法考考试期间的身份核验是怎么弄，人脸识别能用照片解锁吗

法考考试这个时间段的身份核查检验是咋弄？

国家统一法律职业考试这个时间段，每个考点都启用了考务安全管理系统,通过人脸识别比对进行学员身份信息核查检验。

当学员通过考场通道入口处的入口通道时,会经过由核查检验电脑、居民身份证读卡器、摄像头组成的核查终端,依次要读取居民身份证、自动抓拍头像、人像识别核查检验,后声音提示核查结果,显示验证通过后才完成核查检验。

须在现场拍照和身份证扫描验证身份，验证通过后才可以进入考场

人脸识别能用照片解锁吗？

不可以

扩展资料：

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，这当中涵盖人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术属于生物特点识别技术是对生物体（大多数情况下特指人）本身的生物特点来区分生物体个体。

人脸识别技术是根据人的脸部特点，对输入的人脸图像或者视频流 . 第一判断其是不是存在人脸 , 假设存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特点，并故将他与已知的人脸进行对比，以此识别每个人脸的身份。

不可以

人脸识别的原理是：

1. 人脸检测

面貌检测是指在变动的场景与复杂的背景中判断是不是存在面像，并分离出这样的面像。大多数情况下有下方罗列出来的几种方式：

（1）参考模板法

第一设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板当中的匹配程度，并通过阈值来判断是不是存在人脸；

（2）人脸规则法

因为人脸具有一定的结构分布特点，这里说的人脸规则的方式即提取这些特点生成对应的规则以判断测试样品是不是包含人脸；

（3）样品学习法

这样的方式即采取模式识别中人工神经互联网的方式，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习出现分类器；

（4）肤色模型法

这样的方式是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

（5）特点子脸法

这样的方式是将全部面像集合默认为一个面像子空间，并根据检测样品与其在子空间的投影当中的距离判断是不是存在面像。

值得提出的是，上面说的5种方式在实质上检测系统中也可以综合采取。

2. 人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行变动目标跟踪。详细采取根据模型的方式或根据运动与模型相结合的方式。除开这点利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

3. 人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这其实就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出好的匹配对象。故此面像的描述决定了面像识别的详细方式与性能。主要采取特点向量与面纹模板两种描述方式：

（1）特点向量法

该方式是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特点量，这些东西特点量形成一描述该面像的特点向量。

（2）面纹模板法

该方式是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像全部象素与库中全部模板采取归一化有关量度量进行匹配。除开这点还有采取模式识别的自有关互联网或特点与模板相结合的方式。

人脸识别技术的核心实质上为“局部人体特点分析”和“图形/神经识别算法。”这样的算法是利用人体面部各器官及特点部位的方式。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中全部的原始参数进行比较、判断与确认。大多数情况下要求判断时间低于1秒。

不可以。

人脸识别前会进行活体检测的（例如需眨眼），照片针对活体检测肯定是通不过的，故此，照片解锁会失败。

传统的人脸识别技术主要是根据可见光图像的人脸识别，这也是大家熟悉的识别方法，已有30多年的研发历史。但这样的方法有着很难克服的缺陷，特别在环境光照出现变化时，识别效果会急剧下降，没办法满足实质上系统的需。

快速发展起来的一种处理方案是根据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，已经获取了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超越三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展快速，使人脸识别技术渐渐走向实用化。

人脸识别是属于什么成像？

人脸识别是根据人的脸部特点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，进一步对检测到的人脸进行脸部识别的一系列有关技术，一般也叫做人像识别、面部识别

