人臉識别的意思、人臉識别的詳細解釋

人臉識别的解釋

人臉識别，是基于人的臉部特征信息進行身份識别的一種生物識别技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識别、面部識别。

人的解釋人 é 由類人猿進化而成的能制造和使用工具進行勞動、并能運用語言進行交際的動物：人類。别人，他人：“人為刀俎，我為魚肉”。待人熱誠。人的品質、性情、名譽：丢人，文如其人。己我筆畫數：；部首
識别的解釋辨認;辨别;區分,分辨識别真假詳細解釋辨認；鑒别。漢王充《論衡·别通》：“不曉古今，以位為賢，與文人異術，安得識别通人，俟以不次乎？” 宋梅堯臣《送甥蔡駰下第還廣平》詩：“他時有識别，

人臉識别是一種基于生物特征的身份認證技術，指通過分析個體面部特征（如五官輪廓、骨骼結構、皮膚紋理等）進行身份鑒别或驗證的過程。其核心原理是采集人臉圖像或視頻流，提取特征信息并與數據庫中預存模闆比對，最終确定個體身份。

字義分解
- 人臉：指人的面部，包含眼、鼻、口、眉等器官構成的獨特生理結構。
- 識别：辨别、确認對象身份或特征的行為。
  綜合釋義為“通過面部特征辨别個體身份的技術”（《現代漢語規範詞典》第三版）。
技術屬性延伸
在信息技術語境中，該詞衍生為“利用計算機視覺算法自動檢測、提取并匹配人臉生物特征，實現身份認證的智能化系統”（《計算機科學技術名詞》第三版）。

特征采集
通過攝像頭或傳感器捕獲人臉圖像，提取包括：
- 幾何特征：眼間距、鼻梁高度等82個關鍵點定位（典型系統）
- 紋理特征：皮膚肌理、毛孔分布等微觀信息。
算法分析
采用深度學習模型（如卷積神經網絡）将特征轉化為數字編碼，建立可量化的“面部指紋”模闆。

全國科學技術名詞審定委員會

“基于人臉特征信息的生物識别技術，需經過人臉檢測、特征提取、分類匹配三個基本階段。”
（來源：術語線上 www.termonline.cn）
公安部安全與警用電子産品質量檢測中心
在GA/T 1093-2013标準中定義為：

“利用可見光或紅外成像設備獲取人臉圖像，通過特征分析完成1:1或1:N身份識别的技術。”
（來源：公共安全行業标準庫）

結論性定義：

人臉識别是以面部生物特征為識别依據，融合計算機視覺、模式識别等技術的智能化身份認證手段。其技術框架符合ISO/IEC 19794-5國際标準關于“人臉圖像數據交換格式”的規範，在保障準确性與安全性的前提下，逐步成為數字化社會的基礎認證方式。

參考文獻

全國科學技術名詞審定委員會. 計算機科學技術名詞（第三版）[M]. 科學出版社, 2018.

GA/T 1093-2013. 人臉識别系統技術要求[S]. 公安部标準化委員會.

中國科學院自動化研究所. 生物特征識别白皮書[R]. 2022.

中國人民銀行. 金融科技應用安全規範（JR/T 0193-2020）[S]. 2020.

人臉識别是一種基于生物特征的身份識别技術，通過分析人臉的特征信息進行個體區分。以下是詳細解釋：

技術本質
利用人的臉部特征（如骨骼輪廓、五官比例、皮膚紋理等）轉化為數字信息，通過算法進行比對和識别。其核心是通過攝像頭采集圖像或視頻流，自動檢測并提取面部特征關鍵點（如眼距、鼻梁寬度等），最終完成身份驗證或查找。
技術流程
- 圖像采集：通過攝像頭獲取含有人臉的圖像或視頻。
- 特征定位：識别面部關鍵節點（約80個，如兩眼間距、顴骨形狀等），生成唯一的數字編碼。
- 身份确認/查找：将編碼與數據庫中的模闆進行比對，輸出結果。

始于20世紀60年代，90年代後期進入應用階段，現依賴人工智能和神經網絡提升精度。

如需進一步了解算法分類（如特征點法、神經網絡法）或具體案例，可參考來源。