人脸识别具有的优势。
易变性
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以
人脸识别厂
人脸识别具有的优势。
易变性
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯1一性和不易被复1制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
人脸识别
检测出人脸后，就可以对这张脸的身份进行判断了。人脸识别通常有两种应用场景：一种是相对简单的1∶1人脸验证，比如手机解1锁就是将使用手机的人和手机里储存的“主人”照片进行比对；传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。另一种是1 : N人脸辨识，即将一张未知身份的人脸图像与数据库中所有的已知人脸图像进行比对，判断其是否是数据库中的某个人，如果是，则显示此人在数据库中的信息。
自然性，人类识别物体特征感知就是通过眼睛的感官传递回大脑，人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程，所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然，且不需要其他物体特征，不会发生丢失、被等问题。识别速度快精度高，由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。人脸图像安全：在线人脸识别时存储在公有云服务器中的人脸图像可能会存在泄漏的风险，而离线人脸识别则不存在人脸图像泄漏的风险问题。
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