問答專欄Q & A COLUMN
我是泰瑞聊科技，很榮幸來回答此問題，希望我的回答能對你所有幫助！
人臉識別的工作原理，我們可以拆解為以下10個步驟，更容易理解一些。
1、人臉檢測，檢測出圖像中人臉所在的位置；
2、人臉配準，定位出人臉五官的關鍵點坐標，并進行標注；
3、人臉屬性識別，識別出人臉的性別、年齡、姿態、表情等屬性；
4、人臉提特征，將一張人臉圖像轉化為一串固定長度數值的過程；
5、人臉比對，衡量兩個人臉之間的相似度；
6、人臉驗證，判定兩個人臉是否為同一人；
7、人臉識別，識別出輸入人臉圖對應的身份；
8、人臉檢索，在人臉庫中，查找和輸入人臉相似的人臉序列；
9、人臉聚類，將一個集合內的人臉根據身份進行分組；
10、人臉活體，判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體，例如仿照的照片、視頻等。
正因為人臉識別綜合了以上10種技術，所以人臉識別會自動捕捉臉部的很多個細節，從而進行分析，建立出3D模型。而對于任何一個人來說，不管長得有多像，建立的這個3D模型是獨一無二的。
所以，人臉識別技術是完全可以區分出雙胞胎的，識別時不會混淆。當然不排除一些技術性的問題，或者其他非常理的干擾因素造成的無法識別或不精準識別。
總之，人臉識別經過這幾年的發展，其應用場景已經非常成熟，而且在重要的行業發揮了巨大價值。比如金融領域的實名認證、活體識別、銀行卡OCR識別，身份證OCR識別等；再比如安保領域的公司、小區、學校等嘗盡里的人臉門禁系統；再比如交通領域的火車站人臉識別閘機；再比如泛娛樂領域的美顏相機、網絡直播、短視頻等；以及公安、司法領域的逃犯識別定位系統等。
未來，隨著人臉識別技術的不斷迭代，以及融合5G、物聯網、區塊鏈等技術后，將會更加高效、安全。
信息創造價值，學習使人進步。
我是泰瑞聊科技，為您打開科技生活，感謝您閱讀與關注！
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人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節特征。而且虹膜在胎兒發育階段形成后，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。
目前大家熟知的三星手機面部識別就是運用的虹膜識別技術。就算是雙胞胎虹膜也是不同的所以不會混淆的。
1、人臉圖像預處理：圖像預處理是人臉識別技術中一個相當重要的環節，因為圖像采集的地點光線等因素不同，圖像的質量也有較大的差異。圖像預處理的目的主要是為了去除對圖像有干擾的信息，提高圖片的質量，突出有用的信息。為之后對圖像的分析計算提供便利，達到更快更準確的目的。 2、人臉圖像匹配與識別：通過攝像頭采集到的圖片進行信息處理，通過核心算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等信息進行計算，并且把圖像信息和自身數據庫里保存的圖像信息進行搜索比對，當兩者的匹配度到達一定的比例就可以把匹配到的數據輸出，達到解鎖的目的。 3、人臉圖像采集及檢測：人臉圖像通過攝像頭等方式以靜態圖像，動態圖像等方式進行記錄，通過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及采集的方法來說， Adaboost人臉檢測算法，是基于積分圖、級聯檢測器和Adaboost算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在復雜背景中，容易受到復雜環境的影響，導致檢測結果并不穩定，極易將類似人臉區域誤檢為人臉，誤檢率較高。 4、人臉圖像特征提取：通過對預處理之后的圖像進行分析計算，提取出圖像中的人像的五官特征、人臉圖像變換系數特征等。人臉特征提取的方法有兩大類：一種是基于知識的表征方法，首先需要提取出人臉的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點，在計算這些特點之間的位置關系，將它們之間的幾何特征作為識別人臉的重要特征；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
目前大多數人臉識別都是應用2D技術，如今只有iphone和小米帶有3D人臉識別技術，這個技術是人臉識別技術巨大的進步，相信在不久之后這個技術會越來越廣泛的應用，安全性也越來越高。
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人臉識別的原理是采集人臉上的多個特征點，與已有的人臉圖片上的特征點進行匹配對比，如五官位置、大小、間距等，當然采集的點越多，越具有代表性，識別的結果越可信。每個廠家識別的算法不同，準確度也不同。至于雙胞胎，看起來一樣，但放大后細節還是有差別的，人臉識別也不是說必須100%匹配上才算是一個人，可能是95%，所以還是存在誤認的情況。
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人臉識別是基于人的臉部信息，進行身份識別的一種生物識別技術，人臉識別時首先判斷是否存在人臉，若存在，則進一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個器官的信息，依據這些信息，進一步提取出人的特征、身份，并與已存在的人臉，進行匹配與識別。
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人臉的識別和指紋解鎖是一樣的，都要先錄入我們的人臉信息和指紋信息。但是人臉識別相較于指紋解鎖，技術難度高的太多了。
當攝像頭采集到我們面部信息之后，要對我們的面部進行處理，因為我們在錄入面部信息的時候，所處的環境不可能沒有變化，環境的變化就會影響人臉識別的難度，所以圖像要進行處理，這樣機器或者手機才有可能識別出我們的面部信息從而實現手機解鎖。
機器或者手機進行圖像處理時，需要核對面部器官的幾何形狀和器官之間的距離，完成上述操作之后，再和我們第一次錄入的面部特征做對比，從而實現信息認證成功和手機解鎖。這就是人臉識別的大概原理，不管是機器還是手機只有提取大量的面部信息才能確保安全，這就和我們給某個賬號設密碼一樣，只有密碼足夠復雜，才能確保賬號的安全。
人臉識別是非常火的一個技術，人臉支付領域也成了各大互聯網公司爭搶的項目，都想從中分出一杯羹。既然人臉識別涉及到各個領域，那么遇見相貌幾乎一樣雙胞胎，還能確保人臉支付的安全性嗎？
其實完全不用擔心人臉識別技術會混淆模樣幾乎一樣的雙胞胎，人臉識別的原理就是對面部輪廓、人臉幾何結構等進行掃描分析記錄，從而分辨出細微差異。肉眼是分辨不出雙胞胎的，但是人臉識別技術可以，即使兩個人非常相像，可是兩個人的生活環境、性格特點、內心的想法和做事的方法，都是不一樣的。在這樣的情況下兩個人就不可能是一樣的，總會有差異的，只不過肉眼看不到而已。所以，人臉識別技術是不會混淆雙胞胎的。
人臉識別技術是科技的產物，被應用到各大領域，擔任著不可或缺的角色。雖然人臉識別技術已經非常成熟了，但是仍需要科研人員不斷的完善和改進，這樣在未來才有可能為互聯網信息安全，貢獻出自己的一份力量。
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這個不是什么高科技，其實就是和圖片識別差不多把你面部的局部特征提取出來，轉化為圖片保存。識別時再重復以上步驟，完了對比是否一致！所以雙胞胎基本上有90%的可能會識別為一個人！
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