ai人脸测试前世（ai测试面相）

人工智能做人脸识别的原理的什么

说到底就是一个数学公式。类似三角函数勾股定理那样得一个公式，人们利用计算机技术，拟合了人脸的识别函数，然后我们把人脸的图像输入计算机之后，计算机通过对每一个像素的数据进行计算，最终得出结果。和三角函数相比，这个人脸识别的函数，稍微复杂了一点，但是原理是一样的。就如同1 1等于2一样。

AI换脸APP刷屏,人脸识别都用了哪些黑科技?

支付宝早就开通，人脸识别支付了，未来可能会在很多方面都会用到人脸识别。

超市的储物柜，家庭大门，快捷支付，考勤，手机开机。

公共场合的人脸识别记录对比，高铁站 汽车站 火车站 机场 ，更快捷的识别犯罪分子，提高抓捕效率，增强安全性。

未来的生活里，会更多 更大范围的使用到人脸识别系统。

用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。

单说图片识别：

这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。

可以分为以下几步：

数据的预处理。

图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。

卷积（特征提取）的具体计算方法：

其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。

百度ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?

所谓百度颜值得分只是游戏玩玩而已，不必当真，只能是大概其。因为人的颜值不是机器可以确认的。俗话说，情人眼里出西施，判断一个人颜值是多方面的，不是外貌所决定的。

影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄，模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。

一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。

相关介绍：

发型瘦脸不只正面的功夫要足，侧面功夫的准备也是不可小视的，侧面脸型一般有三种：凸侧脸、平侧脸、凹侧脸。

特点：小额头、大鼻子、轮廓感很强，很具有欧美人种脸型的特点。

瘦脸方案：这种脸型做瘦脸发型时，先要增加前额的头发，使脸看上去直一些，后脑的发量也可以适量的增加，但要注意分寸，否则就弄巧成拙了。

而且纹理过于丰富的卷发只会让这一脸型的轮廓感显得更强。这种脸型和长卷发(微卷)配合就更加完美了。

特点：脸部侧面线条过于平直，起伏不大。

瘦脸方案：这种脸型的相对瘦脸发型禁用直发，应用卷发，它可以缓解你的脸侧面线条的平直程度，卷发可以夸张一些，凌乱而有序的卷发，充斥着野性美的漂亮发型。

特点：其特点和凸侧脸相反，它最显著的特点是它有一个突出、外伸的下巴。

瘦脸方案：怎么让下巴这一劣势转为优势呢。

瘦脸时注意前颚的头发不要太多，采用柔和上翘的边缘，以及后脑膨胀的发量，在瘦脸的同时，也使得那讨厌突出、外伸的下巴一下子变得性感了许多。

人脸识别身份系统的工作原理是什么?

人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。

人脸识别，字面上意思是基于人的脸部信息进行身份识别的一生物识别技术。人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个器官的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。

人脸识别与人脸验证人脸验证任务，在于用孪生网络提取一对人脸的特征表达，并计算两个特征表达之间的相似度，如果相似度一致则为相同身份，否则不一样。一般人脸验证的特征表达前，我们需要用固定身份类别数目进行训练，常见有arcface，cosface等方法，具体公式原理不细说。将不同身份人脸映射到一个球面域。这样就可以学习到很丰富的特征。之后，我们便可以利用前面提取特征的网络，对每一对人脸进行特征提取并计算特征的相似性，判断人脸是否一致，这样就不需要怕特征限制，但是我们需要取一个模板，这种也叫zero-shot learning。

随着工业界对准确率的更高要求，想要进一步提升模型的泛化能力，需要将不同算法组合来解决面部识别过程中的许多常规问题：比如面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等因素对识别过程带来的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合: 双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合，通过结合后的算法取得了长足的进步。

阿姨一点通里身份认证,人脸识别摄像头是偏的怎么办?

人脸识别的滥用遭到了315晚会的曝光。315晚会中，关于“谁在‘偷’我的脸？”的一组新闻里，多个商家被曝光了一系列未经顾客授权的行为，包括利用监控设备采集人脸信息、识别顾客身份、储存信息等。

在人脸识别滥用的背后，则是一整条完成的产业链，从人脸识别技术、摄像头、系统到提供专业的人脸互动营销解决方案。可以说，在非法人脸信息采集链条上，人的信息逐渐被“透明化”。

当前，人脸识别的“双刃剑”效应尽显。正如所有新兴的数字技术一样，人脸识别在提高社会效率、增加便利性的同时，在隐私、安全、公平等方面引发的诸多争议已经不可忽视。人脸识别的应用展现出“无节制”之势，数据泄露的可能性急剧上升。

