人脸识别怎么用后置摄像头(交管12123有人脸识别怎么用)

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随着人工智能技术的不断延伸和发展，似乎所有的小区门禁系统都从过去的刷卡时代逐渐变成了现在的“看脸”时代，我们的手机也变成了从手动输入密码到指纹识别，再到人脸识别的时代。作为人工智能技术最直接的受益者，你知道人脸识别的原理吗？具体流程是怎样的？这堂课我准备把它开发成一个人脸识别机器人，用你能听懂的语言详细的告诉你人类识别的原理。

大家好~，大家好，我是人脸机器人，大家可以叫我机器人大白！今天，我想借此机会向大家解释一下人脸识别是如何实现的。

问题一：人脸识别如何认出谁是谁？

机器人大白:一般来说，低成本的人脸识别方法主要有两种。

一种方法叫做:基于几何特征，即通过对比眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等特征。在一个人的脸上，因为每个人的五官不一样，在一张脸上对应的位置也不一样。

一种方法叫做基于模板的方法，需要提取你的人脸特征，找到人脸上图像分布的基本元素，也就是人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，从而逼近人脸图像。这里的矢量是一个球，把你的五官放在一个容器里。你脸上的每个特征都是独一无二的球。

问题二：人脸识别的步骤是什么？

机器人大白A:首先镜头要从画面中找到人脸；其次，对比每一章中的人脸，确认是否是真实人脸；然后，对采集人脸进行特征点标记并提取；然后将标记的人脸特征输入到计算中，计算机接收这些特征数据并与数据库中的人脸进行比较。最后输出比对结果，确认这个人是谁。

问题三：如何从一幅图中快速找到人脸？

机器人大白:一般来说，我们的电脑里有一个算法，就是用来处理图像的刀具。第一，电脑得到一张图片后，去掉图片的颜色。使用的工具叫做HOG(方向梯度直方图)，这是一种方向梯度直方图，是一种可以检测物体轮廓的算法。具体原理是将画面灰度化，将颜色改为黑白，再将画面换成明暗点。和我们高中学地理时的山体坡度图差不多。一旦颜色变浅，我们就画一个箭头来表示下降几度，这些箭头就叫做渐变，这样就可以确定一张脸的渐变程度。大部分人的五官都很正常，我们脸部的渐变平坦度和猪小狗不一样，所以用这个方法快速找到人脸。

问题四：如何区别不同人的人脸？

机器人大白:我们可以根据人脸的特征点进行比较。特征点是怎么画出来的？这里我们要根据每个人的脸的特殊价值来确定。这种算法称为人脸标志点估计算法。比如你脸上有一颗巨大的红娘痣，那么这一点就会是你脸部的明显特征。这个算法是这样工作的，找到你脸上的特征点。正常情况下，我们的五官是相似的，但是眼睑、眉毛等的形状。都不一样，所以我们回过头来，标出每个人的脸部轮廓和五官。比如从下图这个人的面部，我们可以得到下巴轮廓的17个特征点，右眉的5个特征点，左眉的5个特征点，鼻尖的5个特征点。

问题五：这些特征点如何从图片转换成数字存储到计算机里？

机器人大白:这里还给我们最后一步，就是编码！这里的编码在计算机行业被称为“培训”。他的意思是，我们要根据采集到的人脸提取一些明显的特殊点，用数字来表示。比如1代表歪嘴，2代表斜视，3代表双下巴，4代表美人痣。然后我们训练这个人的图像得到他的人脸测量，然后把这个测量放入一个矩阵，那么他的公司就可以表示为:[1，2，3，4]。这样，计算机就可以很容易地将这张脸存储在一个存储区中，所用的存储容量也就几个字节，而不是保存几米大小的图像！一般来说，我们训练好的人脸会找到128个特征值。之后我们把这组特征值命名为:王婆，然后存储起来。

问题六：为何现在手机支付的时候，要我动动头，眨眨眼？

机器人大白:这样做的目的是为了防止有人拿你的照片“骗镜头”。一般来说，我们现在使用的比较稳定的制度是多保。系统采集到特征点后，需要深度学习才能更加稳定。什么是深度学习？我再举一个例子，方便理解:假设一个人用你的照片开了一个银行保险箱，这个时候人脸识别提示抬头。如果是真人，抬头的话可能会看到双下巴下面有一层下巴，而有照片的只能看到一个下巴。这里的“深度”很好理解！这里的深度可以暂时理解为一种特殊的点标记，以获得立体感。

至此，人脸识别的原理已经介绍给你了，大致围绕这六点来实现。如果还有不明白的地方请留言咨询！机器人有个大答案！

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