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特点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，它属于生物特点识别技术是对生物体(大多数情况下特指人)本身的生物特点来区分生物体个体。 广义的人脸识别实质上涵盖构建人脸识别系统的一系列有关技术，涵盖人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认还有身份查找等;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。 生物特点识别技术所研究的生物特点涵盖人脸、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(比如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，对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，也可进行语音内容的识别，唯有前者属于生物特点识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。几何特点的人脸识别方式 几何特点可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们当中的几何关系(如相互当中的距离)。这些算法识别速度快，需的内存小，但识别率很低。根据特点脸(PCA)的人脸识别方式 特点脸方式是根据KL变换的人脸识别方式，KL变换是图像压缩的一种优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留这当中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。假设假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，完全就能够将这些投影用作识别的特点矢量，那就是特点脸方式的基本思想。这些方式需有点多的训练样本，而且，完全是根据图像灰度的统计特性的。现在有一部分改进型的特点脸方式。神经互联网的人脸识别方式 神经互联网的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自有关函数、局部纹理的二阶矩等。这种类型方式同样需有点多的样本进行训练，而在不少应用中，样本数量是很有限的。弹性图匹配的人脸识别方式 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种针对一般的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采取属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特点向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方式结合了灰度特性和几何原因，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很好的效果，同时针对单个人也不可以再需多个样本进行训练。线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方式 心理学的研究表达，人类在识别轮廓图(例如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是根据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当中的距离，与众不一样的是，LHD依然不会建立不一样线段集当中线段的一一对应关系，因为这个原因它更能适应线段图当中的微小变化。实验结果表达，LHD在不一样光照条件下和不一样姿态情况下都拥有很出色的表现，但是，它在大表情的情况下识别效果不好。支持向量机(SVM) 的人脸识别方式 近几年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图让学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，以此提升学习机的性能。支持向量机主要处理的是一个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。一般的实验结果表达SVM有很好的识别率，但是，它需非常多的训练样本(每类300个)，这在实质上应用中时常是不现实的。而且，支持向量机训练时间长，方式达到复杂，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根据可见光图像的人脸识别，这也是大家熟悉的识别方法，已有30多年的研发历史。但这样的方法有着很难克服的缺陷，特别在环境光照出现变化时，识别效果会急剧下降，没办法满足实质上系统的需。处理光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但现在这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 近快速发展起来的一种处理方案是根据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，已经获取了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超越三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展快速，使人脸识别技术渐渐走向实用化。数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术  第一是面部捕捉。它按照人的头部的部位进行判断，第一确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特点，通过特点库的比对，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，可以大大的提高拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后启动判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上全部的捕捉和比较全部在对比特点库的情况下完成的，故此，特点库是基础，里面有各自不同的典型的面部和笑脸特点数据。  第一是面部捕捉。它按照人的头部的部位进行判断，第一确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特点，通过特点库的比对，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，可以大大的提高拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后启动判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上全部的捕捉和比较全部在对比特点库的情况下完成的，故此，特点库是基础，里面有各自不同的典型的面部和笑脸特点数据。

电子眼人脸识别的原理？

　人脸识别的原理

　　1、人脸检测

　　面貌检测是指在变动的场景与复杂的背景中判断是不是存在面像，并分离出这样的面像。大多数情况下有下方罗列出来的几种方式：

　　（1）参考模板法

　　第一设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板当中的匹配程度，并通过阈值来判断是不是存在人脸；

　　（2）人脸规则法

　　因为人脸具有一定的结构分布特点，这里说的人脸规则的方式即提取这些特点生成对应的规则以判断测试样品是不是包含人脸；

　　（3）样品学习法

　　这样的方式即采取模式识别中人工神经互联网的方式，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习出现分类器；

　　（4）肤色模型法

　　这样的方式是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

　　（5）特点子脸法

　　这样的方式是将全部面像集合默认为一个面像子空间，并根据检测样品与其在子空间的投影当中的距离判断是不是存在面像。

2、人脸跟踪

　　面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行变动目标跟踪。详细采取根据模型的方式或根据运动与模型相结合的方式。除开这点利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

　　3、人脸比对

　　面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这其实就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出好的匹配对象。故此面像的描述决定了面像识别的详细方式与性能。主要采取特点向量与面纹模板两种描述方式：

　　（1）特点向量法

　　该方式是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特点量，这些东西特点量形成一描述该面像的特点向量。

　　（2）面纹模板法

　　该方式是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像全部象素与库中全部模板采取归一化有关量度量进行匹配。除开这点还有采取模式识别的自有关互联网或特点与模板相结合的方式。

　　人脸识别技术的核心实质上为“局部人体特点分析”和“图形/神经识别算法。”这样的算法是利用人体面部各器官及特点部位的方式。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中全部的原始参数进行比较、判断与确认。大多数情况下要求判断时间低于1秒。

人像比对的基本方法？

人像识别的方法不少，主要的人像识别方法有：

（1）几何特点的人脸识别方式：几何特点可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们当中的几何关系（如相互当中的距离）。这些算法识别速度快，需的内存小，但识别率很低。