我们的脸究竟是如何丢掉的？又该怎样规范失序的人脸识别？

“人脸”是怎么丢掉的？

人脸识别作为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，早已广为人知。

人脸识别借由计算机来实现可以追溯到20世纪60年代。1964年，Woodrow Bledsoe首次尝试以计算形式进行人脸识别任务。最初，Bledsoe用计算出的人脸特征之间的距离矢量来对每个人进行编码。尽管成功实现人脸配对，但也面临计算成本大、效率低的技术局限，因为Bledsoe每小时只能处理大约40张图片。

人脸识别技术的开发受到了市场的认可。20世纪90年代，官员已经承认并接受了这样一个事实：人脸是一种非侵入性的生物特征，可以用于跟踪和识别个人，而不需要他们的主动参与。

因此，1996年美国国防部和NIST提供了650万美元的资金，创建了FERET数据集，为研究人员提供在该领域取得进展所需的数据。人脸识别技术（FERET）数据库是首个用于学术和商业研究的大规模人脸数据集，也是人脸识别技术发展的第一个转折点。

到了2000年，鉴于FERET数据库成功激发了人脸识别领域的研究兴趣，特别是该技术开始迈出商业化步伐，并推动了NIST发布人脸识别算法测试（FVRT,the Facial Recognition Vendor Test）以评估新兴的商业系统。当然，早期方法在实际的应用中也存在某些弊端，比如无法在各种环境中很好兼容，而且算法的准确率和算力仍需要提升。

2007年LFW 数据集的开发让人脸识别技术迎来第二个关键性的转折点。LFW 数据集包含1680 个人的超过 13000 张图片，其中涵盖了姿势（poses）、照明条件（illumination conditions）和表情（expressions）的无限组合，满足了研究人员获取更自然定位和更多样化数据的愿望。

由此，LFW 激发了一波用于人脸识别模型训练和基准测试的网络人脸数据集的热潮——包括许多未经在线平台同意而获取图像的数据集，比如谷歌图像搜索（Google Image search）、雅虎资讯（Yahoo News）。

于 年开发 的DeepFace 数据集，则是第一个在人脸验证任务上击败人类表现的人脸识别模型，主要使用目前主流的深度学习技术进行训练。深度学习技术对人脸识别的影响无疑是巨大的，DeepFace 模型在 LFW 测试集上取得了 97.35% 的准确率，相较于之前的前沿技术方法，在误差率上降低了 27%。

这一快速进展也引发了巨大的商业利益，是当前广泛发展的人脸识别基础。当下，人脸识别技术已经嵌入到人们生产生活的各个方面。从全球人脸识别技术领域的应用场景布局来看，安防、金融、交通是相对布局较为成熟的领域，而在零售、广告、智能设备、教育、医疗、娱乐等领域也均有较多应用场景。

从2023年到2023年，人脸识别、视频监控的专利申请数量从1000件飙升到3000件，其中四分之三在中国。Marketsand Markets咨询公司研究预计，到2024年，全球人脸识别市场规模达70亿美元。

然而，在巨大的利益驱使下，人脸识别技术也开始被包装为各种各样的“解决方案”，打包出售给商业客户。对于资本以及各级管理部门来说，身份的精准识别，乃至收集、使用数据以获益，显然比保护隐私更加重要。于是，强大的推动力，让技术开发越走越远，且越来越向经营者、管理者，而不是实际用户倾斜。

技术的开发偏好和使用倾斜，让人们在人脸识别这个技术应用场景里，发出的声音是有限的，甚至是无力的。资本的强力加上信息的不透明，让人们越来越生活在一个无处不有的摄像头的世界。人们在数据世界裸奔着，知之而无力为之。

人脸识别下的隐私裸奔

尽管人脸识别的商业价值得到了各行业的公认，但人脸识别的滥用，从“中国人脸识别第一案”到售楼处人脸识别“杀熟”，一系列强制使用、暗中使用也让争议频发，民意滔滔。

2023年，Ada Lovelace研究所（Ada Lovelace Institute）的一份调查发现，55%的受访者希望限制警方使用该技术。受访者对其商业用途也感到不安，只有17%的受访者希望看到人脸识别技术用于超市的年龄验证，7%的人赞成将其用于追踪顾客，仅4%的人认为将其用于筛选求职者是适当的。

人脸识别的滥用最直接地暴露出触目惊心的隐私失序。尽管在法律层面上，在采集或使用人脸识别信息上，早已有相关明文规定。国家市场监管总局发布的《个人信息安全规范》明确规定，人脸信息属于生物识别信息，也属于个人敏感信息，收集个人信息时应获得个人信息主体的授权同意。

