”人脸验证“和”人脸识别“到底有什么不同？

”人脸验证“和”人脸识别“到底有什么不同？

（深圳人脸识别模块厂家）

       人脸识别系统已被用于生物认证、访问控制、课堂考勤、家庭安全、基于内容的数据检索、社交媒体和许多其他应用。让我们来揭开人脸识别系统背后的科学，人脸识别类别，以及它们是如何工作的。

苹果公司的面部识别将面部识别变成了最热门的功能，然而，面部识别的概念并不新鲜，其实施也不新鲜。使用计算机来识别人脸可以追溯到20世纪60年代。人脸识别可以细分为 "人脸验证 "和 "人脸识别"。

什么是人脸验证？

       人脸验证回答的是 "这个人是他/她自称的人吗？"例如，你的智能手机上的生物识别认证就是人脸验证。在注册过程中，你可以设置一个认证系统，对你的脸进行检查。然后，当你用你的脸解锁你的手机时，它将这个新的面部特征与它在设置过程中的特征进行比较。如果匹配，它将解锁你的手机。然而，如果你的朋友试图用他们的脸来解锁你的手机，它就会失败，因为它与保存的面部特征不匹配。

什么是人脸识别？

       人脸识别回答了 "这个人是谁 "的问题。人脸识别的一个例子是当识别被用于课堂考勤时。系统提取班上每个学生的面部特征，并将其与数据库中保存的所有学生的面部特征进行比较，以找到最佳匹配。

人脸识别类别分为人脸检测模块以及人脸识别模块。因此一个人脸识别系统是由两个模块组成。而人脸检测模块，用于在图像或视频中定位人脸。而人脸识别模块。人脸识别模块将进一步包括特征提取和人脸匹配部分。

特征提取。

       一个基于深度卷积神经网络（CNN）的特征嵌入网络被用来提取人脸的代表性特征。这个模块的输出是一个特征向量。这个特征提取器模型可以从头开始训练，也可以通过在新的数据集上微调预先训练好的模型。

脸部匹配。

       在人脸注册过程中，从测试面部图像中提取的特征与已经保存在数据库中的特征进行比较。

       对于人脸验证，提取的特征与一个保存的面部特征进行比较。对于面部验证，将提取的特征与保存的面部特征进行比较。分类模型经常被用于人脸识别。人脸识别的一个额外组成部分包括反欺骗，以检测人脸是活的还是欺骗的。反欺骗用于避免对系统的不同类型的攻击，并在通过特征提取网络之前使用。也被称之为人脸识别的附加组件，即去判断人脸的真实性。

       在上述内容里，我们了解了不同的人脸识别类别和子类别，包括人脸验证和人脸识别。我们还探讨了典型人脸识别系统的基本组成部分，包括人脸检测、特征提取和人脸匹配。