1樓：田田子呂
面部的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表信悶培情，而在不同觀察角度，面部的視覺影象也相差很大，另外，面部識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、面部的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡。
頭髮、鬍鬚等）、年齡等多方面因素的影響。
在面部滑唯識別中，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乙個個體。通常稱第一類變化為類間罩絕變化，而稱第二類變化為類內變化。對於面部，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。
人臉識別演算法的難點
2樓：古龍平寧
人臉識別演算法研究已久，在背景簡單的情形下，大部分演算法都能很好的處理。但是，人臉識別的應用範圍頗廣，僅是簡單影象測試，是遠遠不能滿足現實需求的。所以人臉識別演算法還是存在很多的難點。
光照光照問題是機器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯，演算法未能達到完美使用的程度。
姿態與光照問題類似，姿態問題也是人臉識別研究中需要解決的乙個技術難點。針對姿態的研究相對比較少，多數的人臉識別演算法主要是針對正面，或接近正面的人臉影象，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別演算法的識別率也將會急劇下降。
遮擋對於非配合情況下的人臉影象採集，遮擋問題是乙個非常嚴重的問題，特別是在監控環境下，往往被監控物件都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被採集出來的人臉影象有可能不完整，從而影響了後面的特徵提取與識別，甚至會導致人臉識別演算法的失效。
年齡變化。隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對於青少年，這種變化更加的明顯。對於不同的年齡段，人臉識別演算法的識別率也不同。
影象質量。人臉影象的**可能多種多樣，由於採集裝置的不同，得到的人臉影象質量也不同，特別是對於那些低解像度﹑雜訊大﹑質量差的人臉影象如何進行有效的人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對於高分辨影象，對人臉識別演算法的影響也需要進一步研究。
樣本缺乏。基於統計學習的人臉識別演算法是人臉識別領域中的主流演算法，但是統計學習方法需要大量的培訓。由於人臉影象在高維空間中的分佈是乙個不規則的流行分佈，能得到的樣本只是對人臉影象空間中的乙個極小部分的取樣，如何解決小樣本下的統計學習問題有待進一步的研究。
海量資料。傳統人臉識別演算法如pca、lda等在小規模資料中可以很容易進行訓練學習。但是對於海量資料，這些方法其訓練過程難以進行，甚至有可能崩潰。
大規模人臉識別。
隨著人臉資料庫規模的增長，人臉演算法的效能將呈現下降。
3樓：網友
研究關鍵問題：
a) 人臉識別中的光照問題。
光照變化是影響人臉識別效能的最關鍵因素，對該問題的解決程度關係著人臉識別實用化程序的成敗。我們將在對其進行系統分析的基礎上，考慮對其進行量化研究的可能性，其中包括對光照強度和方向的量化、對人臉反射屬性的量化、面部陰影和照度分析等等。在此基礎上，考慮建立描述這些因素的數學模型，以便利用這些光照模型，在人臉影象預處理或者歸一化階段儘可能的補償乃至消除其對識別效能的影響。
重點研究如何在從人臉影象中將固有的人臉屬性（反射率屬性、3d表面形狀屬性）和光源、遮擋及高光等非人臉固有屬性分離開來。基於統計視覺模型的反射率屬性估計、3d表面形狀估計、光照模式估計，以及任意光照影象生成演算法是我們的主要研究內容。具體考慮兩種不同的解決思路：
1、 利用光照模式引數空間估計光照模式，然後進行針對性的光照補償，以便消除非均勻正面光照造成的陰影、高光等影響；
2、 基於光照子空間模型的任意光照影象生成演算法，用於生成多個不同光照條件的訓練樣本，然後利用具有良好的學習能力的人臉識別演算法，如子空間法，svm等方法進行識別。
b) 人臉識別中的姿態問題研究。
姿態問題涉及頭部在三維垂直座標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化，其中垂直於影象平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部資訊的部分缺失。使得姿態問題成為人臉識別的乙個技術難題。解決姿態問題有三種思路：
