远程人脸识别方法

远程人脸识别的方法是使用摄像头。

摄像头起到了人脸采集的作用。现代摄像头的像素和拍摄速度都得到了极大的提升，可以更加清晰地捕捉人脸图像。无论是在日常生活中还是公共场所，摄像头都能够实时监测并采集人脸图像。而这些图像会被传输到远程服务器或者云端进行进一步的处理和分析。

其次，摄像头还能够实现实时监控。无论是在门禁系统中，还是在电商物流过程中，摄像头都能够在实时监控中迅速识别人脸，进行身份认证或者记录。这种实时监控也能够有效地提升安全性，在恶劣的环境下，也能够稳定地进行人脸识别。

远程人脸识别的注意事项

许多摄像头都配备了高级的算法和处理能力，能够进行人脸识别、活体检测和情感分析等高级功能。这些功能使摄像头能够更加准确地识别人脸特征，提高识别的准确性和安全性。同时，摄像头还可以与其他设备进行无线通信，实现远程监控和管理。

随着远程人脸识别技术的发展，也面临着一些挑战和争议。例如，个人隐私和信息安全问题常常被提及。为了解决这些问题，一些摄像头在设计上注重隐私保护，如像素模糊、数据加密等。同时，相关法律和规定的制定和完善也是确保远程人脸识别技术应用规范和安全的重要步骤。

在今年的315晚会中，央视主持人手持两部手机，一部手机对着主持人本人拍摄“换脸”，另一部则对着“换脸”屏幕进行人脸识别。根据提示，主持人进行眨眼、侧头、转头、微笑等动作，随着被系统显示识别成功全场哗然。目前已有很多社交、支付软件开启“刷脸”验证，于是不少用户担心，若现场演示的黑科技被别有用心的人利用，那么安全系数极高的人脸识别系统将被轻易破解，人脸识别果真如此不靠谱吗？

人脸识别，指的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。它是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并能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。

在科技快速发展的今天，人脸识别已经越来越多的被使用，许多科技公司也借助这股热潮来推动人脸识别的技术使用。不得不承认人脸识别技术推动了社会向智能化方向的发展，但是在今年的315晚会上，主持人现场进行试验，称只需要一张使用者的社交网络照片即可破解看似十分安全的人脸识别，人脸识别果真如此不靠谱吗？

支付宝：人脸识别只是账户保护的一种。

提起人脸识别，相信大家跟魔爪君一样首先想到的就是支付宝的人脸识别吧。然而，在央视315晚会结束后没多久，支付宝就在微博上用一篇文章《你们都觉得我躺枪了吗？》作出回应，称只对在当前手机上用密码登陆成功过的用户才会开放人脸识别功能，而不会出现只通过人脸信息就在新手机上登录成功的情况。

支付宝的速度公关，也是没谁了。

就目前人脸识别反应出来的安全问题来看，支付宝明确表示：人脸识别只是支付宝多重保护中的一个环节，支付宝还运用了人工智能，风控系统等对账户的使用监测以确保安全。

因此，我们也可以从支付宝的陈述认定：现阶段的人脸识别技术尚不成熟，但像支付宝这样有着强大技术沉淀的科技公司来说，多重的账户保护体系并不会对用户安全造成大的影响。不过，当这项技术未来一旦被无技术沉淀的公司大规模使用，那些喜欢在社交媒体上晒自拍的人或许就会有大麻烦了。

百度：通过视频验证了人脸识别是准确可靠的。

一段动态的视频或照片，果真可以在人脸识别系统畅通无阻吗？答案是不能。

节目中攻破的系统薄弱环节，在人脸识别行业中有一个专有名词叫“活体检测”，即系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

315晚会结束5分钟内，一则由百度林元庆亲自演示的百度人脸别闸机系统视频，悄然转发于朋友圈。视频中，林元庆首先对手机录制了一段包括眨眼、转头等动作的真人视频，然后手持手机，将该视频在百度科技园的人脸识别闸机摄像头前播放，以模拟晚会的场景。

