人脸识别算物联网吗

通过行人重识别和人脸识别结合在公共场所中应用，对人们的微表情进行识别，窥探其真实想法，对存在有悲伤和愤怒的人进行预警，并在前端进行展示，让相关部门人员可提前预警和防范。
在物联网的世界中，人脸识别技术还会有更多的应用，除了人脸识别之外，还会有其他的智能技术应用在更多的场景中。

不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用Face Wake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。
注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是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。
人脸检测过程中使用Adaboost算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。

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