將因此失去根基、需要重建；在技術(shù)大潮面前，堅守歷史、并以之為后者界限，則是另一同樣不易的方向。此處抉擇，殊為困難。以下分三部展開：先探討前一潮流，再簡述二十世紀(jì)以來的演變與矛盾，***總結(jié)。從戲劇到狂歡：近代之前的“臉”現(xiàn)代之前，改變本來面目的辦法，有的溫和，有的殘忍[5]。前者**，是花色繁多、穿戴兩宜的面具。如Weihe所言，“面具**對‘臉’的**早的理解”[6]。在技術(shù)相對落后的前提下，面具為復(fù)制或替代原本面目提供無限空間[7]：從幼童向成人的過渡儀式，常以面具為橋梁；人與神靈或幽靈的溝通，亦頻繁仰賴面具[8]。古典時期，相應(yīng)思想脈絡(luò)稍微清晰。如Belting之總結(jié)：古希臘時，伴隨戲劇藝術(shù)發(fā)展，面具成為角色之指代，并逐漸衍生出“掩蔽”[9]等意蘊；羅馬時期，面具與人格的關(guān)聯(lián)更加直白[10]。當(dāng)時“面具”一詞，即是后來“人格”一詞的淵藪（persona）[11]。對此，西塞羅的論述為后人反復(fù)吟詠：大自然為我們戴上兩張面具，一是優(yōu)于野獸的理性，二是每一個體的個性；之外，時勢為我們戴上第三層面具，欲望和野心，則為我們妝戴第四層假面[12]。Belting進一步指出：面具這一譬喻，是“個體”這一概念在思想層面成型的基礎(chǔ)[13]。

    人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。東城區(qū)工程人臉識別哪家好

   還有很多零售企業(yè)開始使用“人臉識別”產(chǎn)品，他們希望能幫助店員去做重點客戶的識別。那么，有了AI是否有能力挽關(guān)店潮？業(yè)內(nèi)給出的答案大多是否定的。他們多認(rèn)為，包括“人臉識別”技術(shù)在內(nèi)的AI也許影響不到關(guān)店潮，因為關(guān)店潮是由行情、門店位置、賣點以及營銷方式等一系列因素來決定的，但是這種數(shù)據(jù)化會顛覆一些系統(tǒng)，比如說會員系統(tǒng)。不可否認(rèn)的是，如今，零售行業(yè)對于人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)開始布局，許多連鎖超市、快消服裝品牌、商業(yè)地產(chǎn)商、加盟店開始接觸技術(shù)公司，表達需求，有的甚至進行內(nèi)部試點，并自稱為科技公司。主要表現(xiàn)在三個方面，比如智能化的產(chǎn)品、智能化的店鋪以及智能化的購物體驗。未來，相信人工智能與傳統(tǒng)零售業(yè)會一直走下去。合肥現(xiàn)代化人臉識別哪家好人臉識別是有必要的，可以有效防止閑雜人員出入小區(qū)，相比傳統(tǒng)門禁更難以復(fù)制。

   一般來說，人臉識別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識別（身份確認(rèn)或者身份查找）。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。人臉識別算法分類基于人臉特征點的識別算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）?；谡四槇D像的識別算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。基于模板的識別算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別基于光照估計模型理論提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計模型的基礎(chǔ)上，進行相應(yīng)的光照補償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計校正理論基于統(tǒng)計形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強化迭代理論強化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴展；**的實時特征識別理論該理論側(cè)重于人臉實時數(shù)據(jù)的中間值處理

   人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些**能**人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提**類器的檢測速度。人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果。人臉識別在我國的應(yīng)用越來越多，醫(yī)保、醫(yī)院、酒店、學(xué)校、地鐵，超市、小賣鋪、餐飲店都在使用刷臉。

   面部識別技術(shù)逐步成熟，準(zhǔn)確率越來越高，這一技術(shù)也逐步進入了消費者應(yīng)用市場。比如微軟公司開發(fā)的Windows10操作系統(tǒng)，就能夠用人臉識別解鎖電腦，另外三星電子也在智能手機中引入了面部識別（平面識別而不是三維識別），不過這一功能之前也發(fā)生了被照片欺騙的事件。在蘋果公司新發(fā)布的iPhoneX手機中，其***次在行業(yè)內(nèi)推出了三維臉部識別，將能夠取代指紋識別作為全新的身份驗證方式。據(jù)上述官員介紹，莫斯科市**過去每年拿出大約8600萬美元的資金維護閉路監(jiān)控系統(tǒng)，如果在所有的攝像頭上部署人臉識別系統(tǒng)，將導(dǎo)致維護成本增加兩倍。由于成本所限，莫斯科只會在**需要的地區(qū)部署人臉識別系統(tǒng)。據(jù)俄羅斯一位**介紹，利用監(jiān)控攝像頭對人臉進行識別在俄羅斯屬于合法，不過這樣的系統(tǒng)也將引發(fā)有關(guān)個人隱私保護的擔(dān)憂。這位**表示，如果外部的***攻破了這個人臉識別系統(tǒng)，他們將獲取普通人生活的各種信息，比如居住在哪里，每天都去哪里，途經(jīng)的路線如何等。人臉識別杜絕代打卡、代簽到情況的發(fā)生，**提升課堂效率。保定消防人臉識別怎么用

根據(jù)內(nèi)部員工生物識別信息以及門禁考勤記錄。東城區(qū)工程人臉識別哪家好

   如今，“刷臉”一詞的熱度正逐步超越“人工智能”、“大數(shù)據(jù)”等，成為社會關(guān)注的高頻詞匯。2017年12月25日，由廣州市公安局南沙區(qū)分局、騰訊、建設(shè)銀行等10余家單位發(fā)起的“微警云***”成立，公安**現(xiàn)場簽發(fā)了全國首張微信身份證“網(wǎng)證”。據(jù)了解，“網(wǎng)證”也通過“刷臉”技術(shù)，直接將用戶人臉信息與公安部身份證制證數(shù)據(jù)庫中的身份證照片進行比對。業(yè)內(nèi)人士表示，隨著3D人臉掃描技術(shù)的發(fā)展和深度學(xué)習(xí)算法的不斷提升，未來的人臉識別將更***的應(yīng)用于金融、交通等各個領(lǐng)域中，普及到人們的日常生活當(dāng)中。身份證“網(wǎng)證”閃亮登場***張“微信身份證網(wǎng)上應(yīng)用憑證”于2017年12月25日在廣州市南沙區(qū)行政服務(wù)中心簽發(fā)，為線上、線下***服務(wù)以及旅館業(yè)登記、物流寄遞等實名制應(yīng)用場景，提供國家法定證件級身份認(rèn)證服務(wù)。有了“網(wǎng)證”后，通過“網(wǎng)證+刷臉”模式即可完成身份認(rèn)證，無需再攜帶實體身份證和留存身份證復(fù)印件。據(jù)統(tǒng)計，截至2017年12月26日下午，***多的時間內(nèi)就有3萬多人辦理了“微信身份證”。身份證“網(wǎng)證”首先在廣東試點，預(yù)計今年1月全國推廣?！熬W(wǎng)證”之所以受到歡迎，跟實體身份證的使用痛點是分不開的。實體證件使用過程是復(fù)雜化的。東城區(qū)工程人臉識別哪家好

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