很多站长朋友们都不太清楚php人脸识别单机，今天小编就来给大家整理php人脸识别单机，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 提示face 人脸识别获取token失败 2、 活体控件打开多个实例 3、 怎么用php调用face++做一个人脸识别系统 4、 人脸识别系统的技术原理 5、 虹软人脸识别引擎使用过程中人脸库存放位置是否有限制？ 提示face 人脸识别获取token失败提示face 人脸识别获取token失败是设置错误造成的，解决方法为：
1、点击打开设置。
2、选择生物识别和密码。
3、点击打开人脸识别选项。
4、点击删除面部数据。
5、界面下方弹出的选项点击删除。
6、点击开始录入，重新录入人脸识别。
7、点击设置备用面容即可。
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怎么用php调用face++做一个人脸识别系统具体步骤如下： 首先，先登录Face++的官网注册账号 注册之后会获取到api_secret和api_key，这些在调用接口的时候需要用到。 然后接下来的就是使用PHP脚本调用API了。 在使用PHP开发微信公共平台的时候，推荐使用Github上的一款不错的框架
人脸识别系统的技术原理人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。 一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
虹软人脸识别引擎使用过程中人脸库存放位置是否有限制？虹软目前开放人脸识别引擎支持离线使用，可以根据自身的需求进行人脸库的存储，如果产品是单机版本，可以将人脸库存在本地，如果产品是服务器版本，也可以把人脸库存放在自己的服务器上。
关于php人脸识别单机的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。
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