ai人脸识别测前世,ai测前世今生
人脸识别属于人工智能中的什么技术?
生物识别技术
AI换脸APP刷屏,人脸识别都用了哪些黑科技?
支付宝早就开通，人脸识别支付了，未来可能会在很多方面都会用到人脸识别。
超市的储物柜，家庭大门，快捷支付，考勤，手机开机。
公共场合的人脸识别记录对比，高铁站 汽车站 火车站 机场 ，更快捷的识别犯罪分子，提高抓捕效率，增强安全性。
未来的生活里，会更多 更大范围的使用到人脸识别系统。
用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。
单说图片识别：
这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。
可以分为以下几步：
数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
卷积（特征提取）的具体计算方法：
其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。
人脸识别技术有被滥用趋势,人脸信息泄露会造成什么后果?
人脸信息泄露还是会给人们的日常生活带来相当大的困扰的，不过也没有想象中那么可怕，但是我们应该要更加的警惕自己的隐私问题，要意识到自己人脸安全，才能够杜绝被一些非法分子刻意的利用。
一、人脸识别的发展会发现自从人脸识别出现在如今的市场上之后，就开始急速的发展起来。很多地方的上班打卡，甚至出入以及支付全都用到了人脸识别。而人脸识别通过不断发展，也出现了娱乐化的趋势，有很多AI的面部识别也让人们对于人脸识别格外的感兴趣起来。但是人脸识别虽然说给生活带来了很多的便利，可也不应该忘了一旦人脸信息被泄露之后所带来的恐惧。
二、上网看到自己的照片有很多人都会在各个平台上去看一些消息以及照片，本来只是作为吃瓜群众在围观他人的生活，但有时可能你会在某个网站上找到自己的脸。其实随着如今人脸识别的不断普及，会发现这一个门槛越来的越开放，以及所耗费的成本也越低了。很多人会通过所谓的人脸识别来测一下自己当日的运势，但是我们却不知道自己所用的人脸识别小程序是否是安全可靠的，是否有将自己的个人信息给泄露出去。因为一旦这些企业将你的信息给泄露出去，那会产生其他的后果。
三、要警惕人脸泄露的危害当然了比如说像日常生活中用于支付，还有安防的人脸识别，这种正常的扫描作用，不会给人带来太大的影响。而且就算是人脸信息泄露出去，别人也不可能单凭照着一张脸就去给你申请贷款，并且破解你的账号密码。大多数都是被某一些商家给收集去，从而做成人脸数据。
人脸识别身份系统的工作原理是什么?
人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。
人脸识别，字面上意思是基于人的脸部信息进行身份识别的一生物识别技术。人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。
人脸识别与人脸验证人脸验证任务，在于用孪生网络提取一对人脸的特征表达，并计算两个特征表达之间的相似度，如果相似度一致则为相同身份，否则不一样。一般人脸验证的特征表达前，我们需要用固定身份类别数目进行训练，常见有arcface，cosface等方法，具体公式原理不细说。将不同身份人脸映射到一个球面域。这样就可以学习到很丰富的特征。之后，我们便可以利用前面提取特征的网络，对每一对人脸进行特征提取并计算特征的相似性，判断人脸是否一致，这样就不需要怕特征限制，但是我们需要取一个模板，这种也叫zero-shot learning。
随着工业界对准确率的更高要求，想要进一步提升模型的泛化能力，需要将不同算法组合来解决面部识别过程中的许多常规问题：比如面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等因素对识别过程带来的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合: 双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合，通过结合后的算法取得了长足的进步。
现在ai换脸技术很火,那么它的本质到底是什么?
