人臉識別目前的應用除了檢索相似人臉之外，當然有用于身份驗證的，北京奧運會、上海世博會、倫敦暴亂嫌疑人認定、倫敦希斯羅機場入境等等都有使用基于人臉的身份驗證軟件。只是具體來說各個產品的識別準確性有待具體問題具體分析。現在的算法在126對雙胞胎(252人)的上萬張圖像的數據庫上測試，驗證出人臉識別技術來識別雙胞胎是可行的。但是當圖像包含光照、姿勢、表情等等變化時，效果很差。這個是識別非雙胞胎或雙胞胎都面臨的問題。另外有些算法還會特別提取一些細微特征例如痣、疤痕等來幫助區別雙胞胎。現階段來講人臉比起指紋、虹膜、DNA這些生物特征來說，確實精確度還不夠。但是設想刷臉取代取代密碼并不能說“很天真”。我在另外問題的答案里也提到過，自動人臉識別技術發展了40多年，False reject rate從1993年的79%降到2010年的0.3%(false accept rate=0.1%)。LFW庫上的算法識別率從2007年的60%升到年的97~98%，可見是取得了巨大進步的。同卵雙胞胎，長得非常像。人臉識別技術還沒有辦法區分出來。對于這個問題，常見的技術實現方法如下幾種：參考模板法首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；人臉規則法由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉。
AI換臉的本質是把顏值和表情分開
這里說的顏值，就是人的五官形象；而表情，則是五官在不同情緒下的形象，更多的是指五官的動作。
一個人臉上，顏值和表情他們總是一體的，難以分割
然而AI換臉技術的出現，正在告訴我們顏值和表情是可以分離的。
怎么把顏值和表情分離？
在AI換臉出現以前，PS（PhotoShop）其實也可以對圖像進行換臉，或者叫PS換臉。
PS換臉其實就是把一張新臉的圖像，直接覆蓋到圖片上的一張臉上
因為是直接覆蓋，所以生成的圖片時，臉部表情只能跟新臉的表情一樣，無法改變。
如果非要改變，而且要改變的自然則非常困難，需要使用復雜的手繪技術進行精準繪制，而且在視頻上實現還要考慮多幀的連貫性。
AI換臉技術出現之后，表情改變就變得很容易，而且即使在視頻里實現也很容易。
AI換臉技術，只要一張新臉的照片，就可以給視頻里的角色換臉。
AI換臉的過程大概可以理解為：人工智能預先分析好視頻里面的五官的形狀和位置；你提供照片后，人工智能再分析你的五官形狀和位置；然后再把你的五官的形狀和位置，和視頻對比著進行合并。
最終合并出來的效果，表情是原視頻里面的表情；五官變成了提供照片上的五官，而且換臉結果在整個視頻片段都非常自然。
這個過程生成的視頻里，五官來自圖片，表情來自視頻，五官和表情分離了，也即是顏值和表情分離了。
換句話說，AI變臉的本質，或許就是顏值和表情分離。
那顏值和表情分離到底有什么用？
影視制作的革命性創新：
影視制作里有一個改寫了整個影視行業的“分離”，就是圖像和聲音分離。
影視行業最初都是無聲影視，后來有人創新性的把聲音和圖像進行同步播放，就出現了有聲電影。
而聲音和圖像分離技術一直運用到現在，這樣的分離，保證讓聲音可以獨立制作，創造出立體感和現場感更強的聲音效果。
而顏值和表情分離，會產生比圖像聲音分離，更為強烈的影響。
(1)大大增加影視作品的人臉表現力。
例如，以前很難想象人可以從“畫”里面走出來，而現在通過AI換臉，只要獲取畫里面的五官，放到任意的視頻里面，就可以制作出畫里面人在動的視頻。
要知道畫里的臉孔極為自由，可以憑我們天馬行空，創造出任意我們想要的臉孔，再通過AI換臉，就創造出任何我們想要的活靈活現的角色。
? ? 科技飛速發展，漸漸改變著我們的生活，同時也給我們生活帶來了便利，照現在的趨勢下去的話，以后可能就看不到紙幣的交易。而到了現在還流行起來了刷臉的時代。
? ? 人臉的識別主要是根據攝像頭來錄入的人的面部特征，來進行比對輸出的結果。
? ? 現在科技的發達，像一些公司的考勤，以前都是指紋進行考勤，而現在都是進行刷臉，才能完成考勤。
? ? ?現在如果去住酒店的話，都需要錄入一下人像才行，完成了人臉的識別，才能成功的入住。
? ? 現在如果是需要綁定，或者涉及到重要的文件的話，都需要人臉的識別，才能通過驗證，需要你眨眨眼或者是張張嘴，進行一下人臉的識別和錄入，話說這種安全的設備真的是越來越廣泛，而且也是越來越安全。對賬戶也是越來越有保障。
? ? ?一些的業務，都需要用人臉識別來進行辦理業務，有效的進行人員的核實，對賬戶進行更好的保障，對生活的也提供了不少的便利。
? ? ?現在大街小巷的監控，人臉識別的系統，也是特別多的，主要就是抓拍一些違章的車輛，然后一些的交通事故，都會通過攝像頭來進行人臉識別，而且就算是晚上的話畫像也是特別的清晰。對現在的交通事故也是提供了許多的便利。
