解人臉腳本
㈠ 2022人臉識別最新解除方法
2022人臉識別最新解除方法如下：
操作工具：vivo X9
操作系統：Funtouch OS 7.127
軟體：微信v8.2
1、在手機里點擊打開微信app。
㈡ 人臉識別解除方法教程是什麼
游戲人臉識別解除的具體方法：
工具：蘋果手機 iPhone8
系統：iOS 13.2
1、首先打開手機QQ，點擊左上角的「QQ頭像」。
㈢ 有一張人臉的側臉圖像，如何用python及相關的庫來計算人臉轉過的角度。
這個很難辦到，不過可以通過判斷關鍵點的特點進行判斷，但是准確率不高
前言
很多人都認為人臉識別是一項非常難以實現的工作，看到名字就害怕，然後心懷忐忑到網上一搜，看到網上N頁的教程立馬就放棄了。這些人里包括曾經的我自己。其實如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要實現這一工作的話，人臉識別也沒那麼難。今天我們就來看看如何在40行代碼以內簡單地實現人臉識別。
一點區分
對於大部分人來說，區分人臉檢測和人臉識別完全不是問題。但是網上有很多教程有無無意地把人臉檢測說成是人臉識別，誤導群眾，造成一些人認為二者是相同的。其實，人臉檢測解決的問題是確定一張圖上有木有人臉，而人臉識別解決的問題是這個臉是誰的。可以說人臉檢測是是人識別的前期工作。今天我們要做的是人臉識別。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
對於今天要用到的主要工具，還是有必要多說幾句的。Dlib是基於現代C++的一個跨平台通用的框架，作者非常勤奮，一直在保持更新。Dlib內容涵蓋機器學習、圖像處理、數值演算法、數據壓縮等等，涉獵甚廣。更重要的是，Dlib的文檔非常完善，例子非常豐富。就像很多庫一樣，Dlib也提供了Python的介面，安裝非常簡單，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同樣只是需要這么一句：
pip install scikit-image
註：如果用pip install dlib安裝失敗的話，那安裝起來就比較麻煩了。錯誤提示很詳細，按照錯誤提示一步步走就行了。
人臉識別
之所以用Dlib來實現人臉識別，是因為它已經替我們做好了絕大部分的工作，我們只需要去調用就行了。Dlib裡面有人臉檢測器，有訓練好的人臉關鍵點檢測器，也有訓練好的人臉識別模型。今天我們主要目的是實現，而不是深究原理。感興趣的同學可以到官網查看源碼以及實現的參考文獻。今天的例子既然代碼不超過40行，其實是沒啥難度的。有難度的東西都在源碼和論文里。
首先先通過文件樹看一下今天需要用到的東西：
准備了六個候選人的圖片放在candidate-faces文件夾中，然後需要識別的人臉圖片test.jpg。我們的工作就是要檢測到test.jpg中的人臉，然後判斷她到底是候選人中的誰。另外的girl-face-rec.py是我們的python腳本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已經訓練好的人臉關鍵點檢測器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是訓練好的ResNet人臉識別模型。ResNet是何凱明在微軟的時候提出的深度殘差網路，獲得了 ImageNet 2015 冠軍，通過讓網路對殘差進行學習，在深度和精度上做到了比
CNN 更加強大。
1. 前期准備
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在這里找到。
然後准備幾個人的人臉圖片作為候選人臉，最好是正臉。放到candidate-faces文件夾中。
本文這里准備的是六張圖片，如下：
她們分別是
然後准備四張需要識別的人臉圖像，其實一張就夠了，這里只是要看看不同的情況：
可以看到前兩張和候選文件中的本人看起來還是差別不小的，第三張是候選人中的原圖，第四張圖片微微側臉，而且右側有陰影。
2.識別流程
數據准備完畢，接下來就是代碼了。識別的大致流程是這樣的：
3.代碼
代碼不做過多解釋，因為已經注釋的非常完善了。以下是girl-face-rec.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io
if len(sys.argv) != 5:
print "請檢查參數是否正確"
exit()
# 1.人臉關鍵點檢測器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人臉識別模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候選人臉文件夾
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需識別的人臉
img_path = sys.argv[4]
