为什么有的人没有人脸识别
可能他已经是成年人并且做过人脸识别，对于那些未成年，可能是健康系统暂时还没有发现或判定他为疑似未成年，经过马化腾这次的健康系统升级，大部分的疑似未成年账号都被依依查了出来，新的健康系统关于未成年的游戏时间也得到了限制，每日游戏时间不得超过1.5小时，法定节假日不得超过3小时，对于那些不做人脸识别的小伙伴每天就只能玩一小时，健康系统也是为了我们大家的健康，关键还是在于自己的自控能力，少玩游戏，注意保持健康身体。
怎么进行人脸识别
要进行人脸识别，可以按照以下步骤进行：
1. 数据收集：收集一些包含人脸的图像或视频数据。
2. 人脸检测：使用人脸检测算法，如Haar级联分类器或卷积神经网络，来在图像或视频中检测出人脸位置。
3. 人脸对齐：对检测到的人脸进行对齐，使得人脸在图像中具有统一的位置和尺度。
4. 特征提取：使用特征提取算法，如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）或深度学习算法（如卷积神经网络），从对齐后的人脸图像中提取出特征向量。
5. 特征匹配：通过比较不同人脸的特征向量之间的相似度，判断是否为同一个人。可以使用距离度量（如欧式距离）或分类器（如支持向量机、人工神经网络）进行同一性判断。
6. 人脸识别：根据特征匹配的结果，对未知人脸进行身份识别。
在实际应用中，可以使用已有的人脸识别库和工具，如OpenCV、DLib、FaceNet等，它们提供了一些现成的算法和接口，可以简化人脸识别的开发和部署过程。
进行人脸识别通常需要以下几个步骤：
采集面部图像：使用摄像头等设备采集面部图像，并将其转换为数字信号。
预处理：对采集到的面部图像进行预处理，包括灰度化、大小归一化等，使其更适合后续处理。
特征提取：使用算法从面部图像中提取出特征，这些特征可以包括眼睛、嘴巴、鼻子等部位的形状、大小、位置等信息。
匹配和识别：将提取出的特征与数据库中存储的特征进行比对，以实现人脸的匹配和识别。
以上是进行人脸识别的一般步骤，具体实现方式可能会因应用场景、算法选择等因素而有所不同。
什么是人脸识别
人脸识别，主要是近几年来因为深度学习的技术的发展逐渐推广出来的的人脸技术。主要包括两部分:人脸检测与人脸识别，人脸的检测与定位是先决条件，必须快而准，传统的技术在人家的检测定位上先天不足，特征提取效果也不好，对后期人脸的识别产生了较大影响；近几年来随着深度学习技术的发展，大数据的兴起，特别是GPU等算力的提升，人脸识别技术大大增强，已可以达到“毫秒”级别响应，精准识别。人脸识别技术当前主要应用商店，门禁，考勤，远程认证等等各领域方向。当然随着技术进一步发展，其附带价值也会越来越高。
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。用摄像机或摄像头采集含有人bai脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
启动设备
1.默认打开宝比万像人脸识别门禁考勤设备端APP，进入“宝比万像人脸识别门禁考勤系统设备端APP”启动页
2.默认进入人脸认证页面。
3.在人脸认证界面，点击“首页”按钮，返回人脸设备主菜单。
人脸验证
1.在人脸识别主界面点击“人脸认证”菜单进行人脸验证
2.人脸认证：通过认证，闸门开启，并显示人脸ID，姓名。
3.人脸认证：没有登记的人脸进行验证，提示“人脸无登记”。
人脸登记
1.在人脸识别主界面点击“人脸登记＋”，弹出登录界面。
2.输入登录账号、密码（xxxxxx），点击登录。
3.输入姓名，点击下一步，跳转到人脸登记界面。
4.人脸登记初始化页面。提示登记这，请面对摄像头。
5.人脸登记：拍摄成功后“确认注册”，提升“人脸登记成功”。
6.点解“重新获取”，即对需要登记的人脸进行重新拍摄登记。
7.已登记成功的用户，再次进行人脸登记，则提示；已登记。
8.点击当前页面的返回剪头，即返回到人脸识别设备APP首页。
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如果要给人脸识别下个定义，它是利用人的生物特征实现个体区分的一种技术，一般包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找三个环节。简单来说，人脸识别就是从图像中提取面部特征关键点，比如骨骼特征、眉毛高度等，通过比对输出结果。
虽然iPhoneX的FaceID让计算机视觉领域的创业者兴奋不已，但此人脸识别非彼人脸识别。苹果的FaceID并没有采用普通摄像头的方式，而是采用红外主动识别的技术，这样就可以做到三维立体识别，增强了安全系数。
在具体的应用场景中，人脸识别大致可以分
为1:1、1：N、N:N三种。
1:1等级的人脸识别，实现的是最初级的“证明你是你”。从字面上就可以看出，1:1是用户提前上传个人照片储存于系统中，每次验证时，线下拍照与系统中存储的照片信息进行对比，进而确定“你是不是你”。
举个例子，我们在车站过安检时，检票员拿着你的身份证跟你本人做对比，证明你是不是身份证上的本人，这种场景就是1:1的场景。手机解锁、刷脸支付、网上买票、医院挂号、政府惠民工程项目，以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户……这都是1：1人脸识别的应用场景。同其他方式相比，1：1识别准确率高，对算力的要求也相对较低。
而1：N的人脸识别算法则主要用于人脸检索，“证明你是谁”。与1:1的一一对照不同，1：N需要一张照片同系统中的海量照片进行对比，根据相似度排列出多个对比结果。而排在第一顺位的结果，未必准确。
应用在安防领域的1：N人脸识别，其特点是动态和非配合。所谓动态，即系统识别的不是图片，而是摄像头采集的视频。非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作，识别对象处于被动状态。这在提高采集便捷性的同时，也意味着你的行踪已经被完全暴露。
同1：1识别相比，使用地点、环境、光线、采集角度甚至是玻璃反射都会影响1：N识别的准确度，所以1:N相对更具有挑战性。
至于N:N人脸识别，实际上相当于同时进行多个1：N识别，用于“证明谁是谁”。