人脸识别是靠什么识别的呢？

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。

人脸识别是靠什么识别的呢？

人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。

人脸识别是通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录等，使身份认证过程更安全、方便。人脸识别具有自然性和非接触性，可以快捷、精准、卫生地进行身份认定，避免个人信息泄露，并能隐蔽使用。人脸识别能够应对复杂的光照并支持多种人脸姿态，可以定位眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等面部关键区域位置，制成的“面具”，以便通过已存“面具”和待识“面具”的快速比对，实现准确识别。

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别，你可以咨询下瑞驰信息技术，他们这块专业的。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别通常来说是识别两个眼睛之间的这个距离，还有瞳孔和鼻子之间的距离。所以很多的时候，即使我们戴上口罩也可以进行正常的人脸识别。人脸识别并不能把整个脸部识别出来。

大部分的人脸识别是依靠人的瞳孔，因为每个人的瞳孔都不一样

这个靠摄像头

一般都是映像

然后有些也是之类

所以多看吧

人脸识别系统的核心是什么？

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。楼上已经很详细的说明了人脸识别的技术原理，这里不做过多赘述。

在人脸识别业界，拥有人脸识别技术核心实力，即是拥有自主知识产权的人脸识别SDK。人脸识别技术，可以看LFW榜和FDDB榜：face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% ，腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Baidu 99.77%，颜鉴（ColorReco）99.64%，都是一线了，赶超国外的google 。之所以只列举这几家公司，是因为它们相比于其他公司，优势在于有自己的核心技术，而不是渠道商或传统厂商。值得一提的是，这些公司目前规模都不大，但却像谷歌、微软一样都有自己的人工智能研究院，紧密追随新的科研成果。像前段时间很火的阿尔法狗，其工作原理是深度学习，这一技术其实在的这些公司里都已经拥有并投入商用了。

人像识别技术是基于( )进行的?

人像识别技术是一种基于计算机视觉和人工智能技术的生物识别技术，它可以通过摄像头、等设备，自动识别和分析人脸图像中的特征，并将其与预先建立的人脸数据库进行比对，从而实现自动识别和身份验证。

人像识别技术的基础是人脸识别技术，人脸识别技术是通过计算机视觉技术和模式识别技术，对人脸图像中的特征进行提取和匹配，从而完脸识别和身份验证。人像识别技术则是在此基础上，通过对人脸图像中的特征进行更加深入和全面的分析和识别，提高了人脸识别的准确性和可靠性。

人像识别技术的核心技术包括人脸检测、人脸特征提取、特征匹配和识别等方面。其中，人脸检测是指在图像中自动检测和定位人脸区域的技术，这需要通过计算机视觉技术来实现。人脸特征提取是指从检测出的人脸图像中提取出人脸的特征信息，这需要使用特征提取算法和模式识别技术。特征匹配是指将提取出的人脸特征与预先建立的人脸数据库进行匹配，从而识别出人脸所对应的身份信息。识别是指将匹配得到的身份信息返回给用户，完成身份验证的过程。

除了人脸识别技术之外，人像识别技术还涉及其他技术和领域，如图像处理技术、模式识别技术、机器学习技术、深度学习技术、计算机视觉技术、人机交互技术等，这些技术和领域都是构像识别技术的重要组成部分。

总的来说，人像识别技术是一种基于计算机视觉和人工智能技术的生物识别技术，它可以通过对人脸图像中的特征进行自动识别和分析，实现自动识别和身份验证的功能。这项技术的应用范围非常广泛，包括安防、金融支付、人脸解锁、智能家居、智能交通等领域，具有重要的和经济价值。

视觉伟业人脸识别的核心技术

人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。

作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。

传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种作生成其它符号结构。物理符号系统设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。

连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的信息处理能力及其动态行为。

人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。

行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。

人脸识别是根据什么识别

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。