3d人脸，听说现在有3D人脸识别器了

1，听说现在有3D人脸识别器了

是的，就是应对人脸考勤用的！希望采纳

听说现在有3D人脸识别器了

2，有没有有3d人脸识别的电脑

有。3D人脸识别是以3D摄像头立体成像，而2D是以2D图像获取为基础的。联想发布的YogaTab13平板电脑的前置摄像头旁边还有一个ToF结构光组件，可用于3D人脸识别。

有没有有3d人脸识别的电脑

3，有3D人脸识别的手机吗

很多手机都支持人脸识别呀，苹果X，荣耀7X，中兴远航5，国美S1，很多的

我只知道小米的产品。小米note3和小米红米note5出厂时自带人脸识别解锁功能。其它小米产品手机只是系统带人脸识别，不带人脸识别解锁功能。但可以刷人脸识别解锁的系统后就有人脸识别解锁功能。

有3D人脸识别的手机吗

4，一3D人脸重建基础梳理

针对3D人脸重建算法的研究从上个世纪就有学者开始研究，目前基础的方法有如下几类： 1.基于3DMM（3D morphable model三维人脸形变统计模型）的方法 3DMM最早由Thomas Vetter等人在文章“ A morphable model for the synthesis of 3D faces ”中提出，至今很多人脸重建方法都是在这篇文章的基础上发展而来，加上深度学习方法的出现，对于模型参数的求解又给出了更多的方法，在接下来的文章中，会详细介绍这一方法。 2.基于SFM（Structure from Motion由运动到结构）的方法。在Richard Szeliski所著的《Computer Vision: Algorithms and Applications》一书中，在第七章专门对这个方法进行了阐述，通常意义下的的SFM是根据给出的几幅图像及其图像特征的一个稀疏对应集合，估计3D点的位置。求解过程通常涉及3D几何结构和摄像机姿态（运动）的同时估计，后续会对这一方法做详细说明。 3.基于XFS（由X到形状，例由阴影到形状、由纹理到形状、由聚焦到形状）也是常用的从二维恢复三维的方法。由阴影到形状（SFS），是光滑物体表面法向量改变，从而使得入射光在物体表面的亮度发生变化，而体现出物体的形状。亮度变化是局部表面方向和入射光夹角的函数。 3D Face Reconstruction from a Single Image Using a Single Reference Face Shape 在大部分SFS方法中，都假设所考虑表面具有均匀反照率和反射率，且光源的方向要么已知，要么可以使用参考目标标假设定得到。在假设光源和观察者都在远处的前提下，亮度的变化（辐照度方程）变成单纯的局部表面方向的函数， , （1.1）例如一个漫反射（朗伯，Lambertian）表面的反射图是表面法向和光源方向的非负点积，，（1.2）为表面反照率因子。其中公式（1.1和1.2）可使用非线性最小二乘或其他方法估计，常用约束是光滑性约束和可积分性约束。而往往一个实际物体表面很少具有一个统一的反照率，因此SFS方法需要配合其他方法（例如立体视觉匹配和已知纹理）才能变得有用。立体视觉和纹理成分可以提供纹理区域的信息，而由阴影到形状则填补了具有均匀颜色的区域的信息而且可以提供关于表面形状更精确的信息。光度测量立体视觉使用多个可以选择性开关的光源（用三色光源可替代开关光源），此时光源在传统立体视觉中不同位置的摄像机的作用。对每个光源，我们有一个不同的反射图。对于漫反射表面，如果用参数化局部方向，我们可以对非阴影像素得到一组如下形式的线性方程 (1.3) 利用线性最小二乘可以恢复。只要（三个或三个以上）向量是线性无关的，即它们不在同一个方位角，这些方程是适定的。 4.基于体素(voxel)方法 Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression 5.基于二维图像表示法随着深度学习方法的广泛使用，许多文章提出将三维形状映射到二维图像表示，从而构造从二维图片重建三维形状的方法。例如， PNCC: Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution UV-map: Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network 【欢迎各位提出修改意见进行指正】

