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　　滴滴公布的顺风车阶段整改措施介绍，车主每次接单前需进行人脸识别，所以滴滴人脸识别是天天要的，而且是每次接单都需要人脸识别。下面以来看看吧。　　滴滴最新顺风车大调整规则介绍：　　【顺风车大调整，全平台推行人脸识别】　　1、顺风车服务下线所有个性化标签和评论功能;　　2、合乘双方的个人信息和头像改为仅自己可见，外显头像全部为系统默认的虚拟头像;　　3、车主每次接单前必须进行人脸识别，最大限度杜绝私换账号的可能性;　　4、在继续评估夜间顺风车合乘双方安全保障可行性的同时，顺风车暂停接受 22 点- 6 点期间出发的订单。接单在 22 点之前但预估服务时间超过 22 点的订单，在出发前对合乘双方进行安全提示。　　5、在乘客安全方面，滴滴将紧急求助功能提升至显著位置，除了原有功能外，乘客还可一键拨打110、120、122及平台安全客服等求助电话。
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滴滴最新顺风车调整后，推出了人脸识别功能，想知道滴滴人脸识别是每天都要还是第一次出车的时候呢？不妨来看看本文提供的解答吧！
滴滴人脸识别天天要吗？
据滴滴公布的顺风车阶段整改措施介绍，车主每次接单前需进行人脸识别，所以滴滴人脸识别是天天要的，而且是每次接单都需要人脸识别。
滴滴最新顺风车大调整规则介绍：
【顺风车大调整，全平台推行人脸识别】
1、顺风车服务下线所有个性化标签和评论功能;
2、合乘双方的个人信息和头像改为仅自己可见，外显头像全部为系统默认的虚拟头像;
3、车主每次接单前必须进行人脸识别，最大限度杜绝私换账号的可能性;
4、在继续评估夜间顺风车合乘双方安全保障可行性的同时，顺风车暂停接受 22 点- 6 点期间出发的订单。接单在 22 点之前但预估服务时间超过 22 点的订单，在出发前对合乘双方进行安全提示。
5、在乘客安全方面，滴滴将紧急求助功能提升至显著位置，除了原有功能外，乘客还可一键拨打110、120、122及平台安全客服等求助电话。
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滴滴每次都要人脸识别吗 滴滴是否需要天天人脸识别
　　经过空姐遇害事件后，滴滴顺风车进行了关闭整改，并且整改新规就出现了人脸识别，那么人脸识别一天要几次呢，那么下面就和小编一起来看看吧!
　　滴滴人脸识别天天要吗？
　　据滴滴公布的顺风车阶段整改措施介绍，车主每次接单前需进行人脸识别，所以滴滴人脸识别是天天要的，而且是每次接单都需要人脸识别。
　　常见问题：
　　滴滴最新顺风车大调整规则介绍：【顺风车大调整，全平台推行人脸识别】
　　1、顺风车服务下线所有个性化标签和评论功能;
　　2、合乘双方的个人信息和头像改为仅自己可见，外显头像全部为系统默认的虚拟头像;
　　3、车主每次接单前必须进行人脸识别，最大限度杜绝私换账号的可能性;
　　4、在继续评估夜间顺风车合乘双方安全保障可行性的同时，顺风车暂停接受 22 点- 6 点期间出发的订单。接单在 22 点之前但预估服务时间超过 22 点的订单，在出发前对合乘双方进行安全提示。
　　5、在乘客安全方面，滴滴将紧急求助功能提升至显著位置，除了原有功能外，乘客还可一键拨打110、120、122及平台安全客服等求助电话。
　　延伸阅读：
原标题：滴滴人脸识别一天几次 滴滴人脸识别天天要吗
责任编辑：曾少林
“夏夜与美食更配”在泉州人身上展现得淋漓尽致。趁着夜里的些许凉意，约上亲朋好友一
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口罩头盔要大卖？人脸识别，声音锁都被打脸了！
　　银行关心的远程开户，正在遭遇新的大问题，因为，声音锁和人脸识别技术的安全性已经被否定了。什么？生物识别技术这么高级的玩意儿都能破解？我不信！那么，好吧，后面的文字就是为你准备的。　　你的声音锁就要报废了！　　Adobe大神在今年的MAX大会上向外界宣布他们旗下的一款叫Audition 的软件加持了一个新功能：PS声音！他们管这个功能叫VoCo。　　PS声音？在很多人看来，这简直就是巫术！对于行业来说，这个新技能似乎太危险，黑客们又有了新的偷盗神器！不明所以的人们怕是被黑出翔了，都不知道是怎么回事！　　我们知道，市面上有很多东西是用“声音锁”这个玩意儿来实现加密的，比如，你经常用的即时通讯软件里就有！但在Adobe看来，声音锁可能已经不再安全了。因为他们给你带来一个看似很好玩的新玩意儿！从此，你的声音是可以被录下并可以被无痕更改的。