# 1.載入正臉檢測器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.載入人臉關鍵點檢測器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 載入人臉識別模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候選人臉描述子list
descriptors = []
# 對文件夾下的每一個人臉進行:
# 1.人臉檢測
# 2.關鍵點檢測
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
#win.clear_overlay()
#win.set_image(img)
# 1.人臉檢測
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.關鍵點檢測
shape = sp(img, d)
# 畫出人臉區域和和關鍵點
# win.clear_overlay()
# win.add_overlay(d)
# win.add_overlay(shape)
# 3.描述子提取，128D向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 轉換為numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 對需識別人臉進行同樣處理
# 提取描述子，不再注釋
img = io.imread(img_path)
dets = detector(img, 1)
dist = []
for k, d in enumerate(dets):
shape = sp(img, d)
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
d_test = numpy.array(face_descriptor)
# 計算歐式距離
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候選人名單
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候選人和距離組成一個dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))
cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]
dlib.hit_enter_to_continue()
4.運行結果
我們在.py所在的文件夾下打開命令行，運行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由於shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字實在太長，所以我把它們重命名為1.dat和2.dat。
運行結果如下：
The person is Bingbing。
記憶力不好的同學可以翻上去看看test1.jpg是誰的圖片。有興趣的話可以把四張測試圖片都運行下試試。
這里需要說明的是，前三張圖輸出結果都是非常理想的。但是第四張測試圖片的輸出結果是候選人4。對比一下兩張圖片可以很容易發現混淆的原因。
機器畢竟不是人，機器的智能還需要人來提升。
有興趣的同學可以繼續深入研究如何提升識別的准確率。比如每個人的候選圖片用多張，然後對比和每個人距離的平均值之類的。全憑自己了。
㈣ 怎樣使用 OpenCV 進行人臉識別
1、首先就是數據的准備，你要從網路上下載一些人臉庫，後面用來訓練人臉識別模型。人臉檢測模型opencv是自帶的，但是識別模型需要自己訓練。下載人臉庫之後需要對人臉進行標記，這是一個繁瑣的工作，不過網上有腳本或者自己寫個程序簡化工作量。
2、把數據標記好之後就是opencv的事情。訓練的函數非常簡單。只有下面這三句：
Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
model->train(images, labels);
model->save("MyFacePCAModel.xml");
3、然後打開攝像頭進行人臉檢測，就是框出人臉的位置。人臉檢測模型是opencv自帶的。
CascadeClassifier cascade;
cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");
這是載入的方法。
cascade.detectMultiScale(gray, faces,
1.1, 2, 0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
| CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
Size(30, 30));
這是檢測的方法。這里檢測得到的就是一個一個的人臉的矩形框，然後用畫矩形的方法把它們畫出來就行了。
4、然後就是對檢測到的人臉進行識別了，用我們剛才訓練好的人臉模型。載入：
Ptr<FaceRecognizer> modelPCA = createEigenFaceRecognizer();
modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");
檢測：
int predictPCA = 0;
if (face.rows >= 120)
{
resize(face, face_test, Size(92, 112));
}
if (!face_test.empty())
{
predictPCA = modelPCA->predict(face_test);
}
如果預測結果等於標記結果，說明識別正確。
大致流程就這樣了，如果你對opencv有了一定的了解，應該能看懂了。
㈤ 如何使用doppia進行人臉檢測
doppia一共提供三種人臉檢測方法，分別是DPM，HeadHunter和HeadHunter_baseline，後倆者在使用上沒有什麼差別，只不過是選擇的模型不同，而DPM則可以視為與整個doppia相對立的一部分內容，它使用matlab編譯運行，本節主要闡述HeadHunter的使用方法。
人臉檢測模塊在src/applications/objects_detection/中，假如你編譯成功可以看到可執行文件objects_detection，該程序支持多種目標檢測，具體要檢測什麼，主要看你的配置文件，人臉檢測採用的配置文件是eccv2014_face_detection_pascal.config.ini，我們可以以此為模版，根據情況修改。 先說一下幾個修改的地方，
save_detections = true 設置為true用於保存結果
process_folder = /opt/wangchao/new-fddb/ 這個就是你圖片保存的目錄，注意這里只支持單層目錄，假如圖片存儲在這個目錄下的其他目錄，那麼是讀取不了的。
method = gpu_channels 這里可以設置選擇cpu或gpu等，我們選擇gpu
model = ../../../data/trained_models/face_detection/headhunter.proto.bin 之前提到過HeadHunter和HeadHunter_baseline方法，其不同就在於此處所擇的模型不同，我們選擇的是HeadHunter，用另一種的話就把路徑指向那個就行了。
score_threshold ＝ 0.5 這是一個閾值，調低的話，可以增加召回率，相應的也會降低准確率，關於不同閾值對結果的影響建議參考論文。
還有一些其他的選項，我們暫時可以不用修，改保持默認即可。
另外，運行 ./objects_detection --help 可以看到更多的其他配置選項，接下來運行如下命令可以啟動程序：
./objects_detection -c eccv2014_face_detection_pascal.config.ini --gui.disable true --gpu.device_id 1
在這里我們可以看到有倆個額外的選項–gui.disable 和 --gpu.device_id，程序規定，外部選項的優先順序高於配置文件，也就是說我們可以用相同的配置文件，而在外部修改其某個選項，來方便測試，這里倆個選項也是我們常用的選項，–gui.disable用來選擇是否開啟gui，由於我們運行在雲主機上，所以選擇true，禁用gui；–gpu.device_id用來選擇gpu設備，我們的機器有倆張卡，我們選擇第二張卡，所以設為1，默認為0.
程序啟動後會列印出很多命令，細心的可能會發現如下一條報錯信息：
Error parsing text-format doppia_protobuf.DetectorModel: 2:2: Message type "doppia_protobuf.DetectorModel" has no field named "E".
無需介意這條錯誤信息，它並不會影響程序運行，開發者說此處報錯是因為protobuf在選擇表達方式，失敗後會選擇另一種可用的（大概就是這個意思吧），就是說你的程序是在正確運行。
程序運行結束後會在當前目錄產生一個類似於2015_09_18_79659_recordings的文件夾，文件夾內有detections.data_sequence，這就是我們所要的結果，但是顯然還需要進一步的處理。
在doppia根目錄下 tools/objects_detection/detections_to_caltech.py 腳本用於幫助我們將.data_sequence轉換為我們可以理解的方式，該腳本有倆個選項-i和-o，分別指定.data_sequence和輸出目錄。
運行後會在輸出目錄產生txt文件，文件名是圖片名，文件內存儲著截取的人臉坐標和置信概率，至此，我們通過doppia完成了人臉檢測程序，獲得了我們想要的結果。
這里提供倆個腳本，分別是修改過的detections_to_caltech.py和一個人臉截取腳本，修改過後的detections_to_caltech.py可以將所有照片按指定格式存儲於一個txt內，人臉截取腳本通過讀入該txt從相應照片上扣取人臉。
㈥ 如何解除人臉識別
在安全中心即可解除。