第一種思路是學習並記憶多種姿態特徵，這對於多姿態人臉資料可以容易獲取的情況比較實用，其優點是演算法與正面人臉識別統一，不需要額外的技術支援，其缺點是儲存需求大，姿態泛化能力不能確定，不能用於基於單張**的人臉識別演算法中等。
第二種思路是基於單張檢視生成多角度檢視，可以在只能獲取使用者單張**的情況下合成該使用者的多個學習樣本，可以解決訓練樣本較少的情況下的多姿態人臉識別問題，從而改善識別效能。
第三種思路是基於姿態不變特徵的方法，即尋求那些不隨姿態的變化而變化的特徵。我們的思路是採用基於統計的視覺模型，將輸入姿態影象校正為正面影象，從而可以在統一的姿態空間內作特徵的提取和匹配。
因此，基於單姿態檢視的多姿態檢視生成演算法將是我們要研究的核心演算法，我們的基本思路是採用機器學習演算法學習姿態的2d變化模式，並將一般人臉的3d模型作為先驗知識，補償2d姿態變換中不可見的部分，並將其應用到新的輸入影象上去。
4樓：****頭愛畫畫
人臉識別技術研究的困難
人臉識別技術擁有多種優勢讓其得到人們青睞，但其研發過程中存在的難度也是不容人們忽視的。人臉識別被認為是生物特徵識別領域甚至人工智慧領域最困難的研究課題之一，人臉識別的困難主要是人臉作為生物特徵的特點所帶來的。
首先是人類臉部存在相似性，不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對於利用人臉進行定位是有利的，但是對於利用人臉區分人類個體是不利的。
其次是個人人臉存在易變性，人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺影象也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭髮、鬍鬚等）、年齡等多方面因素的影響。
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乙個個體。通常稱第一類變化為類間變化（inter-classdifference），而稱第二類變化為類內變化（intra-classdifference）。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。
5樓：匿名使用者
影響人臉識別技術的因素及解決方法
測量人臉識別的主要效能指標有：
1.誤識率(false;accept;rate;far)：這是將其他人誤作指定人員的概率；
2.拒識率(false;rejectrate;frr)：這是將指定人員誤作其它人員的概率。
計算機在判別時採用的閾值不同，這兩個指標也不同。一般情況下，誤識率far;隨閾值的增大(放寬條件)而增大，拒識率frr;隨閾值的增大而減小。因此，可以採用錯誤率(equal;error;rate;err)作為效能指標，這是調節閾值，使這far和frr兩個指標相等時的far;或frr。
影響人臉識別效能的因素及解決方法。
1)背景和頭髮：消除背景和頭髮，只識別臉部圖象部分。
2)人臉在圖象平面內的平移、縮放、旋**採用幾何規範化，人臉圖象經過旋轉、平移、縮放後，最後得到的臉部圖象為指定大小，兩眼水平，兩眼距離一定。
3)人臉在圖象平面外的偏轉和俯仰：可以建立人臉的三維模型，或進行三維融合(morphing)，將人臉圖象恢復為正面圖象。
4)光源位置和強度的變化：採用直方圖規範化，可以消除部分光照的影響。採用對稱的從陰影恢復形狀(symmteric;shape;from;shading)技術，可以得到乙個與光源位置無關的圖象。
5)年齡的變化：建立人臉圖象的老化模型。
6)表情的變化：提取對錶情變化不敏感的特徵，或者將人臉圖象分割為各個器官的圖象，分別識別後再綜合判斷。
7)附著物(眼鏡、鬍鬚)的影響。
8)照相機的變化：同一人使用不同的照相機拍攝的圖象是不同的。
在影象問題中所說的深度學習是指什麼
6樓：施妙松
深度學習在物體識別上的另乙個重要突破是人臉識別。人臉識別的最大挑戰是如何區分由於光線、姿態和表情等因素引起的類內變化和由於身份不同產生的類間變化。這兩種變化的分佈是非線性的，且極為複雜，傳統的線性模型無法將它們有效區分開。
深度學習的目的是通過多層的非線性變換得到新的特徵表示。這些新特徵須儘可能多地去掉類內變化，而保留類間變化。
在影象問題中，所說的深度學習是指什麼
7樓：虎哥ke堂
我們將瞭解深度學習如何實現，並繼續討論它與#機器學習和人工智慧的不同之處。我們也會看一下神經網路是什麼，以及它們是如何被訓練來識別手寫數字的。
調人臉識別的ai怎麼一次返回多個想要的結果, 年齡,性別,種族,情緒?