这里说的无痕更改，指的是，你说的一句话的录音，经过PS的处理，词语甚至是语义被更改后的声音与你本人的音质几乎没有差别。　　Adobe的主持人为了炫技，在现场做了一段演示：现场录制过程　　接着，主持人打开 VoCo，VoCo 会自动识别出嘉宾说话的句子单词。And ur I kissed my dogs and my wife （我亲了我的狗和我妻子）　　语音识别文字的这个功能，国内也有语音输入软件实现了，所以这个不算新鲜玩意儿。点击上面的某个单词，比如说 wife，我们就可以选择修改或者复制这个单词。　　主持人把 wife 复制并且替代了前面的 dogs 这个单词，再次播放，播出的语音一下子就变成了 And ur I kissed my wife and my wife，并且听不出任何怪异之处！　　让人惊悚的是主持人后面的一段操作，直接把嘉宾吓跑了。　　主持人把上面的句子改成了 And ur I kissed Jordan and my dogs（我亲了和我的狗），“ jordan ” 这个词嘉宾从来都没说过，但是修改完并播放之后，竟然和嘉宾本人的声音和音调完全相同。　　随后主持人变本加厉，把句子修改成了 And ur I kissed Jordan three times （我亲了乔丹三次）。播放之后依然毫无违和感，嘉宾当时肯定处于崩溃状态！　　Adobe将图片PS技能拓展到声音文件的PS，这一招委实让信息安全领域的专家们感到惊悚，因为，这意味着世界上更多的密码器或密码算法都可以被黑客破解，甚至是被会玩Adobe的艺术家们破解……　　所以……以后，我们出门尽量不要说话？或者说话的时候要有可穿戴设备，每一句话都需要进行特殊加密？数字证书也要嵌入进去吗？有信息安全专家表示，音频和加密是完全可行的，但是意义似乎不大……毕竟验证设备是在对声音和视频是播放之后的视觉和听觉接收识别，而不是文件识别。因此……信息安全专家们一时也拿不准这个问题到底该怎么解决。小编智能给与精神支持，加油！　　声音可以破解，那么人脸识别能否破解呢？小编告诉你！也是可以的！在这个几乎万物都可以破解的世界里，你无处藏身！据信息安全专家说，国内某银行的人脸识别技术，在他面前不堪一击，分分钟破解。　　口罩头盔要大卖？　　这位专家怎么破解的，我们先不管了，这里我们介绍另一个销魂的破解办法！国外的一家公司出于恶作剧的想法，产生了一套神奇的装备。这套装备能让视频里的演讲者的表情根据你个人的喜好做出调整，或大笑，或挤眉弄眼，或哭泣……我去……他们是怎么做到的？　　这种技术的原理是这样的：软件通过摄像头为你的脸部建立一个实时的 3D 模型，然后进行一定的变形后“塞”到视频的目标对象上。通过这种方法，你做鬼脸也好，大笑也好，视频中的人物都会实时做出相同的表情。比如下图这位小哥就让平常严肃示人的也会挤眉弄眼：　　这项技术直接引起信息安全部门/机构对于个人信息安全问题的担忧：这些经过处理的视频可以说是毫无 PS 痕迹，加上前文提到的Adobe的那个VoCo对声音后期处理，要仿造任何一个人的视频就变成一件并不困难的事。所以人脸识别也是可以被破解的……　　小编脑补一下，一段被黑客整合之后视频里，小编干了各种违法的勾当，然后被通缉……　　所以，你的视频文件需要加密……或者你用于人脸识别解锁的数据需要特殊处理。如果你做不到……那么您就别自恋地到处拍照，到处得瑟了……即时聊天，还是乖乖打字吧……　　不过，我们相信技术专家们会有更好的办法帮助我们解决问题的。就像小编前天听到技术专家说的，早期的数字证书加密的哈希算法之所以不被信任，是因为现在的计算机水平整体上升了很大的一个台阶，早期的加密算法已经变得脆弱，所以最新的数字证书不再用早期的那些算法了。　　而为了应对越来越厉害的黑客们的攻击，技术专家们会用更复杂可靠的哈苏算法来替代，甚至是量子加密算法来保护我们的信息安全。总之，黑客与反黑客之间总是会在不断纠缠斗争中，让自己变得更厉害，才能不被对方击倒！　　好了，就这些了。小编现在想的是，要不要研究一下兼职卖个口罩或头盔什么的，说不定能挣不少银子花花……
（责任编辑： HN666）
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说到，大部分的人第一反应是“刷脸”，我们来看下人脸识别的定义：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种技术。用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进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
&&&&从上面这段话，我们能够推断出人脸识别需要：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和识别这四个步骤，同时这也是人脸识别系统的四个组成部分。