? ? ? 繳稅，現在去營業廳繳稅的話，都需要進行人臉的識別，庫存的人臉圖像信息中去調取，增加了工作人員的辦事效率，而且實名制的辦理還有人臉的識別，也降低了逃稅涉稅的風險。
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AI技術發展日新月異，我們的生活中也有很多場合已經應用了AI技術，比如火車站已經開始用AI人臉識別進站了，出入站速度很快，方便了不少人。 年輕人對于這項技術尤為喜愛，因為他們可以利用這項技術完成很多不可思議的操作。當然AI技術在帶給我們生活方便的同時，也給社會帶來了許多問題，我們也應該理性對待這項技術，下面就來介紹一下這項技術備受喜愛的原因：
一、AI技術在影視制作中的運用或許不是影視后期制作發展的主流，但是以更少的預算和時間去完成更高質量的制作一直是影視后期制作發展的趨勢。技術革新給我們帶來的一定是經濟效益的增加，而對于影視制作和其他娛樂相關領域，任何能創造效益的技術都是因為他可以高效、便捷、高質量的服務于人或公司。
二、經過近些年的快速發展，人臉識別已和智能硬件解鎖、支付，以及公共服務等身份驗證直接綁定在一起。因面部信息的唯一性，以及作為個人隱私中最敏感、重要的組成部分，一旦出現問題，將會對個人隱私、公共安全造成巨大威脅，故對技術的安全要求和標準相對更高。技術是中立的，也是雙向發展的，不會因為懼怕風險而停滯不前。不久前，英偉達的研究人員提出了一種新的生成器架構，可基于風格遷移，將面部細節分離出來，并由模型進行單獨調整，生成的面部圖像比基于傳統GAN技術更加逼真。可見，假臉生成和真臉識別的算法對抗將會是持續的、動態的過程。
所謂百度顏值得分只是游戲玩玩而已，不必當真，只能是大概其。因為人的顏值不是機器可以確認的。俗話說，情人眼里出西施，判斷一個人顏值是多方面的，不是外貌所決定的。
影響人臉識別的因素有很多，其中影響人臉檢測的因素有：光照、人臉姿態、遮擋程度;影響特征提取的因素有：光照、表情、遮擋、年齡，模糊是影響人臉識別精度的關鍵因素。而在跨年齡人臉檢測中影響因素更多。
一般而言，在跨年齡階段人臉識別中，類內變化通常大于類間變化(不同人相似年齡的照片的相似度有時比同一人不同年齡段的照片相似度更高)，這造成了人臉識別的巨大困難。同時，跨年齡的訓練數據難以收集，沒有足夠多的數據，基于深度學習的神經網絡很難學習到跨年齡的類內和類間變化。
相關介紹：
發型瘦臉不只正面的功夫要足，側面功夫的準備也是不可小視的，側面臉型一般有三種：凸側臉、平側臉、凹側臉。
特點：小額頭、大鼻子、輪廓感很強，很具有歐美人種臉型的特點。
瘦臉方案：這種臉型做瘦臉發型時，先要增加前額的頭發，使臉看上去直一些，后腦的發量也可以適量的增加，但要注意分寸，否則就弄巧成拙了。
而且紋理過于豐富的卷發只會讓這一臉型的輪廓感顯得更強。這種臉型和長卷發(微卷)配合就更加完美了。
特點：臉部側面線條過于平直，起伏不大。
瘦臉方案：這種臉型的相對瘦臉發型禁用直發，應用卷發，它可以緩解你的臉側面線條的平直程度，卷發可以夸張一些，凌亂而有序的卷發，充斥著野性美的漂亮發型。
特點：其特點和凸側臉相反，它最顯著的特點是它有一個突出、外伸的下巴。
瘦臉方案：怎么讓下巴這一劣勢轉為優勢呢。
瘦臉時注意前顎的頭發不要太多，采用柔和上翹的邊緣，以及后腦膨脹的發量，在瘦臉的同時，也使得那討厭突出、外伸的下巴一下子變得性感了許多。
支付寶早就開通，人臉識別支付了，未來可能會在很多方面都會用到人臉識別。
超市的儲物柜，家庭大門，快捷支付，考勤，手機開機。
公共場合的人臉識別記錄對比，高鐵站 ?汽車站 ?火車站 ? 機場 ? ，更快捷的識別犯罪分子，提高抓捕效率，增強安全性。
未來的生活里，會更多 ?更大范圍的使用到人臉識別系統。
用通俗的話總的來說，就是利用大數據抽取規律，再利用規律去預測（回歸）、分類、聚類未知的輸入，得到輸出（結果）。
單說圖片識別：
這里面的大數據就是已知的輸入（圖片）和已知的結果（圖片的標簽），抽取規律也就是相應的算法（卷及神經網絡），預測、分類、聚類就是得到圖片的結果（圖片識別）。
可以分為以下幾步：
數據的預處理。
圖片是由一個一個的像素組成的，就拿入門的案例說吧，MNIST數據集，是一個手寫數字的數據集，每一張圖片都是由28×28個像素點形成的。
卷積（特征提取）的具體計算方法：
其中input為輸入，filter叫做卷積核（暫且理解為濾波器），output叫做特征圖，特征圖的個數和filter的個數是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩陣，那么可以設中間的參數是W，于是就有Wx+b = output。這里的W是我們最終要訓練出來的。
