重要器官的幾何形狀作為分類特徵,但Roder對幾何特徵提取的精確性進行了實驗性的研究，結果不容樂觀。
可變形模板法可以視為幾何特徵方法的一種改進，其基本思想是 :設計一個參數可調的器官模型 (即可變形模板),定義一個能量函數，通過調整模型參數使能量函數最小化，此時的模型參數即做為該器官的幾何特徵。
這種方法思想很好，但是存在兩個問題，一是能量函數中各種代價的加權系數只能由經驗確定，難以推廣，二是能量函數優化過程十分耗時，難以實際應用。 基於參數的人臉表示可以實現對人臉顯著特徵的一個高效描述，但它需要大量的前處理和精細的參數選擇。同時，採用一般幾何特徵只描述了部件的基本形狀與結構關系，忽略了局部細微特徵，造成部分信息的丟失，更適合於做粗分類，而且目前已有的特徵點檢測技術在精確率上還遠不能滿足要求，計算量也較大。
2. 局部特徵分析方法（Local Face Analysis）
主元子空間的表示是緊湊的，特徵維數大大降低，但它是非局部化的，其核函數的支集擴展在整個坐標空間中，同時它是非拓撲的，某個軸投影後臨近的點與原圖像空間中點的臨近性沒有任何關系，而局部性和拓撲性對模式分析和分割是理想的特性，似乎這更符合神經信息處理的機制，因此尋找具有這種特性的表達十分重要。基於這種考慮，Atick提出基於局部特徵的人臉特徵提取與識別方法。這種方法在實際應用取得了很好的效果，它構成了FaceIt人臉識別軟體的基礎。
3. 特徵臉方法（Eigenface或PCA）
特徵臉方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的演算法之一，具有簡單有效的特點, 也稱為基於主成分分析(principal component analysis,簡稱PCA)的人臉識別方法。
特徵子臉技術的基本思想是：從統計的觀點，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協方差矩陣的特徵向量，以此近似地表徵人臉圖像。這些特徵向量稱為特徵臉(Eigenface)。
實際上，特徵臉反映了隱含在人臉樣本集合內部的信息和人臉的結構關系。將眼睛、面頰、下頜的樣本集協方差矩陣的特徵向量稱為特徵眼、特徵頜和特徵唇，統稱特徵子臉。特徵子臉在相應的圖像空間中生成子空間，稱為子臉空間。計算出測試圖像窗口在子臉空間的投影距離，若窗口圖像滿足閾值比較條件，則判斷其為人臉。
基於特徵分析的方法，也就是將人臉基準點的相對比率和其它描述人臉臉部特徵的形狀參數或類別參數等一起構成識別特徵向量，這種基於整體臉的識別不僅保留了人臉部件之間的拓撲關系，而且也保留了各部件本身的信息，而基於部件的識別則是通過提取出局部輪廓信息及灰度信息來設計具體識別演算法。現在Eigenface(PCA)演算法已經與經典的模板匹配演算法一起成為測試人臉識別系統性能的基準演算法；而自1991年特徵臉技術誕生以來，研究者對其進行了各種各樣的實驗和理論分析，FERET'96測試結果也表明，改進的特徵臉演算法是主流的人臉識別技術，也是具有最好性能的識別方法之一。
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。其技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。Turk和Pentland提出特徵臉的方法，它根據一組人臉訓練圖像構造主元子空間，由於主元具有臉的形狀，也稱為特徵臉 ,識別時將測試 圖像投影到主元子空間上，得到一組投影系數，和各個已知人的人臉圖像比較進行識別。Pentland等報告了相當好的結果，在 200個人的 3000幅圖像中得到 95%的正確識別率，在FERET資料庫上對 150幅正面人臉象只有一個誤識別。但系統在進行特徵臉方法之前需要作大量預處理工作如歸一化等。
在傳統特徵臉的基礎上，研究者注意到特徵值大的特徵向量 (即特徵臉 )並不一定是分類性能好的方向，據此發展了多種特徵 (子空間 )選擇方法，如Peng的雙子空間方法、Weng的線性歧義分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事實上，特徵臉方法是一種顯式主元分析人臉建模，一些線性自聯想、線性壓縮型BP網則為隱式的主元分析方法，它們都是把人臉表示為一些向量的加權和，這些向量是訓練集叉積陣的主特徵向量，Valentin對此作了詳細討論。總之，特徵臉方法是一種簡單、快速、實用的基於變換系數特徵的演算法，但由於它在本質上依賴於訓練集和測試集圖像的灰度相關性，而且要求測試圖像與訓練集比較像，所以它有著很大的局限性。