&&&&人脸图像采集及检测
&&&&目前主流的人脸检测及采集的方法有Adaboost人脸检测算法、基于特征的方法、基于模板的方法等等。
&&&&主要说说Adaboost人脸检测算法。Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。其核心思想是自动从多个弱分类器的空间中挑选出若干个分类器，构成一个分类能力很强的强分类器。
&&&&缺点是在复杂背景中，AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。
&&&&人脸图像预处理
&&&&对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，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校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
&&&&例如Gamma校正，通过变换增强图像阴影或降低光区域的灰度值范围，从而把人脸图像的整体亮度变换到一个预先定义的标准人脸图像。
&&&&经过Gamma校正后的输入和输出图像灰度值关系如图所示：横坐标是输入灰度值，纵坐标是输出灰度值，蓝色曲线是gamma值小于1时的输入输出关系，红色曲线是gamma值大于1时的输入输出关系。可以观察到，当gamma值小于1时(蓝色曲线)，图像的整体亮度值得到提升，同时低灰度处的对比度得到增加，更利于分辩低灰度值时的图像细节。
&&&&人脸图像特征提取
&&&&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。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
&&&&基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他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，对这些局部和它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。
&&&&基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征，利用这些特征构建分类，使用分类进行人脸检测。它主要包括神经网络方法，支持向量机方法和隐马尔可夫模型方法。基于统计理论的方法是通过样本学习而不是根据人们的直观印象得到的表象规律，因此可以减小由于人眼观测不完整和不精确带来的错误而不得不扩大检测的范围，但是这种方法需要大量的统计特性，样本训练费时费力。
&&&&人脸图像匹配与识别
&&&&提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，简称1：1，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程，简称1：N。
&&&&1：1意思为“这人是不是某人？”
&&&&比如我们在车站乘车过安检时，检票人员总是拿着身份证跟你本人做对比，证明身份证里面是不是你本人，这种场景就是1:1的场景。
&&&&据相关统计证明人的肉眼识别精准度达到95%左右，但是人的眼睛是有疲劳度的，所以车站安检人员需要定时换班换岗。目的就是为了保持比较平均的识别的准确率。但是，在这种场景下，如果采用人脸识别技术，识别率可达到97%甚至是更高的准确率而且系统设备是没有疲劳度的问题。
&&&&1：N意思为“这人是谁？”
&&&&比如我们现在在车站或一些重要的场所如步行街、城中村等人流密集的场所应用的人脸识别布控系统，其特点是动态和非配合。所谓的动态也就是识别的不是照片，不是图片，而是由前端摄像机采集的动态视频流;非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作，整个识别过程非常方便，不会让人排斥。但1:N会因为使用地点，环境，光线，甚至是玻璃反射都会影响识别的准确性，所以1:N相对更具有挑战性。
&&&&人脸识别技术目前已经广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、安防等领域。随着平安城市、智慧小区、智能楼宇、的建设和发展，人脸识别技术将越来越深入我们的生活。责任编辑：钟娟娟
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