电脑是否可以透过口罩还原人脸?
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发布时间：2022-04-23 08:55
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时间：2022-06-18 16:29
电脑当然是可以通过口罩还原人脸的。这主要就是因为现在的电脑系统当中都有了非常高端的人工智能功能，而且也具有非常高的识别功能，所以只要通过一个人的眼睛就可以怀念他整个脸部。
分子计算机体积小、耗电少、运算快、存储量大。分子计算机的运行是吸收分子晶体上以电荷形式存在的信息，并以更有效的方式进行组织排列。分子计算机的运算过程就是蛋白质分子与周围物理化学介质的相互作用过程。转换开关为酶，而程序则在酶合成系统本身和蛋白质的结构中极其明显地表示出来。生物分子组成的计算机具备能在生化环境下，甚至在生物有机体中运行，并能以其它分子形式与外部环境交换。因此它将在医疗诊治、遗传追踪和仿生工程中发挥无法替代的作用。分子芯片体积大大减小，而效率大大提高， 分子计算机完成一项运算，所需的时间仅为10微微秒，比人的思维速度快100万倍。分子计算机具有惊人的存储容量，1立方米的DNA溶液可存储1万亿亿的二进制数据。分子计算机消耗的能量非常小，只有电子计算机的十亿分之一。由于分子芯片的原材料是蛋白质分子，所以分子计算机既有自我修复的功能，又可直接与分子活体相联。
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时间：2022-06-18 16:30
电脑可以透过口罩还原人脸，但是准确度和算法有着很大的关系。电脑只能模拟人脸，不会透过口罩还原人脸，还原人脸，只能是模拟出来，与现实中的你是存在差别的。根据算法的不同，还原的样子也是不同的。从原理来讲人脸的还原是基于深度学习实现，利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习，卷积出包括表征人脸的脸型、鼻子、眼睛、嘴唇、眉毛等等的特征模型，对输入的图像提取出对区分不同人脸有用的特征向量。通过特征向量在特征空间里进行比对，同一人的不同照片提取出的特征，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。通过人脸的特征提取、比对进行的人脸特征的提取。
这就像*破案需要人像一样，由证人描述外貌，画像师根据经验，对嫌疑人进行描述。不同的画像师，所画出的人肯定是千差万别的，这就和电脑模拟画像，是同一个道理。
热心网友
时间：2022-06-18 16:30
目前来说应该是有这种科技的，但是要下载特定的软件才可以，要不然是没有办法透过口罩来还原人脸的效果。不过大部分的地方没有实施这种功能啊。
以下内容来自题外话，仅供参考。
在日常生活中，哪些食物是黄金搭档？搭配在一起又有么营养功效呢？下面一起来了解下吧！食物搭配对，营养翻倍。
据研究，瘦肉中含生成维生素B的成分，而维生素B在人体内停留的时间很短，吃肉时再吃点大蒜素结合，不仅可使维生素B的分析出量提高数倍，还能使它原来溶于水的性质变为溶于脂的性质，从而延长维生素B在人体内的停留时间，这样对促进血液循环及尽快消除身体疲劳，增加体质等都有重要的营养意义，因此，吃肉的时候，别忘了吃几瓣大蒜。
海带+冬瓜海带含钙磷铁维生素B族等营养素，对利尿消肿润肠抗癌有食疗作用。冬瓜跟海带一样同属夏季清热解暑的食物，这两种食物搭配在一起，不仅能消暑，还有助于减肥瘦身。
海带和冬瓜最适合做汤，如果喜欢吃蚕豆，还可以在中加一点，蚕豆中富含粗纤维及其他有效营养成分，能让汤品帮助减肥的效果更强。
豆腐+海带豆腐中的皂角苷能抑制脂肪吸收，阻止动脉硬化的过氧化质产生。但是，皂角苷会造成机体碘的缺乏，而海带中富含人体必需的碘（每
100克海带含碘24克）。由于海带含碘多，也可诱发甲状腺肿大，二者同食，让豆腐中的皂角苷多排泄一点，可使体内碘元素处于平衡状态。
鲤鱼配米醋
鲤鱼本身有涤水之功，人体水肿除肾炎外大都是湿肿，米醋有利湿的功能，若与鲤鱼共食，利湿的功能倍增。菠萝+肉类专家解释说菠萝中有一种特别的物质--菠萝蛋白酶，它可以把动物肉的大分子蛋白质水解成小分子肽或氨基酸，不但能使肉变得更嫩，还能提高蛋白质的利用率，更有利于人体的消化和吸收。所以菠萝特别适合跟牛肉、猪肉、鸡肉等肉类一起做菜，菠萝蛋白酶可以起到肉质嫩化剂的作用，因
此，菠萝可以作为安全的水果“嫩肉粉”.无论是在炖还是炒肉类菜肴，烹制前都可以榨取或挤压部分菠萝汁进行腌制。如果想保持菠萝的口感，可以在肉*成熟时将其放入。此外，如果感觉吃肉太油腻，可吃些菠萝，能开胃顺气、解油腻。
猪肝+大青椒猪肝和大青椒也是很好的搭配，青椒的维生素C含量很高，有利于人体对猪肝中铁的吸收。
现在的科技很发达，各种各样的软件，各种各样的各种都会有，只有想不到，没有做不到的。
热心网友
时间：2022-06-18 16:31
国际权威市场洞察报告Gen Market Insights近日发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，中国2017年人脸识别产值占全世界29.29%市场份额，2023年将达到44.59%。
人脸识别是AI技术发展较快、应用较多的一个领域，目前国内人脸识别应用已相当广泛，并积累了不少实战经验。
本文内容涵盖人脸识别发展历程、市场研究、核心技术、商业应用以及产业落地、个人看法等干货研究。
注意，本文干货满满，约有2万6千字，强烈建议大家先收藏后学习！
一、发展史
1. 人脸识别的理解
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。
2. 人脸识别的发展简史
第一阶段（1950s—1980s）初级阶段
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段（1990s）*阶段
这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，例如Eigen Face, Fisher Face和弹性图匹配；并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。 从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段（1990s末~现在）
人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度学习方法。4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
二、市场研究
1. 全球人脸识别市场
前瞻根据人脸识别行业发展现状；到2016年，全球生物识别市场规模在127.13亿美元左右，其中人脸识别规模约26.53亿美元，占比在20%左右。预计到2021年，全球人脸识别市场预计将达到63.7亿美元，按预计期间的复合增长率达17.83％。