基於KL 變換的特徵人臉識別方法
基本原理:
KL變換是圖象壓縮中的一種最優正交變換，人們將它用於統計特徵提取，從而形成了子空間法模式識別的基礎，若將KL變換用於人臉識別，則需假設人臉處於低維線性空間，且不同人臉具有可分性，由於高維圖象空間KL變換後可得到一組新的正交基，因此可通過保留部分正交基，以生成低維人臉空間，而低維空間的基則是通過分析人臉訓練樣本集的統計特性來獲得，KL變換的生成矩陣可以是訓練樣本集的總體散布矩陣，也可以是訓練樣本集的類間散布矩陣，即可採用同一人的數張圖象的平均來進行訓練，這樣可在一定程度上消除光線等的干擾，且計算量也得到減少，而識別率不會下降。
4. 基於彈性模型的方法
Lades等人針對畸變不變性的物體識別提出了動態鏈接模型 (DLA)，將物體用稀疏圖形來描述 (見下圖)，其頂點用局部能量譜的多尺度描述來標記，邊則表示拓撲連接關系並用幾何距離來標記，然後應用塑性圖形匹配技術來尋找最近的已知圖形。Wiscott等人在此基礎上作了改進，用FERET圖像庫做實驗，用 300幅人臉圖像和另外 300幅圖像作比較，准確率達到 97.3%。此方法的缺點是計算量非常巨大 。
Nastar將人臉圖像 (Ⅰ ) (x，y)建模為可變形的 3D網格表面 (x，y，I(x，y) ) (如下圖所示 )，從而將人臉匹配問題轉化為可變形曲面的彈性匹配問題。利用有限元分析的方法進行曲面變形，並根據變形的情況判斷兩張圖片是否為同一個人。這種方法的特點在於將空間 (x，y)和灰度I(x,y)放在了一個 3D空間中同時考慮，實驗表明識別結果明顯優於特徵臉方法。
Lanitis等提出靈活表現模型方法，通過自動定位人臉的顯著特徵點將人臉編碼為 83個模型參數，並利用辨別分析的方法進行基於形狀信息的人臉識別。彈性圖匹配技術是一種基於幾何特徵和對灰度分布信息進行小波紋理分析相結合的識別演算法，由於該演算法較好的利用了人臉的結構和灰度分布信息，而且還具有自動精確定位面部特徵點的功能，因而具有良好的識別效果，適應性強識別率較高，該技術在FERET測試中若干指標名列前茅，其缺點是時間復雜度高，速度較慢，實現復雜。
5. 神經網路方法（Neural Networks）
人工神經網路是一種非線性動力學系統，具有良好的自組織、自適應能力。目前神經網路方法在人臉識別中的研究方興未艾。Valentin提出一種方法，首先提取人臉的 50個主元，然後用自相關神經網路將它映射到 5維空間中，再用一個普通的多層感知器進行判別，對一些簡單的測試圖像效果較好；Intrator等提出了一種混合型神經網路來進行人臉識別，其中非監督神經網路用於特徵提取，而監督神經網路用於分類。Lee等將人臉的特點用六條規則描述，然後根據這六條規則進行五官的定位，將五官之間的幾何距離輸入模糊神經網路進行識別，效果較一般的基於歐氏距離的方法有較大改善，Laurence等採用卷積神經網路方法進行人臉識別，由於卷積神經網路中集成了相鄰像素之間的相關性知識，從而在一定程度上獲得了對圖像平移、旋轉和局部變形的不變性，因此得到非常理想的識別結果，Lin等提出了基於概率決策的神經網路方法 (PDBNN),其主要思想是採用虛擬 (正反例 )樣本進行強化和反強化學習，從而得到較為理想的概率估計結果，並採用模塊化的網路結構 (OCON)加快網路的學習。這種方法在人臉檢測、人臉定位和人臉識別的各個步驟上都得到了較好的應用，其它研究還有 :Dai等提出用Hopfield網路進行低解析度人臉聯想與識別，Gutta等提出將RBF與樹型分類器結合起來進行人臉識別的混合分類器模型，Phillips等人將MatchingPursuit濾波器用於人臉識別，國內則採用統計學習理論中的支撐向量機進行人臉分類。
神經網路方法在人臉識別上的應用比起前述幾類方法來有一定的優勢，因為對人臉識別的許多規律或規則進行顯性的描述是相當困難的，而神經網路方法則可以通過學習的過程獲得對這些規律和規則的隱性表達，它的適應性更強，一般也比較容易實現。因此人工神經網路識別速度快，但識別率低 。而神經網路方法通常需要將人臉作為一個一維向量輸入，因此輸入節點龐大，其識別重要的一個目標就是降維處理。
PCA的演算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,簡稱 PCA)進行識別是由 Anderson和 Kohonen提出的。由於 PCA在將高維向量向低維向量轉化時，使低維向量各分量的方差最大，且各分量互不相關，因此可以達到最優的特徵抽取。

