面相识别技术的拒识率,ai人脸识别面相
人脸识别不了怎么办
每一家的人脸识别算法是不相同，但是你可尝试以下方法：
影响人脸识别技术的因素及解决方法：
计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大，拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。
影响人脸识别性能的因素及解决方法
(1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。
(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。
(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。
(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。
(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。
(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。
(7)附着物(眼镜、胡须)的影响。
(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。
此问题由colorreco人脸识别回答。
掌纹识别、虹膜识别、指纹识别、头像识别的误识率拒识率是多少?
是由像素决定的，像素越高，识别率越高，
早在1894年，德国医生阿瑟·康尼锡在一本著作里就提出了比较精确的答案。他采用了一种标准化的实验方式：在正常光亮的条件下，测试人能够分辨的、距离最小的平行线段中，两根线段与瞳孔正中所形成的夹角。测量结果是0.59角分(1°=60角分)。这也就是说，人眼能够识别的最小像素应该是0.3角分。这样一来，根据科学作家、研究者和摄影师罗杰·克拉克博士的推断，人的视野中心(假设是90°×90°的区域)所拥有的像素数就达到了3.24亿；如果认为人的中心视野是120°的话，像素数将会是5.76亿。
按照他的算法计算，正常人的视野大约是180°左右，这就意味着人眼拥有超过12.96亿的像素数。
人脸识别技术小知识有哪些?
人脸识别 技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
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人脸识别系统的应用特点
1、唯一性：每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因此安全性更高。
2、自然性好：人脸识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，其他生物特征如指纹、虹膜不具备这个特征。
3、简单方便：无需携带卡，识别速度快，操作简单便捷。
4、非接触性：无需接触设备，不用担心病毒的接触性传染，既卫生，又安全。
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人脸识别技术包含三个部分：
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(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
识别过程
一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。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。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一 进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
衡量人脸识别的算法能力：拒识率、误识率、通过率，准确率。
面部识别不通过怎么办?
面部识别不通过怎么办？
是不是光线的问题呢，可以换个地方的，或者是自己受到了一定的伤患，需要等待时间即可，或者是重新的更换设备。
怎么看一个人的面相
面相是什么？面相就是一种通过观看一个人面部特征的方式来论命的学术。大家都听过，有一句话叫做"相由心生"，它的意思就是说一个人的个性、心思与为人善恶，可以由他的面相看出来。所以，请大家一定要修善心，存善念，说善话，行善事，这样，你的相貌才能端庄，令人喜爱，令人尊重。下面华人开运网教大家怎么去看一个人的面相。 1、两眉浓密不乱、不压眼 两条眼眉主要是看人的感情交流与人际关系，更加是观朋友之主要渠道。 眉毛的浓密直接反映出主人的感情厚薄，眉浓者其情亦浓，相反眉浅其情亦浅，如见人眉浓密，便知其感情丰富，又须细看是否浓得柔顺而不杂乱，上下有层次，这样的人对朋友特别好，感情真实长久，可以为了朋友牺牲自己，但还须眉不压眼，否则便易于感情用事，反而会被感情所累。 2、眼平和、黑眼多而眼白少 黑多于白，即是眼珠罗大而眼白较少，他们都没有多大心机，是个爱护朋友、心地慈善的人，若要讲到发财对象，这类人当然是首先要密识的“发财之友了”。只要你待他好，他便永远是站在你身边的支持者。 他完全没有害人之心，更无防人之心，很容易便会相信别人，你作为他的朋友，必需处处提醒他别上当才好。 3、两眼正视、神藏而静 在与对方说话时，眼睛不会溜来溜去，又不会瞻天望地，只是正视着你，给人一种很亲切和信任的感觉，那么你便可以放心和他交朋友了，因为他是个正直的人，当然，加上他的眼神，藏而不露、静而不急那就更好了。 4、鼻子直、不太高、鼻头圆 识一个光明正大，又不会骄做自大的人，实在不容易，他们的鼻子必定生得直直的，表示他心正而不心歪，此外鼻子又不要太高，适中再加一个圆而丰厚的鼻头，此人便是你要找的“最佳拍档”了，在彼此合作的时候，每每遇到种种无法预期的事件，就算任何威逼利诱，都不能转移他对你的忠诚。相反地，如果是一个鼻子很高的人，因为他太自我了，只有他的意见存在而你却无发言的余地，那么合作必多争执，如果再加上鼻歪的话，更加容易因财失义，大家反目成仇。 5、嘴角起棱，唇厚方红 观口形，可以看出两件事情来，一是金钱运，因为口为福禄之门，生得好的话必衣食无缺，金钱运亦很不错。二是其对别人的交情深浅和对朋友的态度，若嘴角上挠，像棱角一样，他对于朋友必然十分重视，不会轻视别人，在言行方面，必定言词有度，不会乱讲人坏话，如口上唇厚形方，色泽红润，更是个以诚信待人的谦谦君子，对于身边好友，永远是抱着深厚的感情为出发点，绝对是发财路上的知己良友。 6、地阁圆厚、两颐饱满 要看一个人对别人的亲切与否，有没有厚度及容人之量，大可以看看他的“下停”生得够不够圆满，“下停”最主要包括了两个部位，“地阁”即下巴和两边面颊的颐部，生得圆厚而饱满者，便有着上述之种种优点了，而且交上这个朋友极可能带着你在发财路上取得美好的成绩，因为他们大都是性格稳重而实事求事的，金钱运一般都十分良好。推荐阅读：面相眉毛算命图解 面相算命眼睛图解 怎么看面相图解
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