2. 中国人脸识别市场
前瞻根据人脸识别行业发展现状，估算我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右。2010-2016年，我国人脸识别市场规模逐年增长，年均复合增长率达27%。2016年，我国人脸识别行业市场规模约为17.25亿元，同比增长27.97%，增速较上年上升4.个百分点。
3. 人脸识别市场的商业模式
3.1 人脸识别商业模式设计步骤
3.2 人脸识别盈利模式
三、人脸识别的流程及主要技术
1. 人脸识别系统组成
2. 人脸识别的一般流程
2.1 人脸采集
（1）简介
不同的人脸图像通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。
（2）人脸采集的主要影响因素
图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的最小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。
图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。
光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。
模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。
采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
2.2 人脸检测
（1）简介
在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。
（2）人脸关键点检测（人脸对齐）
自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。
（3）主流方法
基于检测出的特征采用Adaboost学习算法（一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法）挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
最近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，适合移动端、嵌入式上使用），dpm（速度较慢），cnn（性能不错）。
2.3 人脸图像预处理
（1）简介
基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。
（2）原因
系统获取的原始图像由于受到各种条件的*和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理。
（3）主要预处理过程
人脸对准（得到人脸位置端正的图像），人脸图像的光线补偿，灰度变换、直方图均衡化、归一化（取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像），几何校正、中值滤波（图片的平滑操作以消除噪声）以及锐化等。
2.4 人脸特征提取
（1）简介
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程
（2）人脸特征提取的方法
基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）：根据人脸器官的形状描述以及它们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率、和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和他们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。
基于代数特征或统计学习的表征方法：基于代数特征方法的基本思想是将人脸在空域内的高维描述转化为频域或者其他空间内的低维描述，其表征方法为线性投影表征方法和非线性投影表征方法。基于线性投影的方法主要有主成分分析法或称K-L变化、成分分析法和Fisher线性判别分析法。非线性特征提取方法有两个重要的分支：基于核的特征提取技术和以流形学习为主导的特征提取技术。
2.5 匹配与识别
提取的人脸特征值数据与数据库中存贮的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，将相似度与这一阈值进行比较，来对人脸的身份信息进行判断。
3. 人脸识别的主要方法
3.1 Eigen Face（特征脸）
MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
人脸识别特征脸算法文档：
https://blog.csdn.net/zizi7/article/details/52757300
3.2 Fisher Face（渔夫脸）
贝尔胡米尔（Belhumeur）等提出的 Fisherface 人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA 判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
Fisher Face算法文档：
https://blog.csdn.net/zizi7/article/details/52999432
3.3 EGM（弹性图匹配）
其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换12特征，称为Jet；边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。
弹性图匹配算法文档：
https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/44828219
3.4 基于几何特征的方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
3.5 基于神经网络的方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
3.6 基于线段Hausdorff 距离(LHD) 的方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
3.7 基于支持向量机(SVM) 的方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
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时间：2022-06-18 16:31
电脑可以透过口罩还原人脸，但是准确度和算法有着很大的关系。电脑只能模拟人脸，不会透过口罩还原人脸，还原人脸，只能是模拟出来，与现实中的你是存在差别的。根据算法的不同，还原的样子也是不同
