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人臉識別硬核知識：

人臉檢測是指從一張圖片中識別出屬于自然人的部分圖像區(qū)域的一種產(chǎn)品技術(shù)，也是人臉識別技術(shù)研究的初衷。人臉檢測1開始的應(yīng)用是在數(shù)碼相機上面，人貨電梯人臉識別系統(tǒng)，數(shù)碼相機人像模式的基本原理就是對取景框中的影像進行處理，識別出其中屬于自然人的圖像區(qū)域，并將相機設(shè)置對焦在這個區(qū)域上，這樣拍攝出來的圖片中人臉就比較清晰。

人臉識別中的閾值應(yīng)該如何設(shè)置？

可能大部分人看到這組數(shù)據(jù)，就會認為閾值越高，通過率和誤識率越低，電梯人臉識別，閾值越低，通過率和誤識率越高。

這就引出了一個常見的誤區(qū)，客戶認為通過率越高，體驗越好，那么閾值就應(yīng)該設(shè)置越低。但是通過率越高，誤識率也就越高，意味著防風險能力就會下降，所以閾值的設(shè)置要綜合考慮客戶體驗和防風險能力兩個因素。較準確的說法應(yīng)該是在指1定閾值下，公司A的通過率比其他公司高，誤識率也比其他公司低，這就說明公司A的人臉識別算法比其他公司要好。

另外閾值不能設(shè)置過高，電梯人臉識別公司，從數(shù)據(jù)可以看出，閾值不斷提高后，通過率和誤識率也跟著急速下降。當前人臉識別只能作為輔助認證手段，不能等同于二代Key這樣的強認證工具，人臉數(shù)據(jù)量如果足夠大，一定會出現(xiàn)誤識，沒有辦法做到風險為0。

簡述幾種人臉識別的主要方法：

基于特征臉(PCA)的人臉識別方法：特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，電梯人臉識別儀，KL變換是圖像壓縮的一種1優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有一些改進型的特征臉方法。

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