但是在无感摄像头（即不需要用户主动同意便可采集人脸信息）的使用下，在人们周围，私自获取涉及人们隐私、财产安全的人脸识别摄像头数量依然惊人。甚至这些最核心的生物识别信息，已经被和人们毫无关系的第三方公司所掌握。

比如，大部分公共场所在采集人脸信息时并未明确告知，使得被动采集成为常态。在机场、火车站、公园、银行、学校、公司（小区）门禁或考勤等人脸识别的应用中用户几乎完全没有选择权利，只能被动接受。

显然，存储人们面部信息的组织本质上依旧是具体的人在运作，也就是说，大量身份指向性极强的人脸信息是由一部分人掌控的，这部分人将如何使用我们的个人数据，会不会因为一己私欲而违规操作，都无从得知。

隐私的失序将进一步提高风险发生的可能性。人脸识别要通过特定的代码进行翻译、筛选对象，这种代码的操作自然有被黑客入侵的可能性。而随着人脸伪造技术的发展和反实名制产业链条的日趋成熟，破译人脸信息，用“假人脸”顶替“真人脸”已成为可能。

于是，有了人脸照片和系统识别的人脸特征，就可以捕捉相关的人脸特征信息进行针对性的训练，复制人脸图像，包括来回转动或者眨眼等，从而通过使用他人的面部信息开启对应的服务。

显然，人脸识别生物信息具有唯一性、永久性，且终身无法修改，一旦泄露即是终身泄露。随着海量的人脸数据被收集，人脸数据或将与电话、身份证号一样成为不法分子牟利的新工具。比如，此前就有媒体曝出，南宁有不法中介通过欺骗业主“刷脸”将10多套房成功过户，私自抵押套取资金1000多万元。

此外，人脸识别技术的应用还可能形成对特定群体的歧视。比如，一些具有特殊面部特征的群体或者通过面部信息识别出其他特殊信息的群体就可能成为重点关注的对象。这是因为，无论基于何种算法的人脸识别，都依赖于大数据，而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取，必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。

已有研究表明，在人脸识别中存在种族偏见。在机场、火车站等人脸识别应用情景中，部分群体的面部信息可能由于系统的算法偏见无法被正常识别，从而不得不接受工作人员的审问和例行检查。除了在对个体面部扫描时存在偏见与误判外，在面部识别后所享有的服务中也可能存在歧视。

于是，人脸背后的人格因素及其所承载的信任与尊严等价值被稀释，被技术俘获并遮蔽。计算机技术和新型的测量手段，成功地将一个具有独立人格的人，变成一系列的数字和符码。此时，识别的是人脸，得到的是数据，贬损的是信任，而这正是人脸识别将震动世界的现实危机。

拯救人脸识别信任危机

从开发到使用，技术从来都不是中立的。技术一旦投入社会，就不再仅仅作为“工具”而存在了。

一个技术的使用，数据与数据构建的身份，为人与人、人与企业之间的关系定下了基调，也为这些“数据”赋予了社会含义。人脸识别和监控技术的滥用，无疑扭曲了人与人、人与商业的关系，公平与信任也因而受到质疑。追问技术存在的理由，追问技术与人的关系，是拯救信任危机的第一步。

事实上，当下科技逐渐显示的副作用，其背后的逻辑正是社会解释系统的发展已经远远滞后于科技的发展。技术由人创造，为人服务，这也将使我们的价值观变得更加重要。

这意味着，在考虑人脸识别技术时，我们不仅应该辩论什么是合法的，还应该辩论什么是道德的。当下，人脸识别已经给社会治理带来严峻的挑战。其在应用时涉及到重要的个人信息已经和影响到数字的实现，都提示我们应真正找到人脸识别的正当性边界并且审慎适用。

首先，需尽快完善包括人脸识别在内的人体生物信息使用法律法规。应划定人脸识别技术使用边界，建立人脸识别技术应用申报备案和审批制度。遵循“必要性”原则，防止因商业利益滥用此技术。比如，个人身份核验准确性不会影响到个人重大利益或社会公共利益的情形可不优先考虑使用人脸识别技术。

其次，要保障用户的选择权，不应将人脸识别技术设置为唯一的身份核验的手段，不应强制要求或频繁推荐用户开通基于人脸识别的相关功能。确保授权同意后采集，未经用户同意或法律法规授权，不能通过高清摄像头等私自采集人脸信息，不得使用人脸信息追踪个人行为。

