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人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一，在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子！但目前人脸识别至少还有以下挑战；1、隐私安全既然是人脸，就一定涉及到个人隐私的问题。随着信息化越来越普及，个人大数据在不同的平台上都会有不同程度的留存，此时如何保证个人隐私在互联网上的安全，是需要人脸识别技术和相关法律法规去完善和管理的，但目前这部分尚处于初级阶段。还需要全社会从认知到技术都提高才能解决。应用场景在人脸识别精准度上，高度依赖应用场景，有人曾测试过一款平台型智能机器人，号称集成了最NB的人脸识别技术和摄像头，在昏暗的光线下也可以有很高的识别准确率，有一次当机器人移动到门口的时候，我从屋里向屋外走动，当我走到机器人面前，一半面部有太阳光照射，而另一半则处于黑暗状态。同时机器人的角度是激光拍摄，就这样它失败了！多次测试结果均如此。而当一个人从暗黑的环境向强光环境移动，而摄像角度在强光下时，识别效果很差，这说明人脸识别的适应性和准确度还可有很大提高空间。用户体验人脸识别的用户体验也是一个挑战。大家在过机场安检偶尔会有这样的尴尬，明明一切操作正常，但走到识别通道那儿就是过不去，这可能会有几种原因：1、因为网络传输问题，不能及时将最准确的照片上传导致检测结果显示较慢；2、当用户做过整容手术，面部轮廓和深度特征有较大变化时，就可能检测出错；3、检测设备识别范围有限（大了会存在多张人脸的情况，小了人脸取景不完整），此时就需要用户或弯腰，或垫脚，或移动来适应摄像头，这就像在爬坡时需要人扛自行车一样！由于人品识别的应用场景非常广泛，如何做到全场景提供最好的用户体验，仍然是目前人品识面临的挑战之一。其他实现算法、效率、精准度等都可以随着大数据应用、计算力加强而逐步得到解决，但目前仍是部分挑战！万维识别为您解答。 
你这个课题厉害，至少要熟悉建模，还有有丰富的生物学知识，最简单的来说怎么才能根据人脸特称识别出性别呢？？必定有生物学依据把？然后就是根据生物学知识进行建模了，最后还要编写程序。
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应用场景：身份证查验，确保真实证件当前主要是通过扫描或者复印身份证信息，人工比对身份证照片。扫描或复印身份证只是作为备案，并不能有效核实身份证真伪。要确保是采用真实身份证办理业务，必须有某种技术手段对办事人提供的身份证进行查验。应用场景：人脸与身份证匹配查验，确保人证合一除了采用真实身份证办理业务外，人工核对相片往往因为身份证相片相对早期、当事人带墨镜、化妆、发型等根本无法有效核实。如果查问过多会让持证人员感到厌烦，容易产生一些不必要的摩擦。故在查验身份证的基础上，通过摄像机无接触自动捕获人脸影像，并自动与身份证里存储的影像信息比对，或者与后台更多的真实身份人脸比对，并以多种方式提醒窗口业务人员比对结果，确保持证人是本人持真实身份证办理业务。应用场景：人脸证据保留，增强事后取证能力由于身份证信息中的照片相对陈旧，除了将摄像机捕获的当时人脸与身份证存储的相片比对外，系统不断积累办理业务时的人脸捕获数据，在人脸匹配查验过程中，不仅能跟身份证中存储的照片信息比对，还能对历史人脸信息比对，确保在身份证中的照片相对陈旧时，有更加接近当前时间的人脸数据，提高比对精确度。同时每次办理业务留下的人脸数据，可作为出现业务异常时追溯的重要证据。应用场景：支持未来刷脸办理业务随着人脸识别技术的不断成熟，对于公共服务部门来讲，对客户的贴身服务至关重要，系统要支持未来直接刷脸办理业务。即对于部分业务，要支持未来在无需身份证信息的情况下，依然可以直接通过人脸识别身份信息，减少身份证查验、复印存档等环节，提高客户办理业务的便捷性，提高窗口办理业务的效率。人脸识别技术在智慧城市中的应用优势人脸识别是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。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等部位组合而成，它们之间的大致位置关系也是固定的。然而，人脸具有唯一性，这个世界上找不出两张完全相同的人脸，人们通常能够根据不同面孔之间的细微差异将不同人区分开来。万维识别为您解答。