（2）根据特点脸（PCA）的人脸识别方式：特点脸方式是根据KL变换的人脸识别方式，KL变换是图像压缩的一种优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留这当中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。假设假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，完全就能够将这些投影用作识别的特点矢量，那就是特点脸方式的基本思想。这些方式需有点多的训练样本，而且，完全是根据图像灰度的统计特性的。现在有一部分改进型的特点脸方式。

（3）神经互联网的人脸识别方式：神经互联网的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自有关函数、局部纹理的二阶矩等。这种类型方式同样需有点多的样本进行训练，而在不少应用中，样本数量是很有限的。

（4）弹性图匹配的人脸识别方式：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种针对一般的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采取属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特点向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方式结合了灰度特性和几何原因，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很好的效果，同时针对单个人也不可以再需多个样本进行训练。

（5）线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方式：心理学的研究表达，人类在识别轮廓图（例如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是根据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当中的距离，与众不一样的是，LHD依然不会建立不一样线段集当中线段的一一对应关系，因为这个原因它更能适应线段图当中的微小变化。实验结果表达，LHD在不一样光照条件下和不一样姿态情况下都拥有很出色的表现，但是，它在大表情的情况下识别效果不好。

（6）支持向量机(SVM) 的人脸识别方式：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图让学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，以此提升学习机的性能。支持向量机主要处理的是一个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。一般的实验结果表达SVM有很好的识别率，但是，它需非常多的训练样本（每类300个），这在实质上应用中时常是不现实的。而且，支持向量机训练时间长，方式达到复杂，该函数的取法没有统一的理论。

你对该回答满意吗？

例如大小对比、虚实对比、明暗对比、远近对比和色彩对比

人像比对即是大规模数据人像搜索比对系统。大规模数据人像搜索比对系统是指使用全球领先的人像搜索比对技术，在非常多的人像数据库中查找检索特定人员的身份信息，将待验证身份人员的照片与数据库中照片逐步一个个比对，按照比对结果按相似度排列，以此对照片中的人进行准确身份识别和鉴定。该系统由支持对数千万人员数量据库进行账号登录并查询，能充分利用现有的二代居民身份证照片资源，为公安等部门的工作提供帮。系统支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等各种方法。可以达到在各自不同的互联网上进行照片比对和身份确认。大规模数据人像搜索比对系统的用户可为全国各级公安部门、海关出入境、大规模人事档案部门等，它充分利用很有价值的人像线索，大大提高有关部门对有关人员的身份辨认过程，对形成高智能的、社会化的、规模化的人像搜索识别比对体系，提供了有效的技术手段。

人脸识别分为三个步骤？

人脸识别是根据人的脸部特点信息进行身份识别的一种生物特点识别技术，主要涵盖4个步骤。分别是：人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特点提取还有匹配与识别。

　　人脸检测利用脸部的特点，从图像或视频中迅速定位人脸的位置并抓取人脸部图像；人脸图像预处理是根据人脸检测结果，对图像进行一定程度的处理并后进行特点提取的过程，主要是去除光线环境变化等对人脸识别的影响；人脸图像特点提取主要从人的面部找到一部分可辨别身份的唯一属性（如人脸器官的形状描述还有它们当中的距离等），并形成一个数字代码；人脸图像匹配与识别是将现目前提取的人脸图像特点数据与数据库中存储的特点模板进行搜索匹配，确定相似性的过程。

　　通俗地讲，例如说这个人主要特点是大眼睛，系统就可以自动与数据库内具有同一类型特点的人分类迅速对比，后会显示出相似度接近的10张照片。然后再对其基础信息，如姓名、性别等比较，来确定人的身份。

　　人脸识别系统带给大家的惊喜远不止于此。不久前，国际支付巨头PayPal宣布，其在英国伦敦泰晤士河畔的里士满区的12家商场推出依靠“人脸识别”的支付系统。这一尝试，真正将流行了近 的“刷卡”消费改成“刷脸”消费。

　　尽管人脸识别系统仍有不尽如人意之处，然而有专家觉得，与此前的指纹识别系统相比，人脸识别系统成本更低，而且，用于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作。因为这个原因，其发展前景还是不错的

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