不屬于生物特征識別技術(shù)的是，那些不屬于生物的特征

來源：整理時間：2023-06-28 08:59:34 編輯：智能門戶手機版

1，那些不屬于生物的特征

C：機器人工作需要消耗能量。

那些不屬于生物的特征

2，ReadSense

閱面科技ReadSense是一家人工智能科技公司，通過深度學(xué)習(xí)和計算機視覺技術(shù)，讓智能機器以嶄新的視角看世界。閱面科技ReadSense專注于研發(fā)世界領(lǐng)先的視覺認知軟硬件解決方案，為消費級智能機器帶來體驗最好的面部及表情識別、手勢識別、肢體行為識別以及環(huán)境感知等技術(shù)。閱面科技ReadSense致力于為企業(yè)和開發(fā)者提供了一系列人機交互和環(huán)境感知的視覺解決方案，具體的產(chǎn)品系列包括：1) ReadFace面部識別：幫助機器識別并跟蹤用戶的臉部特征，準(zhǔn)確認知面部表情和頭部姿態(tài)；提供人臉識別，表情識別的功能.2) ReadHand手部識別：幫助機器識別并跟蹤用戶的手部特征，準(zhǔn)確認知手型和手勢；提供手勢識別，手型識別的功能。3) ReadBody行為識別: 幫助機器識別并跟蹤用戶的人體特征，準(zhǔn)確理解用戶動作和行為；4) ReadWay場景識別: 幫助機器感知周邊環(huán)境，進行場景重建和路徑規(guī)劃。

readsense旗下的readface產(chǎn)品中，具有人臉識別的功能。人臉識別作為人工智能里重要的一個部分，屬于生物特征識別技術(shù)的一種，其具有自然性和不被北側(cè)個體察覺的特點，在多個領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用。如門禁系統(tǒng)，攝像監(jiān)視系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，考勤系統(tǒng)，相機，智能手機等領(lǐng)域有著重要的作用。

ReadSense

3，虹膜指紋人臉識別誰是生物識別黑科技

人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術(shù)。 [編輯本段]人臉識別概述廣義的人臉識別實際包括構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預(yù)處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。人臉識別是一項熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識別技術(shù)，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。生物特征識別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語音）、體形、個人習(xí)慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識別技術(shù)就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網(wǎng)膜識別、語音識別（用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內(nèi)容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術(shù)）、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。 [編輯本段]人臉識別的優(yōu)勢人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。 [編輯本段]光線對人臉識別的影響傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們最熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但目前這兩種技術(shù)還遠不成熟，識別效果不盡人意。最近迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?、可見光人臉識別技術(shù)可見光是光譜中人眼可以感知的部分，可見光譜沒有精確的范圍，一般人的眼睛可以感知可見光的波長在400到700納米之間。作為可為人眼感知的光源，也是生活中最常見的光源。因此，傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們最熟悉的人臉識別方式。為了克服受環(huán)境光照的影響，學(xué)術(shù)界做了大量的研究和技術(shù)開發(fā)。對可見光人臉識別系統(tǒng)進行了大量改進,以減輕環(huán)境光照的影響，目前也取得了一定的進步。2、多光源人臉識別技術(shù)在自然界中，除人眼可見的光線外，還存在著紅外、紫外等不可見的光線?？梢姽鈭D像受光源影響較大，而單純的紅外圖像可以獨立光源，但對溫度變化比較敏感，而紅外與可見光融合的多光源人臉識別方法，被證明比任意單一光源的識別更有效。它是一種基于融合紅外與可見光圖像人臉識別方法，對紅外與可見光人臉圖像分別采用PCA與線性辨別分析相結(jié)合的方法進行特征提取和識別，并利用獲得的識別結(jié)果與它們各自的置信度進行決策融合，并確定最終的人臉識別結(jié)果。實驗表明，可以有效提高人臉識別性能和對各種應(yīng)用環(huán)境的適用性。 [編輯本段]人臉識別的困難雖然人臉識別有很多其他識別無法比擬的優(yōu)點，但是它本身也存在許多困難。人臉識別被認為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)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征的特點所帶來的。人臉在視覺上的特點是：第一，不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的；第二，人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、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(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。 [編輯本段]人臉識別的技術(shù)細節(jié) 一般來說，人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。 [編輯本段]人臉識別的算法種類基于人臉部件的多特征識別算法(MMP-PCA recognition algorithms)?；谌四樚卣鼽c的識別算法（Feature-based recognition algorithms）?；谡四槇D像的識別算法（Appearance-based recognition algorithms）?；谀０宓淖R別算法（Template-based recognition algorithms）。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別的算法（Recognition algorithms using neural network）。除以上算法外，2005年之后推出的更新算法有：基于光照估計模型理論：提出了基于Gammar灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計模型的基礎(chǔ)上，進行相應(yīng)的光照補償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計校正理論: 基于統(tǒng)計形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強化迭代理論：強化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴展；獨創(chuàng)的實時特征識別理論：該理論側(cè)重于人臉實時數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達到最佳的匹配效果； [編輯本段]人臉識別的應(yīng)用人臉識別的應(yīng)用主要有：·公安刑偵破案：通過查詢目標(biāo)人像數(shù)據(jù)尋找數(shù)據(jù)庫中是否存在重點人口基本信息。例如在機場或車站安裝系統(tǒng)以抓捕在逃案犯。·門禁系統(tǒng)：受安全保護的地區(qū)可以通過人臉識別辨識試圖進入者的身份?！z像監(jiān)視系統(tǒng)：例如在機場、體育場、超級市場等公共場所對人群進行監(jiān)視，以達到身份識別的目的。例如在機場安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止恐怖分子登機?！ぞW(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：利用人臉識別輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡等。 [編輯本段]人臉識別軟件人臉識別軟件順應(yīng)當(dāng)前的要求，慢慢走上了歷史的舞臺。KnowU (基于視頻的人臉識別系統(tǒng)), 是當(dāng)前不多的人臉識別軟件中具有代表性的一款，它是由個人開發(fā)編寫的，并且隨著版本的升級，逐漸具有了商業(yè)開發(fā)的色彩，在網(wǎng)上已經(jīng)免費發(fā)布試用了。 [編輯本段]人臉識別系統(tǒng) 臉識別系統(tǒng)以人臉識別技術(shù)為核心，是一項新興的生物識別技術(shù)，是當(dāng)今國際科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。人臉因具有不可復(fù)制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受歡迎。人臉識別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用：人臉識別出入管理系統(tǒng)、人臉識別門禁考勤系統(tǒng)、人臉識別監(jiān)控管理、人臉識別電腦安全防范、人臉識別照片搜索、人臉識別來防登記等等。人臉識別系統(tǒng)的評價人臉識別系統(tǒng)最重要的是最后一步，即進行系統(tǒng)的性能評價。和其它模式識別系統(tǒng)一樣，人臉識別系統(tǒng)的性能是很難進行評價的，在評價時必須注意以下幾點：(1)必須有足夠用于評價的大量測試樣本；(2)樣本圖像應(yīng)與實際應(yīng)用中出現(xiàn)的圖像盡可能相似，而且要有代表性；(3)除了討論系統(tǒng)的錯誤接受率外，還應(yīng)該考慮系統(tǒng)的錯誤拒絕率。

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