人臉識別，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫作人像識別、面部識別。
2021年7月28日，《最高人民法院關於審理使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規定》正式對外發布。
2021年8月20日，十三屆全國人大常委會第三十次會議表決通過《中華人民共和國個人信息保護法》，2021年11月1日起施行。
傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
㈦ 怎樣使用OpenCV進行人臉識別
不知道你說的人臉識別是識別出來是某個人還是只是在圖像中檢測出人臉。
剛用opencv完成對自己的人臉識別，但是還需要繼續優化。說一下大致步驟吧：
1、首先就是數據的准備，你要從網路上下載一些人臉庫，後面用來訓練人臉識別模型。人臉檢測模型opencv是自帶的，但是識別模型需要自己訓練。下載人臉庫之後需要對人臉進行標記，這是一個繁瑣的工作，不過網上有腳本或者自己寫個程序簡化工作量。
2、把數據標記好之後就是opencv的事情。訓練的函數非常簡單。只有下面這三句：
Ptr<FaceRecognizer>model=createEigenFaceRecognizer();
model->train(images,labels);
model->save("MyFacePCAModel.xml");
3、然後打開攝像頭進行人臉檢測，就是框出人臉的位置。人臉檢測模型是opencv自帶的。
CascadeClassifiercascade;
cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");
這是載入的方法。
cascade.detectMultiScale(gray,faces,
1.1,2,0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
Size(30,30));
這是檢測的方法。這里檢測得到的就是一個一個的人臉的矩形框，然後用畫矩形的方法把它們畫出來就行了。
4、然後就是對檢測到的人臉進行識別了，用我們剛才訓練好的人臉模型。載入：
Ptr<FaceRecognizer>modelPCA=createEigenFaceRecognizer();
modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");
檢測：
intpredictPCA=0;
if(face.rows>=120)
{
resize(face,face_test,Size(92,112));
}
if(!face_test.empty())
{
predictPCA=modelPCA->predict(face_test);
}
如果預測結果等於標記結果，說明識別正確。
大致流程就這樣了，如果你對opencv有了一定的了解，應該能看懂了。沒看懂只能私聊了。
第一次回答這么長，自己都有點不習慣。
㈧ 人臉識別解除方法教程
摘要 你好親，很高興為您解答想要關閉人臉識別功能，首先需要點擊桌面上的【設置】功能。2.接著再點擊【設置】頁面中的【生物識別和密碼】功能。3.之後再點擊【生物識別和密碼】頁面中的【人臉識別】功能。4.進入到【人臉識別】頁面後，接著再點擊【刪除面部數據】功能5.此時在頁面底部會彈出【刪除面部數據】對話框，接著再點擊對話框中的【刪除】功能。
㈨ 如何強解人臉
1.注入應用繞過活體檢測：通過注入應用的方式來篡改程序，在注入過程中，他首先在程序中布置一個了斷點，通過不斷演示人臉識別流程來觸發該斷點，然後分析並修改程序儲存的值，從而繞過所謂的活體檢測功能，使用一張靜態照片就可以通過人臉識別，來達到最終的繞過活體檢測的效果。
2.視頻攻擊繞過活體檢測:只需要安裝一個能夠將人臉照片製作成視頻的手機軟體，然後在朋友圈、個人空間等地方找到對方的一張正面照片，輸入到軟體中，就可以令其開口說話，所謂的活體檢測也就不攻自破。
3. 三維建模繞過雲端檢測：通過網上下載的用來製作3D建模的軟體，參照照片中的臉部特徵，在短時間內就做出了對應的 3D 建模圖像，人臉檢測軟體對比結果顯示，這兩個在短時間內製作出來的模型與原來照片的相似度分別高達 73.17 %和 86.71%，可以用來破解一般的人臉識別。
4.臉部模具繞過雲端檢測:3D列印模型雖然只採用了一種材料，列印出來的人臉模型顏色會過於單一,但是通過後期手工的打磨，一樣是可以增加識別的成功率。
5.利用介面防護不當和各種奇葩的設計缺陷:部分APP在使用上傳人臉圖像時，沒有對圖像數據進行簽名，導致圖片可以被工具截獲然後篡改，而有的則是在數據報文沒有加入時間戳，可以通過重放數據報文的方式來實施破解。
㈩ 別人是怎麼破解人臉的
1、視頻攻擊繞過活體檢測。只需要安裝一個能將人臉照片製作成視頻的手機軟體，然後找到對方的一張正面照片，輸入軟體中，就可以破解人臉識別。
2、注入應用繞過活體檢測。通過注入應用的方式來篡改程序，不斷演示人臉識別流程來觸發該斷點，然後分析並修改程序儲存的值，從而達到破解人臉識別的效果。