AI换脸的本质是把颜值和表情分开
这里说的颜值，就是人的五官形象；而表情，则是五官在不同情绪下的形象，更多的是指五官的动作。
一个人脸上，颜值和表情他们总是一体的，难以分割
然而AI换脸技术的出现，正在告诉我们颜值和表情是可以分离的。
怎么把颜值和表情分离？
在AI换脸出现以前，PS（PhotoShop）其实也可以对图像进行换脸，或者叫PS换脸。
PS换脸其实就是把一张新脸的图像，直接覆盖到图片上的一张脸上
因为是直接覆盖，所以生成的图片时，脸部表情只能跟新脸的表情一样，无法改变。
如果非要改变，而且要改变的自然则非常困难，需要使用复杂的手绘技术进行精准绘制，而且在视频上实现还要考虑多帧的连贯性。
AI换脸技术出现之后，表情改变就变得很容易，而且即使在视频里实现也很容易。
AI换脸技术，只要一张新脸的照片，就可以给视频里的角色换脸。
AI换脸的过程大概可以理解为：人工智能预先分析好视频里面的五官的形状和位置；你提供照片后，人工智能再分析你的五官形状和位置；然后再把你的五官的形状和位置，和视频对比着进行合并。
最终合并出来的效果，表情是原视频里面的表情；五官变成了提供照片上的五官，而且换脸结果在整个视频片段都非常自然。
这个过程生成的视频里，五官来自图片，表情来自视频，五官和表情分离了，也即是颜值和表情分离了。
换句话说，AI变脸的本质，或许就是颜值和表情分离。
那颜值和表情分离到底有什么用？
影视制作的革命性创新：
影视制作里有一个改写了整个影视行业的“分离”，就是图像和声音分离。
影视行业最初都是无声影视，后来有人创新性的把声音和图像进行同步播放，就出现了有声电影。
而声音和图像分离技术一直运用到现在，这样的分离，保证让声音可以独立制作，创造出立体感和现场感更强的声音效果。
而颜值和表情分离，会产生比图像声音分离，更为强烈的影响。
(1)大大增加影视作品的人脸表现力。
例如，以前很难想象人可以从“画”里面走出来，而现在通过AI换脸，只要获取画里面的五官，放到任意的视频里面，就可以制作出画里面人在动的视频。
要知道画里的脸孔极为自由，可以凭我们天马行空，创造出任意我们想要的脸孔，再通过AI换脸，就创造出任何我们想要的活灵活现的角色。
AI技术复原91年前黑白视频颜色,此技术是由谁研发的?
视频博主大谷Spitzer利用AI技术复原了91年前的黑白视频颜色，呈现出来的效果非常好。
说到AI，很多人认为就是能说话的聪明的机器人，他有多聪明呢，还记得那只打败李世石的阿尔法狗吗？这就是AI。像这种聪明的AI机器人以后将运用在更多方面，知名的游戏公司像谷歌啊、暴雪啊、腾讯啊，都在研究AI技术，欲运用在游戏方面，它可以代替现在傻乎乎的人机，还可以替代、帮助掉线玩家，这估计比人类还厉害，就是个技术很高的代练。
网络视频博主大谷Spitzer利用AI技术复原了91年前的黑白视频颜色，呈现的效果还挺好的，博主利用AI技术，把91年前的黑白视频上了颜色，让网友们欣赏到了那个年代女性的模样，很厉害，网友们不仅感慨AI技术居然这么厉害，看到复原的这段视频里的女性真是气质非凡，体会到了那个年代的美丽。
AI复原技术是什么技术呢？这只是AI技术的一部分，是基于神经网络深度学习的图像超分辨率重建技术，就是AI学习的一种技术，AI通过这方面的深度学习，总结出其规律和算法，这样AI慢慢地就掌握了这门技术，照片有污渍、画质低都没有影响，AI都可以搞定。
AI图像复原技术目前运用于很多方面，监控啊、视频复原啊、医学等都有其存在的意义，AI技术还有很多方面，它不止是图像还原，就像刚才所说的运用的游戏中，取代木讷的人机和掉线的玩家，AI人机几乎就和一样，随着发展，AI技术将离我们的生活更近，人和机器人共存将不再是梦想。