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1，请教人脸识别是干什么用的怎么配置

人脸识别是登陆用的,需要下HP的安全管理软件,里面可以设置指纹和人脸的软件,在官网上找找

请教人脸识别是干什么用的怎么配置

2，人脸识别软件是干什么的有什么作用

这个是设开机密码的``那个是用摄像头扫描你的脸部成三维立体式扫描主要用来设成开机密码的``没有太大用处```
用于身份识别 主要是为了信息安全 不被别人打开电脑而获取电脑里的有价值的东西也用于家庭和一些场所的安保措施如门禁系统 一些科研机构的机密研究等等

人脸识别软件是干什么的有什么作用

3，什么叫人脸识别功能

面部识别技术，是一种智能化的相机对焦技术，最早出现在尼康的消费类DC上，刚出现时，并不被人看好，但是经过市场检验，开始被越来越多厂商和消费者认可，近期各大厂商发布的新品中已将面部识别技术作为一项衡量相机性能是否出色的重要指标，也有不少厂商开始采用此项技术 面部识别技术的主要特点就是，在拍摄人像时，相机会自动寻找被拍摄者的面部作为焦点，使得拍摄出来的照片主体更为突出

什么叫人脸识别功能

4，人脸识别的主要功能是什么

真人鉴别功能： 　　系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。 我觉得这个功能对于保护电脑用户的隐私比较有保障 我也是从网上看的，好像还有其他的功能，你可以看一下 中国生物识别门户 www.swsbmh.com
视频认证呗。。。。是你脸就能进系统。。。。。=。=
高级货，用照片能开机不，HOHO
一种锁而已，就像指纹识别一样！对比与数字密码，安全性高很多！ 不过这些东西只能防住菜鸟！ 要想根本的保护你的电脑，很难！ 用一个PE进你的电脑，你所有防护统统无效，所有密码形同虚设！
保护你的隐私信息，防止别人懂有你的资料或使用你的电脑。

5，手机拍照人脸识别功能有什么用

1、具有人脸识别功能的话，手机拍照的时候会优先对脸部进行测光，从而使脸部轮廓更加清楚细腻，拍出来的照片效果会更加好看。2、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。用摄像机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。
自带的拍照软件没有。 不过有触摸对焦，基本没用…… 对于这个手机带的镜头其实也没有什么人脸识别的意义，因为还不如卡片机那，完全没有景深，对焦距离无限远所以没有什么必要非人脸识别。 拍照效果只能算一般，属于可以接受的范围之内。
自动检测人脸，然后以人脸位置为对焦窗口，这样的结果使对焦更智能化，人物照更清晰。
脸部对焦，一般有自动对焦才会有这个的，和相机一样啊
当相机对准人的时候，人的面部会出现一个框框，相机自动识别 人脸，半按下快门，相机会自动根据与人脸的距离，将焦距调节至 人脸最清晰的状态，这是拍摄，可以所拍的人物是最清晰的，而不会以背景对焦，造成人物模糊背景清晰

6，人脸识别的主要功能是什么

人脸捕获与跟踪功能： 人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。人脸识别比对： 人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。人脸的建模与检索： 可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。真人鉴别功能： 系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测： 图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
视频认证呗。。。。是你脸就能进系统。。。。。=。=

7，人脸识别是什么

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。人脸识别新技术 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术 首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

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