生物识别在哪开展的研究，steam生物识别验证是什么？
Steam生物识别验证是一种在Steam平台上使用的安全验证方式。该技术使用生物识别技术，如指纹、面部识别等方法，来验证用户的身份，以确保账户安全。
这种验证方式在登陆、进行交易、进行私人聊天等多种操作中非常有用，可以有效地防止账户被盗用以及其他安全问题，使Steam用户可以更放心和安全地使用这个游戏平台。
此外，生物识别验证还可以提高使用效率，方便用户快速访问他们的Steam账户。
什么是人脸识别系统？
那么什么是人脸识别系统呢？通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。我司人脸识别系统技术对攻击有多重对抗措施，下面就带大家去感受下其中的奥秘。
人脸识别系统主要内容包括：人脸检测、活体算法检测、3D检测、连续性检测
人脸识别系统内容一：人脸检测
定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。
人脸识别系统内容二：活体算法检测
判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。
经实践证明，我司上下移动手机活体检测方法，即使录制自己本人的视频亦无法通过！
人脸识别系统内容三：3D检测
验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。
人脸识别系统内容四：连续性检测
和无人脸检测同时使用能够更好的防止中途切换人。验证人脸运动轨迹是否正常，如果中途换人会出现异常运动；从安全性角度能够防止跳过活体检测直接替换采集的照片。
此外，为了防止活体采集的照片被篡改，还可以对采集的照片进行加密处理，保障信息安全。
新技术的诞生总是伴随着各种质疑，经得起磨砺方能修成正果。有人说，攻击人脸识别技术的成本下降了，不法分子犯罪的成本更低了，但目前我们活体检测技术的精进也是无可置疑的。
一、什么是人脸识别系统
脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
一、脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统..人脸识别RFID智能通关系统.人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等..
二、适用范围：
公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店（宾馆）、餐饮、娱乐场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。
三、功能模块
1、人脸捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
2、人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
3、人脸建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
4、真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
5、图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
四、技术原理
1、人脸识别内容
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。
五、人脸的识别过程
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辨认出某个人。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。
国内人脸识别技术公司很多，行业发展也非常快，但是能够真正拥有核心技术和自主知识产权的凤毛麟角。为什么要选择拥有核心技术的人脸识别技术公司，企业对于人脸识别产品的需求是安全性能高、使用稳定、可根据企业自身使用场景进行定制。
广州莱安认为在科技领域，核心技术是第一生产力，在20年的行业经验中，重点打造人脸识别核心技术，人脸识别算法极其稳定，开发的人脸识别可根据客户的具体需求实现定制，区别于市面上的人脸识别sdk供应商，只能够提供模板化产品，接口固定且单一。广州莱安不仅拥有方便高效的人脸识别sdk软件开发包，更是独创动态模板融合专利技术，针对整容、年龄变化、胖瘦等不同的面部情况。
虹膜识别的原理是什么？
原理：人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。优点：
1、便于用户使用；
2、可能会是最可靠的生物识别技术；
3、不需物理的接触；
4、可靠性高。快捷方便：拥有本系统，不需要携带任何证件，就能实现门控，可单向亦可双向；既可以被授权控制一扇门，也可以控制开启多扇门；授权灵活：本系统根据管理的需要，可任意调整用户权限，随时了解用户动态，包括客户身份、操作地点、功能及时间次序等，实现实时智能管理；缺点：1、很难将图像获取设备的尺寸小型化；2、设备造价高，无法大范围推广；3、镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；4、两大模块：硬件和软件；
5、一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。
人脸识别系统是如何找到人的？
经常被网友问到“人脸识别系统是如何找到人的？”，本文将通过实际案例具体分析人脸识别系统的组成、人脸识别系统的架构、人脸布控流程、以及人脸识别系统的具体功能来详细解答网友疑惑。
记得上大学的时候，图像识别是一门选修课。当时有几个比较优秀的学生跟着导师做课题就是人脸识别。因为那个时候计算机的计算能力十分低下，所以做两个图像的人脸识别，需要很长时间。随着科技的发展，人脸识别的算法都可以采用硬件来实现了，也更加经常的出现在我们日常生活当中。人脸识别的过程大致分为这样几个步骤：
首先，要进行人脸特征的采样采样就是采用取特征点的算法，将一个人脸从各个角度，按照特征点的位置进行数据的提取。用过支付宝刷脸支付的朋友们都会有印象，在人脸识别验证的时候会让你摇摇头眨眨眼。这样做就是为了保证采样的精度。采样得到的人脸特征数据库，被记录到系统里，准备用于未来进行比对。
然后，在需要识别人脸时，要先对包含人脸的图像进行处理因为一张由摄像头拍摄的图像里，可能不只有人脸，还包括周边的环境和其他的人员。所以第1步要做的就是把需要识别的人脸从这些环境中分选出来。将需要的人脸图像筛选出来之后。按照同样的方式将照片中的特征点提取出来，就得到了对比数据。
最后，与系统中的数据进行比对这里的比对通常有两种方式：一种是按数据库数据比对，通常用于公安系统的追逃或者找人。前不久就有使用人脸识别技术帮助找到了4名被拐卖儿童的例子
另一种是按采集数据比对，是用采集来的数据与数据库中的数据去匹配，多用于身份认证，这个就很常见了。我们坐高铁进站时刷脸，支付宝刷脸支付，住酒店登记刷脸……等等。
当然了，这些计算的过程实际上是十分复杂的，并且大量应用了人工智能的技术。其中的具体过程还涉及到非常多的专利算法与硬件设备，光是特征值的提取就可以做出一大堆博士课题了。
如果觉得我的回答有帮助，请不吝点赞😁
关于【生物识别在哪开展的研究】和【steam生物识别验证是什么】的介绍到此就结束了，热烈欢迎大家留言讨论，我们会积极回复。感谢您的收藏与支持！
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