人臉識別相似度多少算同一個人？60%的人臉識別相似度應視為同一個人。因為在一家電信企業(yè)，我的身份證用了很長時間，人臉識別一直無法通過。多次承認，都是40%，45%，直到最后一次60%。只是通過了面部識

人臉識別相似度多少算同一個人？

60%的人臉識別相似度應視為同一個人。因為在一家電信企業(yè)，我的身份證用了很長時間，人臉識別一直無法通過。多次承認，都是40%，45%，直到最后一次60%。只是通過了面部識別。因此，60%的人臉識別相似度可以看作是同一個人。

一種識別人臉相似度的軟件？

人臉識別在圖像中查找人臉位置。比較兩張臉之間的相似性。在一組已知的照片中，尋找一個未知的頭部。在頭像上標出下巴、眼睛等特征的位置，范曄、景天、唐巖、范成成的面部相似度分別為0.648、0.587、0.485。

為什么人臉識別在中國如此盛行？而美國舊金山，開始成為全球首個禁用人臉識別的城市？

我贊成禁止人臉識別。但它僅限于類似于票證驗證的人臉識別應用。警方用來收集罪犯身份的除外。

我反對人臉識別的理由是，在現(xiàn)階段，人臉識別技術是一種不成熟和有缺陷的技術應用。人臉識別采用建模的方法采集人臉關鍵部位的特征，并與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行相似度評估。如果達到某種相似性，就認為是同一個人。這里有很多容錯能力。我們可以看到，我們的人臉識別在大多數(shù)情況下是可識別的，這并不意味著每次都是100%相同的。確定容錯級別完全是人為的。如果少數(shù)人成為工具，他們將受到人為因素的控制。如果少數(shù)人的決定成為約束多數(shù)人的繩索。此外，在多民族社會中，不同種族的人有不同的膚色、臉型、頭發(fā)和眼鏡。必然要用不同的模式來塑造，然后會出現(xiàn)不同民族、種族等標準不一致的情況。一旦有人利用這些差異，制定不同的標準，就會有歧視。在一個公平的社會里，不允許有任何歧視性的政策和規(guī)定。基于這些原因，我反對到處使用人臉識別作為身份驗證的標準。更重要的是，如果壞人想達到某種目的，人為地改變標準，對被限制的群體是極不公平的。

有人說，手機的人臉識別已逐漸取代指紋識別，人臉識別是偽需求還是未來的趨勢？你怎么看？

隨著全屏的普及，大多數(shù)新款手機都沒有home鍵，取而代之的是face unlock、screen fingerprint unlock、back fingerprint unlock和iris unlock。

事實上，人臉識別還沒有取代指紋識別，至少還沒有。除蘋果外，大多數(shù)手機都可以同時支持指紋解鎖和人臉解鎖。然而，屏幕指紋解鎖的用戶體驗卻不是很好，各種漏洞新聞層出不窮。前段時間，甚至爆出可以用橘皮開鎖。主要問題是核心技術不夠成熟，蘋果仍然堅持只使用face ID，成本較高，這可能也是原因。三星不久前申請了全屏指紋解鎖專利。據(jù)說這是一項全新的技術，現(xiàn)在市場上不會出現(xiàn)屏幕指紋解鎖漏洞。所以如果說屏幕指紋解鎖的技術比較成熟的話，未來的趨勢應該是面部解鎖和屏幕指紋解鎖可以齊頭并進，這樣戴著口罩的時候可以使用指紋解鎖，戴著手套的時候可以非常方便的使用面部解鎖。

至于背面指紋解鎖，遲早要消除，因為它確實降低了手機的面值。很多用戶認為在漂亮的手機殼上挖個洞很難看

基本上可以排除最后一次虹膜解鎖的可能。雖然虹膜解鎖非常安全，但對近視人群來說太不友好了。即使不是近視眼，如今的小女孩也喜歡帶漂亮的瞳孔，所以她們不能在拿出漂亮的瞳孔之前再拿出手機太雞肋。據(jù)韓國媒體報道，三星還將放棄虹膜解鎖的主要技術，轉而采用屏幕指紋和人臉識別。

人臉檢測相似度超過百分之多少認為是同一個人？

不同級別期刊的要求也不同。比如核心期刊對論文相似度有嚴格要求，一般不到30%。對于你的論文，引文部分必須根據(jù)標準引文格式清楚地標明。不經(jīng)意間，如果你想在期刊上發(fā)表論文，僅僅依靠低相似度可能很難成功發(fā)表。論文的內容必須具有創(chuàng)新性和獨特性。

人臉識別主要是收集面部的哪個部位？

我覺得這應該和人臉識別的算法有關，可以固定識別也可以找到最好的部分進行識別。

以蘋果手機為例。蘋果手機人臉識別的特征部分并非每次都是固定的。這是一個學習的過程。例如，如果你不戴口罩注冊人臉識別，他會在你每次面對手機時解鎖。當你注冊時，手機會抓取你整個臉部數(shù)百萬個特征點，每次需要解鎖一定數(shù)量的特征點，但當你戴上口罩時，解鎖失敗。有趣的是，當你用面具解鎖數(shù)百次失敗時，他會突然成功。此時，手機使用的特征點僅為臉部的一半。手機學習成功了，他可以用你一半的特征點解鎖，也就是說識別成功了。這說明只要有正確的識別，他就會優(yōu)化特征點的輸入。這可能是程序錯誤，只能由蘋果的設計師來解釋。

無論人臉識別的哪一部分，都取決于程序和算法的設計。它不是一個固定的位置數(shù)，它可能是數(shù)百個點，不斷優(yōu)化。