然而百度人脸闸机显示出的是“禁止通过”，并未出现晚会中演示的“一路绿灯”，林元庆表示“通过手机录一段视频、一个照片是过不去的，真人可以快速通过。”

因此百度的人脸技术能够有效判别是本人还是高清视频录制或改装的gif。此前，百度首席科学家吴恩达也曾录制演示视频，演示在使用工卡照片的情况下，不能顺利通过百度大厦的人脸识别闸机，百度人脸识别系统可以准确识别活人与照片。

央视315晚会将人脸识别推入聚光灯下，让更多用户了解这一技术，目前，百度的人脸识别技术已做到，不会允许换脸app、静态照片变动态甚至真人视频等“把戏”蒙混过关。但是，我们还是需要认识到：并不是所有公司对人脸识别技术的掌握程度像支付宝和百度一样，对技术的使用保持敬畏之心是我们用户必须要有的。

仍需对人脸识别技术保持敬畏之心！

人脸识别认证系统目前已经广泛使用在很多领域，特别是在一些网站或APP的实名制身份认证。这类的认证安全隐患是最大的，它一般都会要求用户提供正面自拍照或手持身份证的照片，还有些会要求眨眼、动嘴等。而这些动态的辅助人像识别都是可以通过软件来实现的，而正是基于此类网站或APP受制于对技术准确把控，它还存在着较大的安全隐患。

315晚会的实验向人们揭示了攻击者如何通过网络获取他人照片或者信息，再通过3D建模软件或其他图像编辑工具，刻意伪装欺骗在线身份认证系统，达到冒用他人身份的目的。而对于实名身份认证中的手持身份证认证更是了，公民手持身份证照片的流失到底有多少呢？可以说是非常多。

前段时间魔爪君由于工作需要，需要认证身份证信息，刚好自己的身份证已经被使用过，想着要不百度一下，看看能不能搜索得到手持身份证照片，不搜不知道，一搜吓一跳。这些手持身份照照片不仅数量巨大，而且连上面的身份证信息都清晰可见，有些还能进行买卖！

因此，我们在使用人脸识别技术之前，要事先判断网站或APP是否有泄露你的个人信息的行为，以争取在安全可靠的网站或APP环境下使用人脸识别技术。

如何避免人脸识别隐患！

作为用户，我们该如何来避免这些安全隐患呢？魔爪君必须为大家支支招了。

尽量防止自己的证件照、手持证件照或者重要的证件丢失。上传手持证件照，应事先核实网站的安全性，确定安全之后方可上传。使用完相关证件照片后，应该从手机端删除，如果是纸质文件，应该在文件上加类似于“仅限于×××使用，有效期至×年×月×日”等这样的备注。认证方可以改进认证方式，把人脸识别作为辅助认证措施。建议使用用户名、密码+手机验证码或者动态码等双重验证措施。比如微博微信的双重登录验证就非常好。对于需要手持身份证认证的网络单位，建议升级人像识别系统，加强其安全级别。

而作为企业，必须要遵守相关法律，提高企业的技术水平，特别是人脸识别技术人才的水平，为用户打造安全可靠的高科技技术使用环境。

立志成为人脸识别人才，从小学魔爪营栗子讲堂青少年编程直播课程

魔爪营科技学校是深圳市考拉超课科技股份有限公司（股票代码：）旗下的科技教育品牌。学校采用世界上先进的STEAM教育理念，与国家37所示范性软件学院、中科院深圳先进技术研究院、创客空间、开源社区等机构进行了深入合作，研发了魔爪营积木、机器人、开源硬件编程、计算机编程等科技精品课程，并将科技知识导入留学考试辅导体系，与知名留学机构共同打造托福/雅思/SAT/AP考试辅导精品课程，助力学生高分通过考试，获取国外名校offer。

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利用计算机视觉和模式识别技术。通过分析和识别人脸图像中的特征，实现人脸识别、情感分析、活体检测等功能。随着技术的不断发展，人脸图像识别在各个领域都显示出巨大的潜力和应用价值。下面将介绍人脸图像识别的几个主要应用领域。安防领域：人脸识别系统可以用于监控和门禁系统，提高安全性和便利性。例如，机场、火车站、银行、政府机构等公共场所的安检通道通常会采用人脸识别技术。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

