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人臉識別技術在廣受歡迎的同時，也有很多人有疑問：偏頭人臉識別還能認出我嗎？整容了怎么辦？卸妝有影響嗎？戴眼鏡呢？···那么，影響人臉識別的影響因素到底有哪些？人臉識別到底靠譜嗎？
人臉識別的內部因素主要是指人臉識別算法方面，人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，而人臉識別算法需要在識別過程中完成人臉特征的提取，并與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類。可以說，人臉識別算法貫穿了整個人臉識別過程的開始與結束，理所當然其算法本身的技術水平也成為人臉識別的核心影響因素。
我們利用3D攝像頭拍攝人臉,得到相應的人臉區域的3D數據,并基于這些數據做進一步的分析, 最終判斷出這個人臉是來自活體還是非活體。這里非活體的來源是比較廣泛的,包括手機和Pad等介質的照片和視頻、各種打印的不同材質的照片（這里包含各種情形的彎曲、折疊、剪裁、挖洞等情形）等。
我們基于活體檢測和非活體檢測的3D人臉數據，選擇最具有區分度的特征來訓練分類器，利用訓練好的分類器來區分活體和非活體。特征的選擇是至關重要的，這里我們選擇的特征既包含了全局的信息，也包含了局部的信息，這樣的特征有利于算法的穩定性和魯棒性。
下面是3D人臉檢活原理的幾個步驟：
首先，我們提取了活體和非活體人臉區域的256個特征點的三維信息，并對這些點之間的幾何結構關系進行了初部的分析處理；。
其次，我們提取了整個人臉區域的三維信息，并對相應的特征點做進一步的處理，再采用協調訓練Co-training的方法訓練了正負樣本數據，之后利用得到的分類器進行了初分類。
最后，利用以上兩個步驟所提取的特征點進行曲面的擬合來描述三維模型特征，然后根據曲面的曲率從深度圖像中提取凸起區域，再對每個區域提取EGI特征，最后利用其球形相關度進行再分類識別。
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