本文目录一览：
AI换脸APP刷屏，人脸识别都用了哪些黑科技？
支付宝早就开通，人脸识别支付了，未来可能会在很多方面都会用到人脸识别。
超市的储物柜，家庭大门，快捷支付，考勤，手机开机。
公共场合的人脸识别记录对比，高铁站 汽车站 火车站 机场 ，更快捷的识别犯罪分子，提高抓捕效率，增强安全性。
未来的生活里，会更多 更大范围的使用到人脸识别系统。
用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。
单说图片识别：
这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。
可以分为以下几步：
数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
卷积（特征提取）的具体计算方法：
其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。
云从科技人脸识别门禁解决方案
人脸识别门禁系统考虑要点
1、安全性
设计一个门禁系统，首先要考虑的是系统安全性，即能否有效地控制人员的出入，并掌握其出入信息。因为人脸识别门禁系统是一种智能化的电子控制系统，可以充分利用计算机的“智能”，同时采用多种手段进行控制，以确保系统的安全可靠。
2、可靠性
人脸识别门禁系统方案，硬件的可靠性，除了电控锁等机械部件之外，主要考虑子控模块的制作和选用，因为它要全天24小时不停地工作，所以对其性能要求较高，应能满足环境的温度、湿度的变化，以及抗电磁干扰能力强等。
软件设计的可靠性，主要考虑各种状态信息的获取和维护，通信协议的设计是否规范，各种特殊情况的处理是否合理等等。比如，为了确保主控计算机与子控模块之间的通信准确无误，可以采用自动重发纠错机制，有效地消除门禁子系统和管理计算机同时在网络中工作时可能出现的信号冲突。
3、灵活性
由于系统中所有数据信息的设置和管理都是通过主控计算机与子控模块之间的通信完成的。管理者便可以根据自己的需要，自由地设置密码、用户权限、门锁延迟时间等。同时主控计算机和子控模块平时各自独立工作，仅在设置子控模块中的初始数据，修改子控模块中的数据，获取子控模块中所记录的信息等情况下，二者才需要相互通信，进行信息交流。这种设计方法给系统带来很大的灵活性。
人脸识别门禁系统方案可以选择捷易科技，捷易科技无感人脸考勤门禁系统采用AI人脸识别技术，对内部人员和访客进行管理，提升办公场所的安全性和便捷性。无感AI识别考勤门禁系统可进行门禁、考勤、访客等多方面的协同管理，增强办公空间的智能化管理水平。
西安北大青鸟分享人工智能技术有哪些？
人工智能对于当下人们而言，总感觉特别的新奇和神秘，不再觉得人工智能离我们的生活特别的远，而是觉得人工智能离我们的生活是越来越近，并且未来会是密不可分的发展趋势。
对于人工智能，人们总是想多多的了解它，人工智能技术有哪些?今天就跟北大青鸟一起来了解下这个方面的内容吧。
人工智能技术有哪些?在你的生活中，你已经见识到哪些了呢?最常见识的，应该就是人脸识别技术吧。
相信在2018回家的朋友中，不少就享受了人脸识别系统，因为可以刷脸进站，现在慢慢开始流行刷脸付钱等等服务，仅这一项人工智能技术就给人们带来了不少的福利。
那么除了人脸识别技术，人工智能还有哪些高级的技术呢?机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等等。
正是因为这样由不同元素组成的人工智能技术，才造就了人工智能技术的火爆，因为人工智能技术可以跟各种领域完美的结合在一起。
人工智能技术像是一个解不开的迷，充满着神秘的色彩，但是人们会锲而不舍的对它进行研究，对它进行发展，跟它寻找最好的相处模式。
人脸识别技术是什么？如何进行人脸识别数据标注？
最近几年国内外吹起了了一场AI风,AI技术浪潮也成为了一种趋势.人脸识别作为最近几年发展的还算成熟的一项ai技术,也引起了众多人的关注.鉴于技术的日趋成熟，现阶段的人脸识别技术已经在具体场景落地尝试，如会议人脸签到、人脸识别智能门禁、安防监控人脸识别报警功能，还有最接近大众群体的智能手机人脸解锁功能。
人脸识别技术是什么？如何进行人脸识别数据标注？
1、人脸识别技术
人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。之所以要有人脸检测，不光是为了检测出照片上是否有人脸，更重要的是把照片中人脸无关的部分删掉，否则整张照片的像素都传给f(x)识别函数肯定就不可用了。人脸检测不一定会使用深度学习技术，因为这里的技术要求相对低一些，只需要知道有没有人脸以及人脸在照片中的大致位置即可。
2、人脸识别数据标注
人脸关键点是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步人脸关键点从25点到109点，数量越来越多，越来越精细，对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越来越高，标注质量的好坏，对人工智能人脸模型的算法精确度有很大作用
3、人脸技术的使用范围广
人脸识别技术现如今使用还是非常广的，例如火车站进站时刷脸和身份证，银行自助开卡时也需要动作活体，学校门口的人脸识别机器，手机端的人脸识别，连我家小区门口都安了人脸识别机器。但是其实人脸识别技术还并不是一项非常成熟的技术，也面临着各种各样的问题，例如遮挡问题，口罩，墨镜，围巾，或行人之间的遮，一种遮挡或多种遮挡等。
后记：现今，很多人都是做人脸数据标注，但是兼职的薪资要看你个人的标注熟练程度以及素材的单价，有的人一天能标几千个，有的人一天几百个甚至慢慢悠悠标几十个的，那一个月下来你的收入肯定也是天差地别，钱难挣屎难吃啊。