同时，对于一些商业或娱乐性应用，不仅必须履行告知义务，还需为用户提供“退出”选项。即当用户不想再继续授权使用其面部数据时，应用提供方必须提供“退出”或“删除”路径，以确保被采集方的“选择权”和“被遗忘权”。

最后，还应持续提升准确度和安全性。现阶段，数据采集、存储与使用等规范缺失，导致数据泄漏风险极高。一方面，当前关于人脸识别技术产品生产企业资质、产品的安全标准和市场准入标准，数据的存储资质和时限，以及对已获取数据的使用权限等缺少明确规定。另一方面，生产企业和提供应用服务的企业在数据存储和使用中缺乏透明度。

加强人脸识别技术、相关信息系统和终端设备的安全性的检测与认证，推动人脸识别技术成熟度不断提升刻不容缓。只有防止人脸信息的伪造、冒用、泄露和丢失，才能进一步保障人脸识别的安全，从而建立人们对其的信任度。

当前，产业、技术和民意的背离已经把人脸识别推向争议的风口，技术的底线始终是一个安全、可信任的社会。这也提示我们在不同场景下细致辨析人脸识别的风险所在，真正地控制它、驯化它，以使其不离科技为人的正道。

照片推测年龄的软件叫什么

?微软在线：How Old Robot

网页版地址：www.how-old.net

微软工程师们利用微软新推出的脸部识别 API 制作了这个网站，任何人可以上传照片，稍后就会返回标注了性别和年龄的结果。最早，他们估计只有 50 人会用，但结果首发几小时已经又 3.5 万人参与了。

how old robot怎么用？ 玩法很简单，进入官网：http://www.how-old.net/ 通过“Use your own photo”按钮，把你电脑(或手机)的照片上传，系统会自动侦测面部，给出年龄和性别的判断!

来看看迷倒一大片少男少女的《左耳》女主角陈都灵

另外网站也支持输入名字搜索照片!

这个网站对电脑支持较好，也可以在手机上使用(网速慢时页面可能显示不全，建议Wi-Fi环境)，有兴趣的小伙伴赶紧去体验下吧!!!

应用评测：

其实，How Old Robot也太简单粗暴了

用户选择并上传他的照片后，How Old Robot就能告诉你，照片中的你看起像是多少岁的。 显然，让一个机器人来告诉你这点，要比你的朋友的“无心之举”要让人宽心得多。机器人又不聪明，所以你何必在意呢?而且它只是说你看起来像多少岁的，又不是推算你的实际年龄。虽说它也会出错的，但总得来说，还是挺靠谱的。 但如果照片中的你蓄了胡子的话，那测试的结果将要老得多。

网友Ed Bott表示：“如果是我编写how-old.net的话，我将为它添加优先选择30岁以上的评估结果。目前，还很少有人抱怨他们被拍了马屁。虽然在我看来，对于那些21岁的小年轻，如果机器人表示他们看起来要比实际年龄大一些，也更成熟一些的话，他们多少就已经被拍了马屁。”

图为网友恶搞，上传了一张搞笑的“脸”，结果显示“无法识别” 搞笑的是，许多爱恶搞的人还上传了许多玩偶、宠物、流行明星、过世的总统、烤土豆等等各种五花八门的照片。

所幸的是，无论是用活物还是死人来愚弄这个机器人系统，就目前看来还是人畜无害的。 好事是，通过这篇博客，它也向我们展示了微软的Azure云服务时如何工作的，包括了细节上的一些具体代码。

编写这个网页的俩程序员Thom P Son和Balasubramanian最后也向我们总结道：“我们希望大家都能在上面得到快乐，如果能激发你自己去使用在机器人学习展览馆里的Azure云服务和它应用界面的话，那就更好了。”

而这个网站向我们传达的一个最重要的信息是：通过微软的Azure云服务，你只需要几个码农就可以轻松地在一天之间编写出像How Old Robot这样有趣的应用，而这套年龄预测系统也还只是Azure云服务简单的试水罢了。

近日，微软推出一个新网站，能够利用机器识别和大数据技术，对用户上传的脸部照片进行性别年龄的判断。

微软在博客中表示，建站仅花了一天时间，并邀请少量用户进行内测。虽然这看起来是一件很极客的事情，也有不少网友跃跃欲试，但在实际测试中，判断误差还不小。

有意思的是，有好事者把达·芬奇不朽名著《蒙娜丽莎的微笑》搬到了该网站进行测试，结果是：“女性、年龄30岁”。

How Old Robot判断微软联合创始人大胡子Paul Allen要比比尔盖茨老10岁。而事实上，两个人只差了2年零9个月。???