8樓：司徒悠優
人臉識別技術。
首先我們來了解下人臉識別本身的技術。在人工智慧技術的持續的進化下，人臉識別的準確率也在逐漸提公升，我們已經能看到有多家企業在國際權威人臉識別資料庫lfw上重新整理紀錄的訊息，實驗室的資料高達甚至往上，這是人臉識別技術應用到實際業務中的基礎，我們也為此感到高興。
影響人臉識別的因素有很多，其中影響人臉檢測的因素有：光照、人臉姿態、遮擋程度；影響特徵提取的因素有：光照、表情、遮擋、年齡，模糊是影響人臉識別精度的關鍵因素。
一般而言，在跨年齡階段人臉識別中，類內變化通常大於類間變化(不同人相似年齡的**的相似度有時比同一人不同年齡段的**相似度更高)，這造成了人臉識別的巨大困難。同時，跨年齡的訓練資料難以收集，沒有足夠多的資料，基於深度學習的神經網路很難學習到跨年齡的類內和類間變化。
針對這些技術難點，目前相關技術提供商均在通過優化演算法以及加大對模型的訓練來尋求突破，我們也能從相關的資訊中瞭解到人臉識別監測精度的發展進度，它們的落地領域包括應用最為廣泛的安防監控以及金融、商業應用等領域。
人臉識別的前景
9樓：hhqq_夾子
讓他真正走進生活很困難，雖然安全方便，但是這個明顯竟爭不過，個種刷卡機。據我瞭解這項技術還不成熟，攝像機只能識別人的正面影像。一但頭有轉動就無法識別了。這就更侷限了它的實用性。
電腦和手機中的人臉識別是什麼樣的功能？
10樓：梁丘鴻暢鹹耘
臉部識別技術。
facedetection臉部識別技術的原理聽起來並不深奧，它通過識別畫面中的眼睛、嘴等特徵資訊，鎖定畫面中的人臉位置，並自動將人臉作為拍攝的主體，設定準確的焦距和**量。當face
detection臉部識別功能開始工作的時候，相機就會自動根據畫面中人臉的位置和照度進行設定，確保人臉的清晰和**準確。此外，當畫面中有多個人物時，face
detection臉部識別功能也能夠準確工作，挑選最主要的物件。
如何實現臉部識別技術。
在以往的拍攝中，如何處理人物和背景的關係一直是個麻煩的問題：如果人物不是在取景器的中間，相機就可能把焦點對在遠處的背景，導致人物模糊；當人物和背景的亮度差別很大，則會導致人臉部**不足或過度。為了解決這些問題，專業的數位相機配備了「5點、9點」的對焦系統和「面測光、點測光、包圍測光」測光系統，還要加上「ae/af鎖」。
如此複雜的設定對拍攝者的經驗和手指靈活性都是巨大的考驗，而對於許多不具備這些功能的數位相機來說，拍攝者就完全束手無策了。臉部識別技術face
detection技術的出現，則讓這個難題不復存在。這一技術能夠讓相機自動識別畫面中是否有人的臉部，並自動將人臉作為拍攝的主體。然後，相機在對焦和**控制方面都將針對人臉的狀況來調整。
這一智慧型功能帶來兩個最直接的好處：一是讓攝影者更加集中精力在取景上，可以實現更完美的構圖；二是提公升了拍攝的速度。比如，富士的face
detection臉部識別功能是基於硬體實現的，也就是在相機的處理晶元中有專門的積體電路來進行運算，每次處理的時間不到秒，比起以往的「對準主體－－半按快門――按ae/af鎖――取景」過程來，要快上不少，更適合抓拍的需要。
1.人臉內部屬性：包括人臉表面的反射屬性（如反射係數等，通常簡稱為紋理--texture）、人臉3d形狀（表面法向量方向）、人臉表情、鬍鬚等屬性的變化；
2.外部成像條件：包括光源（位置和強度等）、其他物體（比如眼鏡、帽子）或者人體其他部件（比如頭髮）對人臉的遮擋等；
3.攝像機成像引數：包括攝像機位置（視點）、攝像機的焦距、光圈、快門速度等內外部引數。
C 中的「類」是什麼意思，c 中的類和類的物件是什麼意思
光棍誓言 類就是就是有類似屬性的集合。舉個例子。就像是學生類是吧。這個類就可以定義許多有一定屬性的學生。就像身高，體重什麼的。因為這都是學生的屬性。不過0基礎的話，還是先學c，學會結構體。接著學c 過渡到類。真的，零基礎直接殺c 是吃力的。 令狐蛋蛋 相當於一個集合，型別。這個集體有共同的特徵，比如...
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危險識別和評價考慮的因素有哪三類
一 危險材料識別。識別出哪些東西是容易引發安全事故的材料，如易燃或 性材料等，找出它們所在位置和數量，處理方法是否適當。二 危險工序識別。找出所有涉及高空或高溫作業 使用或產生易燃材料等容易引發安全事故的工序，瞭解企業是否已經制定有關安全施工程式以控制這些存在安全危險的工序，並評估其成效。三 用電安...