可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
防止人脸作弊：防止他人用照片、面具等工具在进行人脸检测的时候作弊。
URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？
姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：
llery images是用于训练还是测确比较多
facial recognition technology
求翻译，不知道怎么翻译好
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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Racial recognition system
不能，所谓的人脸识别，识别的是人脸的五官，而我们戴着口罩的时候是把我们的五官遮挡住的，所以在识别的时候也是不能识别出来的，可能这也是我们在人脸识别方面需要探寻的另一条新道路
亲你好，你问人脸识别戴口罩的话可以识别吗？应该是识别不了，因为人脸识别它是采取整个脸部采一些特殊的点来对比，如果你戴口罩的话，他采集的数据不够，不足以识别出来。也有的人戴着口罩入到下巴壳的话能识别出来。但这样的情况属于少数。而且这一脸识别采取的数据是你最近的一段时期的照片，如果你的相貌变化稍微大一点的话，也会识别不成功，一家之言，仅供参考。
因为疫情影响，所有人需要佩戴上口罩，人脸识别受到影响，经过提升了人脸识别的技术，带上口罩后也能一样被识别出来。
1
突如其来的新冠肺炎疫情严重扰乱了我们的生活节奏。佩戴口罩会遮挡大量的面部区域，导致原有的“人脸识别系统”突然间失效了。在公共区域摘下口罩完成人脸识别，不但会耗费大量不必要的时间，还会增加被感染的风险。
2
疫情为当下的人脸识别系统提出了全新的要求和挑战：在佩戴口罩场景下如何高效地完成人脸识别。为了解决上述的挑战，现有的人脸识别系统需要从人脸检测、人脸对齐以及人脸识别模块优化等几个主要的方面进行针对性的优化和提升。
1. 人脸检测模块优化
人脸检测是人脸识别系统最重要的组成部分之一，一旦人脸检测失败或检测结果出现较大偏差，都会严重影响后续人脸识别的效果。人脸检测算法在佩戴口罩场景下检测结果误差较大，主要是因为缺少相关的训练数据。
2. 人脸对齐模块优化
人脸对齐又被称为人脸关键点定位，该算法通过在人脸图片上标定出一些具有特殊语意信息的点，然后通过这些点对人脸进行仿射变换。当面部大部分区域被口罩覆盖时，人脸关键点定位算法的精度会急剧降低，进而影响人脸识别系统的精度。
3. 人脸识别模块优化
被口罩覆盖的面部区域包含大量用于人脸识别的特征信息。目前解决这一问题的主要方法是通过修改深度神经网络结构同时加入更多注意力机制，使模型可以更多地关注到未被口罩遮挡的眼部区域，同时结合脸型等面部结构特征来提升人脸识别系统在“口罩人脸识别”这一特殊场景下的精度。
3
无接触式测温、无人车送货、AI 辅助诊疗等技术在抗击疫情斗争中的大量使用，也让我们看到了人工智能技术所蕴含的巨大潜力。
就目前而言，人脸识别受到疫情的影响变得作用很小，摘下来被感染的几率过大。经过优化和提升了人脸识别系统，让戴口罩也能识别了。
戴口罩人脸识别进行如下：
主要是通过口罩以外的部分进行确认。由于戴上口罩能够采集的面部信息较少，就需要在眼部增加更多的关键点，比如骨架信息、眉骨与耳朵之间的距离等等，通过关键点算法来提高识别的准确率，做到精准识别。
人脸识别的特点：
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”。
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
ai软件提取不到人脸或者识别一直失败有网络状况、光线状况、软件版本等原因；1.网络状况：设备没有链接网络，或信号太差，无法把录入的数据上传到终端，不能执行下一步指令；2.光线状况：在人脸识别时，所处环境较暗，设备无法清晰辨别人脸；3.系统推送最新的软件版本，设备没有更新，影响数据传送到终端。
