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拼多多人脸识别可靠吗？
不靠谱。
人脸识别还真是多，半夜上号要认证两三次。拼多多商家购买了一个账号，现在出现了需要人脸识别，但不是我本人的，要原号主人脸识别才阔以，让商家处理人脸识别，商家处理不到，而且不能退款，说超过售后。我充了几千在里面，现在人脸不能解决退款。
人脸识别一般为多少？
人脸识别一般为多少呢？
根据项目经验，以下供参考。
人脸识别由前端的人脸抓拍机和后端的人像比对服务器两部分组成。人脸识别分为渠道人脸和行业人脸两种。渠道人脸是用于小区出入口、校园出入口等人脸识别比对。行业人脸是用于、政法等行业的人脸识别。
人脸识别比对的一般都是按机路数来计算（前端机+后端分析比对服务器）。行业人脸识别的一般在一路3万元左右。渠道人脸识别的一般是行业人脸识别的四分之一左右。
>假如某行业单位要安装100路的人脸识别，是多少呢？
按1路3万来计算，保守估计包括前端机和后端服务器在内，总为300万。这个不包括施工费用、机取电电费、机传输到后端的链路费用。
>人脸识别考勤是联网的吗，能保存多长时间，公司可以做假吗?个人能调出里面的信息吗?谢谢指教？
深圳仁勤人脸识别考勤机提示：误识率是0.001%.此数据是通过80万人测试的，不是瞎说的。
识别的速度小于1秒。很快！考勤的时候更直观，直接就能看到人脸，非接触式，健康嘛。呵呵
另外这东西是双，识别率就更加准确了。好用还是很好用的。
人脸识别考勤是联网的，能保存，公司可以做假，个人不能调出里面的信息
人脸识别有几种方式以及做法？
人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)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。
(2)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，由这些基可以张成低维线性空间。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。
(3)神经的人脸识别方法
神经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。
(4)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。
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理的研究表明，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。
(6)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，它试图使得习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高习机的性能。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，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
人脸识别技术的利与弊辩论赛？
虽然面部识别技术的改进正在上升，但围绕该技术的隐私问题也逐渐浮出水面。
这让我们不禁要问——面部识别真的像所说的那样有用，还是只是另一种可以引领我们走向“黑暗”未来的工具？
想象一下这样一个世界，你无需现金、卡片或机，只需对着收银员微笑即可为你所购买订单商品付款。如今，面部识别技术已经融入我们日常生活的方方面面，世界各国都在展示使用面部识别技术的光明面和阴暗面。
面部识别并不是一项全新的技术，但人工和机器习不断使面部识别变得。苹果通过引入具有 3D 扫描功能的面部生物识别和 iPhone 的 Face *** ，提高了面部识别的标准。事实上，iPhone 的人脸 *** 是如此准确，以至于 WIRED（《连线》） 试图在的帮助下欺骗或人脸 *** ，但以惨败告终。虽然现代技术使面部识别更加准确和，但也有人提出了与面部识别隐私问题和监控相关的担忧。
因此，让我们在这篇文章中探讨这种非常具有争议的技术的优缺点。
面部识别技术的优点是什么？
1. 的性
借助 3D 生物识别和红外，面部识别可以更地执行。可以通过监控员工和访客来保护公司的场所。此外，可以立即识别入侵者。因此，面部识别可以大大提高工作场所的性。例如，歌神张友的演唱会就通过面部识别技术抓了好多个在逃人员。
2. 高精度
借助人工和机器习，人脸识别取得了更高的成功率。因此，欺骗或黑客攻击的机会大大减少。现在，可以准确识别非法进入私人财产的人，并通知有关当局。
3. 自动化
面部识别技术可以使流程自动化，而不是聘请官员来识别人员。动识别可能是一个乏味的过程，并会带来出错的机会。但是，面部识别 24/7 工作，自动识别面部，并提供更可靠的结果。
面部识别技术的缺点是什么？
1. 存储
所有图像和的存储空间是面部识别技术的重要问题之一。此外，将人脸注册到识别 *** 中需要为每位新员工提供额外的空间。众所周知，高清质量的图像可以产生无差错的结果，但会增加的存储要求。
2. 隐私问题
很多民间组织担心面部识别隐私问题，并暗示很多问题。将人工和机器习与面部识别结合使用可以帮助识别面部表情并理解与表情相关的情绪。此外，分析面部表情可用于在零售店获取客户反馈，并为获得良好反馈的产品做广告。例如，挪威的 Peppes Pizza 餐厅正在使用带有隐藏的面部识别来投放性别广告。
是什么让面部识别隐私问题成为一个大问题？
关于高级面部识别技术的的争论围绕着面部识别隐私问题展开。在目睹人工和机器习如何制造面部识别技术后，许多组织开始感到焦虑。此外，很多组织认为面部识别将导致人们的受到侵害。关于面部识别最常见的问题是，“谁在收集数据？” “数据存储在哪里？”和“谁可以访问数据？”
在解决人脸识别隐私问题的同时，多位技术暗示，管理当局可以公民的一举一动，并在未经他们许可的情况下创建一个数据库来存储所有信息。此外，收集到的数据可用于根据个人的面部、行为和人口统计资料对个人进行分析。
Facebook 等社交媒台以及谷歌和苹果等科技巨一直是有关面部识别隐私问题的讨论的中心。 Facebook、Google 和 Apple 可以使用人工和机器习识别人脸，并将信息存储在其内部数据库中。但 Facebook 持续使用进的机器习、人工和大数据可能会导致消极情绪。通过收集个人详细信息、记录每项活动、签到、喜欢和不喜欢，Facebook 可以将收集到的信息与面部识别技术连接起来，以创建数字档案。
此外，根据你的数据为产品做广告的公司可以使用数字资料。例如，Facebook 曾宣布在一次重大漏洞中，大约 5000 万用户的数据遭到泄露。泄露的数据可能包含电话号码、电子邮件 *** 、个人详细信息和面部识别信息，这些信息很容易落入坏人之。
在一款名为 FindFace 的应用程序引发了一些严重的面部识别隐私问题后，的社交 Vkontakte 因其存储个人资料图片的方法而受到批评。 FindFace 通过像就可以在所有 2 亿个 VK 个人资料中识别用户。 FindFace 最初是一款寻找新朋友的新奇应用，后来被许多团用来识别和扰某些人员。
面部识别真的很危险吗？
提倡使用面部识别的人给出的应是，如果没有什么可隐瞒的，那么就没有理由担心。在解决面部识别隐私问题的同时，和技术巨不断确保他们不会将面部识别技术用于监视或任何其他恶意目的。此外，确保面部识别使工作场所和公共场所更加。
执法部门可以使用面部识别和 AR 来帮助识别罪犯。将罪犯的面部照片与警方数据库中的面部照片进行比较，以识别屡犯。此外，执法部门可以使用人工驱动的面部识别来寻找失踪儿童。如今，高清可用于根据警方数据库中的内部信息在公共场所寻找。通过面部识别部署人工和机器习可以避免识别罪犯时出错的机会。
然而，可以说任何类型的技术都可以用于恶意活动，如果有人算这样做的话。因此，应该完全放弃面部识别技术的论点变得荒谬。并非所有科技巨引入新技术，投资于研究和开发，其目的就是监视或其他恶意活动。另一方面，必须仔细考虑新技术的最坏情况，为处理它们做好准备。总之，我们需要对新技术更加，因为它们有可能创造更美好的未来，同
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