5，3D人脸识别应用炒作与实际差多远

是完善？还是纠结？人脸识别跨越3D应用若要实现生物识别门禁，那么就要做到一步到位。指纹识别更适用于考勤中，作为门禁系统采用人脸识别能够更好地辨认真伪，做到安全第一。3D人脸识别的基本原理是基于一个人的脸，独特的几何形状生物特征可以很容易地存储在一个数据库中，当与"活体"人脸面部特征做比对时，如数据准确无误将接受控制。3D人脸识别速度快、准确性高，采用非接触式识别，也正是基于这个特点，来满足门禁访问控制系统的需求。截止目前，单位人脸识别研究还处于起步阶段，实际应用程序中很少与该识别技术相结合。捕捉和存储三维模板比二维技术更复杂，也是对比众多生物识别技术花费成本更好的应用，但仍然被列为一个真正可行的程序待开发。业内专家认为，3D识别可真正做到访问控制一对一，特别是结合监控录像做取证应用，有着不小的优势。人脸识别的3D之路在指纹识别中，3D技术的引入将识别的水平引入了更深的层次。由表皮向皮下的识别也大大的提升了设备的识别效率与安全性。而对于人脸识别来说，它的研发方向则是以3D的角度去基于一个正常的人脸，然后将人脸的特征以几何的形式存入一个数据库当中。而当真正的人脸进入系统进行对比时，3D数据将会对实际样本进行全方位的匹配，从而降低误判事件的发生。如果从理论上来看，3D识别在验证中可能在识别速度上，会比一些普通的人脸考勤机稍有降低。然而从整体的效果上来看，这种一对一形式的多方面对比也更能从技术上提升设备识别的准确率，从而提升3D人脸识别设备独立工作的效率水平。可以说，3D技术对于人脸识别的引入将验证过程变得更加立体也更加全面，那么在实践应用中，3D识别是否能够像我们想象的那么顺利呢？第2页：3D人脸识别的纠结之处 3D人脸识别的纠结之处以上从前端技术的角度分析了人脸识别应用的巨大收益，也为我们带来了更安全的收获。可是，也正是基于前端的这种技术上的突破，也够周边的功能协调带来了非常大的挑战。首先是一些存储上的困境。当3D技术应用于这种图形的拼合时，其所制造的数据量以及计算量将会非常的庞大，甚至要远远超出单纯同角度照片积累的数倍，因此，这对于数据的存储还是计算等需求，都是一个极大的考验。而对于一些传统的识别方式，恐怕也要经历着更为艰巨的革新。再者，就是对于信息抓取的难度。在对于数据的采集与识别中，我们几乎无法控制周边环境的一个变化。然而，在经历了拼合与环境的差异之后，识别设备还能否完好而且顺利的对新环境下的人物头像进行对比，并且剔除周边无效环境的影响，也都是对设备一个非常庞大的考验。而对于人脸识别普遍面对的难题面向变化的问题，3D识别也并非能够迅速的拿出什么有效的办法。而仅从这两个方面来看，3D识别的普及同样面临不小的难度。 3D人脸识别是否炒作大于实际？通过上面的对比我们不难发现，3D人脸识别的出现给我们的识别效率带来了很大的提升。但是它由此所让我们付出的代价，也并非可以轻易的忽略。如果这么对比的话，3D识别的应用也着实不是一件轻松事。其实面对人脸识别，它最大的优势在于有着比指纹更加便利，更高效的识别效率，然而它的最大困境还在于对脸部特征变化的无奈。而3D技术的应用只是更进一步强化它的优势，却没有更多初级它的不足，从这个角度看来，3D人脸识别的定位更似一个加强版的普通人脸识别。但是它加强的代价却同是全方位的。对于3D人脸识别，它毫无疑问的是我们生物识别应用的重要突破。可是这种突破在应用中，却又显出了更多的"单向"意味。因此，这也限制了3D识别在应用中的进一步发挥。