在回答题主的问题的时候，我觉得应该注意做『科研』和做『产品』之间的区别。论文中汇报的人脸识别技术是属于科研的行列。比如在LFW上99.7%，这种数字的意义更多是让搞研究的那个圈子里面的人更加直观的了解到一些情况，你也知道，通常来说这个准确率是非常高的了，所以我们可以说『人脸识别技术在LFW上已经很成熟了』，但是一模一样的技术，拿到真实环境下得到的准确率可能只有75%……也许会有些人觉得这是很可笑的，不，请不要笑，这是科研圈里朋友的普遍做法，不是没有苦衷的。捣腾过LFW的朋友其实心里都清楚，这并不是一个很好的数据库。图片都是从网上下载的，人脸的质量也是千差万别，有人说这样才接近真实情况……但实际上距离大部分的实际应用场景还是太远了。目前评价科研中算法的优劣的唯一方法就是找一个数据集，然后大家一起对比，数据集的不同算法得到的结果也会不同，然而……论文上通常是有报喜不报忧的恶习的，所以常常会有不公平的对比存在，随着越来越多更大的人脸数据集的慢慢增加，对于算法的评价会可能会变得稍微公平一些……即便是这样，论文里所谓的人脸识别技术，跟可用的『产品』之间的差距仍然很大。这并不是说论文的算法不好，而是『产品』的天性。大部分产品都是针对性的解决一类或几类问题，产品讲究是速度，稳定性，成本，等等，不同的产品通常可以加入不同的先验甚至额外的硬件来提升产品的可用性。这是做『产品』和做『科研』的区别。举两个容易理解的例子：某著名手机厂商想开发一个自己的人脸解锁功能，在第一次使用手机的时候，经过一个人脸注册的过程，记录下手机主人的样子，在之后的使用中如果被触发，就进行人脸验证，解锁。这里你如果上来一个几十层网络的卷积网络，这个是不行的……因为速度很重要，内存也重要，如果你一个网络模型一上来就已经几十兆几百兆了，产品经理会疯的。做产品的往往是想在保证用户体验的情况下，使用最少的资源。所以最后的产品可能是……下面是我瞎掰的……检测到人脸，检测五官的基本landmark，然后通过几何关系约束来缩小识别范围，再用简单的特征比如LBP，在一个一千张主人人脸的数据库进行验证，验证里可能有各种trick，并且这个一千张人脸的数据库也是实时更新的，比如当前识别正确了，那么就加入进去，如果识别错了，就把这个数据提取特征作为反例存起来……一个可用的产品总是包含了很多看似没有道理的trick的，但是就是这些构成了产品的核心技术。另外一个例子，做人脸识别，但是是做煤矿工的……请自行脑补一脸煤的辛苦矿工。在这个场景下面，你连人脸检测都没法弄啊……加上光照和脸上煤的干扰，论文上的算法基本上是没办法用的。如果是你，你怎么去做识别？做一个产品的时候，思路是需要很开阔的。比如人脸的检测实际上是可以通过双目视觉来做的，两个廉价摄像头，简单的算法通过三角化得到一个稀疏的深度图，利用深度信息来做人脸的检测，然后基于眼睛和嘴唇来做识别，眼睛和嘴的识别可以用卷积网络来做，但是真是的产品里面可能还会考虑身高信息，当然，在洞里还需要考虑补光的问题……
写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
人脸识别的原理是使用者首先需要采集自己的人脸特征信息，在应用的过程中，使用摄像头获取当前人物的面相特征。最后将当前捕获到的人像特征与之前存储的人脸数据档案进行对比。人脸识别技术经历了20多年的发展历史，从最初的2D识别到现在的3D识别，识别精度达到了99%以上，未来以3D是主流，而且会是融合方案，就是为了提高识别的精准度和应用场景，他会同时用多个摄像头。人脸识别主要是靠硬件进步+AI来推动，在硬件方面主要是这几种：1、3D结构光：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。3D结构光的好处就是精准度高，但是有个bug就是，对距离有要求，要隔得近才能识别，大家可以试试自己手机的识别距离，所以适合做前置摄像头。2、TOF是飞行时间(Time of Flight)技术的缩写，其原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来