情感是很抽象的，想要准确的表达很难，我只能根据我的理解来表达我的看法，仅供参考。

情感是一种情绪加工，是对当前事物引起你情绪波动的记录，当再次回想该事物时，你的情绪依然可以被调动起来。

每个人对事物引起的情绪波动是不一样的，同样的事物不一定都能引起每个人的情绪波动。

所以对于同一种事物，每个人的情感表达也会不一样。

举个例子，有位老奶奶在卖鞋，有的人看到了毫无反应，有的人看到了泪流满面。

没反应人的脑中的画面很简单就是一位老奶奶在卖鞋。

泪流满面的人有可能想到了自己的奶奶或者是同情心泛滥，觉得这么大年纪了还在摆地摊挣着微薄的收入。

有的人看着觉得没什么那我给你描述一个画面你应该就会有感觉了。

外面天气很冷，风在呼呼地刮着，老奶奶还在摆着地摊，拿着颤颤巍巍地手去收钱，由于年纪太大了，眼睛也花了，要把钱拿到离眼睛很近的位置才能看到清。。。

到后面你一想到老奶奶卖鞋的画面你的情绪就会被调动起来了，这就是情感。

蔚来汽车集成化程度高，主要表现在以下几个方面：

1、车辆控制系统：蔚来汽车采用了自主研发的智能电控系统，将电池管理系统、电机控制系统、智能互联系统等功能集成在一起，实现了高效、智能的车辆控制。

2、车联网系统：蔚来汽车的车联网系统“蔚来云”，实现了车辆与互联网的深度融合，支持远程控制、OTA升级、智能音响、AI语音助手等多种智能化功能。

3、智能驾驶系统：蔚来汽车在智能驾驶领域也有较高的集成化程度，其ProPilot系统集成了多种传感器和算法，支持自动跟车、自动泊车、自动变道等多种功能。

4、智能座舱系统：蔚来汽车的智能座舱系统“蜀黍”采用了多种高科技手段，如人脸识别、情感分析、语音交互等，实现了智能化的驾驶体验和个性化的座舱设置。

当前许多地方开始使用人脸识别，这个说法是正确的。

人脸识别技术是一种利用计算机分析人脸图像并提取有效识别信息以辨认身份的技术。其安全性高、易用性强、覆盖范围广等优点已经被广泛认可。因此，在各个领域都有许多应用场景。

例如，无人零售店、便利店和超市等地方使用人脸识别系统，可实现无感支付、会员管理、防盗防损等功能。门禁考勤终端也使用人脸识别技术，可以实现门禁、考勤和访客管理等功能；同时还能对陌生人进行拦截和警示。

此外，人脸识别系统还被广泛应用于安防监控中，能够追踪、抓捕和核验犯罪嫌疑人身份；同时也可用于智能教育中，实现学生的考勤、点名和行为分析等诸多功能。

因此，许多地方开始应用人脸识别技术这一说法是符合事实的。通过人脸识别技术在多个领域的广泛应用，既能极大地提高工作效率，巩固安保措施，又有助于遏制犯罪行为。

人脸识别的发展：

人脸识别技术是随着计算机视觉技术的发展而逐渐得到了广泛的应用。最初使用人脸识别技术的场景主要依赖于人工智能及对人脸图像进行处理的基本算法，而现在则更多地运用先进的深度学习算法。

在技术方面，由于硬件设备的改进与图像处理技术的快速发展，越来越多的高分辨率、高精度的摄像头被广泛部署，从而对人脸识别技术提出了更高的要求，同时也带动了人脸识别技术的快速升级。

另外，随着云计算和大数据技术的不断发展，人脸识别技术应用范围日益扩大。近些年来，在人脸识别领域相关研究方向如人脸检测、人脸配准、人脸识别以及情感识别等都有了很大的进展，使得人脸识别技术已经可以应用于各种行业中，并成为一种重要的信息收集和检索技术。