E. 國內最好的人臉識別系統公司是哪個

國內最好的人臉識別系統公司是北京天誠盛業。

F. 人臉識別原理及演算法

人臉識別原理就是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。

人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術是基於人的臉部特徵，對輸入的人臉圖像或者視頻流 . 首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。並依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特徵，並將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。

一般來說，人臉識別系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉資料庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。

人臉識別是採用的分析演算法。

人臉識別技術中被廣泛採用的區域特徵分析演算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特徵模板。利用已建成的人臉特徵模板與被測者的人的面像進行特徵分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。

G. 良品鋪子喜茶晨光文具均為萬店掌客戶，人臉識別技術應該利用在哪些地方

作為近年來最活躍的生物識別技術之一，人臉識別技術應該利用在以下這些領域。

金融領域

一方面體現在人臉支付技術的出現，相信不少人都有使用過支付寶的刷臉支付。另一方面，則是人臉識別保障人們的支付安全。近年來，由於缺乏統一的信息共享平台和現代化的監管手段，身份證造假的現象屢禁不止，導致社保、銀行卡被盜領和盜刷，不少群眾蒙受巨大的經濟損失。多地已採用自動識別進行初步的篩查，試點工作，避免人們的財產再受到損失。

自助終端

例如銀行、醫院里的自助辦卡機以及目前健康探測機，還有車站的自助人臉檢票系統等等。

還有很多方面，這里就不列舉了。人臉識別技術的應用范圍是真的很廣，等到這一技術越來越成熟後，還會繼續普及下去，便利我們的生活。

H. 人臉識別的識別演算法

人臉識別的基本方法

人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。

(1)幾何特徵的人臉識別方法

幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法

特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。

(3)神經網路的人臉識別方法

神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

(4)彈性圖匹配的人臉識別方法

彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，並採用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。

(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。

人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現人臉識別的商用，但由於人臉識別演算法非常復雜，只能採用龐大的伺服器，基於強大的計算機平台。

如果可以的話，可以Te一下colorreco，更好的技術解答。

I. 人臉識別的演算法

1、人體面貌識別技術的內容
人體面貌識別技術包含三個部分：
（1） 人體面貌檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特徵子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。
（2）人體面貌跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。
此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
（3）人體面貌比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：
①特徵向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。
此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。
人體面貌識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。
2、人體面貌的識別過程
一般分三步：
（1）首先建立人體面貌的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人體面貌的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來。
（2）獲取當前的人體面像
即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。
（3）用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對
即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人體面貌臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。
人體面貌的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

J. 面部識別技術無處不在，怎樣防範隱私被侵犯

人臉識別是生物識別識別的重要組成部分。在20世紀90年代末，它進入了主要應用階段，主要在美國，德國和日本的技術。近年來，我國的相關技術已經開發出概述。面部識別也是一個嚴重的安全危險，在給我們方便時遭到攻擊或惡意。因此，對於面部識別技術應用和面部資料庫，面部識別模型結構必須嚴格控制，並且應由技術和立法等技術嚴格保護面部數據。

面部識別演算法的攻擊。法律用戶的身份需要作為先決條件來獲得法律用戶的臉部照片和視頻和其他數據。中國的安全團隊取得了更多威脅的攻擊方法，具有完整的不同用戶的臉部照片旁路身份識別系統。這種攻擊意味著深化圖像識別的應用導致逃避攻擊和數據污染攻擊。它不依賴於特定的深度學習模型，這對於當前主流深度學習框架（如Tensorflow，Caffe）有效。