百度的刷脸怎么样，百度上面用人脸识别我照了照片然后那个照片会不会上传好吓人

来源：整理时间：2025-06-22 16:43:06 编辑：本来科技手机版

本文目录一览

1，百度上面用人脸识别我照了照片然后那个照片会不会上传好吓人
2，百度ai人脸识别怎么用
3，百度刷脸认证有什么用
4，现在百度钱包APP可以刷脸支付吗有人用过
5，百度人脸识别搜索是怎么实现的

1，百度上面用人脸识别我照了照片然后那个照片会不会上传好吓人

应该会上传的。但是你放心，不会让别人知道你照片呢，百度会保密的。这一点百度做的还挺不错。

百度上面用人脸识别我照了照片然后那个照片会不会上传好吓人

2，百度ai人脸识别怎么用

百度的好像是api接口吧不知道是不是免费的可以试试虹软的下个sdk安装包集成到应用上就行了

没看懂什么意思？

百度ai人脸识别怎么用

3，百度刷脸认证有什么用

实际上这种情况，是很好的，刷脸认证好后。可以更好防止别人盗刷你的这个帐号，也就是说，无论帐号和密码。都可以破解。但刷脸他们破不3。

刷脸app本身定位是一款生意人的社交软件，生意人之间的交往，诚信是基础。

百度刷脸认证有什么用

4，现在百度钱包APP可以刷脸支付吗有人用过

目前来说，百度钱包APP这个功能还在研发当中，至少有介绍，其他第三方支付平台连介绍都还没有，刷脸支付就是基于头像识别技术与语音识别技术，未来百度钱包的绑卡用户在线下支付时，只需通过头像拍照与语音口令即可完成支付。

看看现在百度钱包app的拍照付，可以说钱包一直是走在创新的前沿，很多技术在别的第三方平台上面根本连影子都看不见，所以我还是比较相信

5，百度人脸识别搜索是怎么实现的

在经历两年多的沉寂之后，百度识图开始向另一个方向探索。　　上周的百度年会中，李彦宏特意提到百度识图：“以图搜图的准确率从20%提升到80%”。不过与之前相比，百度识图找到相似图片的能力似乎并未显著提升，那么改变从何而来？李彦宏把这种明显的提升归因于刚上线的人脸识别搜索。　　与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，百度识图会判断里面是否出现人脸，如果有，百度识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。　　新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，最后按照相似度排序返回结果。其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，百度才决定推动这一技术付诸实施。　　这里面自然有战略层面的考虑。两年前，李彦宏就对未来做出读图时代的判断；去年的KDD大会上，李彦宏提出的九大待解技术挑战中，基于内容的图像搜索技术被列在第三；现实层面百度的图片相关产品、云相册等均对这一技术有需求。　　百度还希望借助这一途径，挖掘图片之间的联系，进而激发二次浏览。然而要把想法变为现实，百度至少要解决两个问题：一是算法，二是数据。　　——算法方面。同样是基于图片进行搜索，人脸识别和以图搜图并不一样。百度资深工程师陶吉告诉创事记，百度人脸识别首先并不关注完整的图像结构，其次颜色也没有任何意义。最主要的特征表达来自于脸部纹理，并进行一些再加工。　　具体算法作为商业机密，难以对外界披露。不过资料显示，目前人脸识别算法中LBP是比较流行的一种特征提取方式，即通过像素周边8个临近像素的灰度值和中心灰度值比较，得到一个八位编码，然后再根据编码的直方图进行分类。　　而影响算法效果的因素还可能包括预处理、特征选择、特征点定位精度、分类器设计和后处理乃至各种方式的融合、阈值选择等各个方面。　　一张图片中，人脸至少有40×40像素(约一个指甲盖大小)，才会被当作有效的识别对象。如果一张图片中多个人像，目前百度的解决办法是仅识别尺寸最大的那个，未来百度将提供焦点选择功能，用户可以通过选点确定搜索对象。　　——数据方面。算法的改善如果算是充分条件，数据的处理则是必要条件。从机器搜索的角度看，光照、姿态、表情、角度等因素，均是影响巨大的因素，所谓“笑和不笑，都是不同”。所以用来训练的数据量越大，变化的包容性就越好。　　人脸识别搜索实际使用时，同一张人脸积累的数据越多，越能在匹配对比时提供更好的支持。为此百度需要把全网近百亿规模的图片抽取出来，然后把没有人脸的数据去掉，再海量扫描一遍，建立起尽量高效的索引。　　人脸识别引入搜索引擎，必然会加剧外界关于隐私泄漏的担心。百度强调人脸搜索只会在公开的信息范围内进行，封闭的个人相册并不会被触及。　　这还涉及准确率、召回率等概念。假设数据库里有一百张刘德华的图片，用刘德华的头像发起搜索，前50张结果中40张是真正的刘德华，那么前50张的召回率就是40%，准确率是80%。同样假如数据库中只有两张路人甲的图片，当用路人甲的头像发起搜索，前50张可能只有1张真正的路人甲，那么前50张的召回率是50%，准确率是2%。　　由于名人在网上的照片较多，能被用户感知到的准确率要比普通人高很多，而召回率是用户感知不到的。据透露，人脸识别搜索技术会在百度云相册内部进一步结合，帮助用户在图片之间建立联系，而且未来不排除开放API的可能。　　除了上述技术讨论之外，从百度的研发体系看，人脸识别搜索也颇具代表性。　　这个先后投入几十个工程师、百度基础技术部的多媒体部门负责核心算法的项目，去年11月下旬立项，12月底就已经上线运行。这个速度在百度并不常见，因此也有人半开玩笑的说这是百度近期“改作风”运动成效的代表。　　值得注意的是百度新成立的基础技术部。这个部门由百度首席科学家王海峰带领，并且直接向李彦宏汇报。据说一些李彦宏会亲自参与一些重点项目。自然语言处理、互联网数据挖掘、多媒体、推荐和个性化等技术研发，均由百度基础技术部负责。　　还是在百度年会上，谈及近期遇到的挑战，李彦宏称百度不会忽视渠道的价值，但技术才是未来产业的关键。“相信技术的力量，未来就在我们手里”，李彦宏发出这样的号召。显然，百度的“变奏”已是必然要上演。

同样是基于图片进行搜索，人脸识别和以图搜图并不一样。百度资深工程师陶吉告诉创事记，百度人脸识别首先并不关注完整的图像结构，其次颜色也没有任何意义。最主要的特征表达来自于脸部纹理，并进行一些再加工。具体算法作为商业机密，难以对外界披露。不过资料显示，目前人脸识别算法中lbp是比较流行的一种特征提取方式，即通过像素周边8个临近像素的灰度值和中心灰度值比较，得到一个八位编码，然后再根据编码的直方图进行分类。而影响算法效果的因素还可能包括预处理、特征选择、特征点定位精度、分类器设计和后处理乃至各种方式的融合、阈值选择等各个方面。一张图片中，人脸至少有40×40像素(约一个指甲盖大小)，才会被当作有效的识别对象。如果一张图片中多个人像，目前百度的解决办法是仅识别尺寸最大的那个，未来百度将提供焦点选择功能，用户可以通过选点确定搜索对象。 ——数据方面。算法的改善如果算是充分条件，数据的处理则是必要条件。从机器搜索的角度看，光照、姿态、表情、角度等因素，均是影响巨大的因素，所谓“笑和不笑，都是不同”。所以用来训练的数据量越大，变化的包容性就越好。