一般情況是不會的，雖然雙胞胎都長的很像，但是人臉識別技術現在很成熟了，雙胞胎長相很像，但是臉上的表情和紋路是不一樣的，。

虹膜識別人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位於黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節特徵。而且虹膜在胎兒發育階段形成後，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特徵決定了虹膜特徵的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特徵作為每個人的身份識別物件。

目前大家熟知的三星手機面部識別就是運用的虹膜識別技術。就算是雙胞胎虹膜也是不同的所以不會混淆的。

3D人臉識別1、人臉影象預處理：影象預處理是人臉識別技術中一個相當重要的環節，因為影象採集的地點光線等因素不同，影象的質量也有較大的差異。影象預處理的目的主要是為了去除對影象有干擾的資訊，提高圖片的質量，突出有用的資訊。為之後對影象的分析計算提供便利，達到更快更準確的目的。 2、人臉影象匹配與識別：透過攝像頭採集到的圖片進行資訊處理，透過核心演算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等資訊進行計算，並且把影象資訊和自身資料庫裡儲存的影象資訊進行搜尋比對，當兩者的匹配度到達一定的比例就可以把匹配到的資料輸出，達到解鎖的目的。 3、人臉影象採集及檢測：人臉影象透過攝像頭等方式以靜態影象，動態影象等方式進行記錄，透過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及採集的方法來說， Adaboost人臉檢測演算法，是基於積分圖、級聯檢測器和Adaboost演算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在複雜背景中，容易受到複雜環境的影響，導致檢測結果並不穩定，極易將類似人臉區域誤檢為人臉，誤檢率較高。 4、人臉影象特徵提取：透過對預處理之後的影象進行分析計算，提取出影象中的人像的五官特徵、人臉影象變換系數特徵等。人臉特徵提取的方法有兩大類：一種是基於知識的表徵方法，首先需要提取出人臉的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點，在計算這些特點之間的位置關係，將它們之間的幾何特徵作為識別人臉的重要特徵；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

目前大多數人臉識別都是應用2D技術，如今只有iphone和小米帶有3D人臉識別技術，這個技術是人臉識別技術巨大的進步，相信在不久之後這個技術會越來越廣泛的應用，安全性也越來越高。

人臉識別的原理

人臉識別的工作原理，我們可以拆解為以下10個步驟，更容易理解一些。

1、人臉檢測，檢測出影象中人臉所在的位置；

2、人臉配準，定位出人臉五官的關鍵點座標，並進行標註；

3、人臉屬性識別，識別出人臉的性別、年齡、姿態、表情等屬性；

4、人臉提特徵，將一張人臉影象轉化為一串固定長度數值的過程；

5、人臉比對，衡量兩個人臉之間的相似度；

6、人臉驗證，判定兩個人臉是否為同一人；

7、人臉識別，識別出輸入人臉圖對應的身份；

8、人臉檢索，在人臉庫中，查詢和輸入人臉相似的人臉序列；

9、人臉聚類，將一個集合內的人臉根據身份進行分組；

10、人臉活體，判斷人臉影象是來自真人還是來自攻擊假體，例如仿照的照片、影片等。

人臉識別會不會把雙胞胎混淆？

正因為人臉識別綜合了以上10種技術，所以人臉識別會自動捕捉臉部的很多個細節，從而進行分析，建立出3D模型。而對於任何一個人來說，不管長得有多像，建立的這個3D模型是獨一無二的。

所以，人臉識別技術是完全可以區分出雙胞胎的，識別時不會混淆。當然不排除一些技術性的問題，或者其他非常理的干擾因素造成的無法識別或不精準識別。

總結

總之，人臉識別經過這幾年的發展，其應用場景已經非常成熟，而且在重要的行業發揮了巨大價值。比如金融領域的實名認證、活體識別、銀行卡OCR識別，身份證OCR識別等；再比如安保領域的公司、小區、學校等嚐盡裡的人臉門禁系統；再比如交通領域的火車站人臉識別閘機；再比如泛娛樂領域的美顏相機、網路直播、短影片等；以及公安、司法領域的逃犯識別定位系統等。

未來，隨著人臉識別技術的不斷迭代，以及融合5G、物聯網、區塊鏈等技術後，將會更加高效、安全。

資訊創造價值，學習使人進步。

我是泰瑞聊科技，為您開啟科技生活，感謝您閱讀與關注！

人臉識別是基於人的臉部資訊，進行身份識別的一種生物識別技術，人臉識別時首先判斷是否存在人臉，若存在，則進一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個器官的資訊，依據這些資訊，進一步提取出人的特徵、身份，並與已存在的人臉，進行匹配與識別。

人臉識別的原理是採集人臉上的多個特徵點，與已有的人臉圖片上的特徵點進行匹配對比，如五官位置、大小、間距等，當然採集的點越多，越具有代表性，識別的結果越可信。每個廠家識別的演算法不同，準確度也不同。至於雙胞胎，看起來一樣，但放大後細節還是有差別的，人臉識別也不是說必須100%匹配上才算是一個人，可能是95%，所以還是存在誤認的情況。

這個不是什麼高科技，其實就是和圖片識別差不多把你面部的區域性特徵提取出來，轉化為圖片儲存。識別時再重複以上步驟，完了對比是否一致！所以雙胞胎基本上有90%的可能會識別為一個人！

人臉的識別和指紋解鎖是一樣的，都要先錄入我們的人臉資訊和指紋資訊。但是人臉識別相較於指紋解鎖，技術難度高的太多了。

人臉識別大概原理

當攝像頭採集到我們面部資訊之後，要對我們的面部進行處理，因為我們在錄入面部資訊的時候，所處的環境不可能沒有變化，環境的變化就會影響人臉識別的難度，所以影象要進行處理，這樣機器或者手機才有可能識別出我們的面部資訊從而實現手機解鎖。

機器或者手機進行影象處理時，需要核對面部器官的幾何形狀和器官之間的距離，完成上述操作之後，再和我們第一次錄入的面部特徵做對比，從而實現資訊認證成功和手機解鎖。這就是人臉識別的大概原理，不管是機器還是手機只有提取大量的面部資訊才能確保安全，這就和我們給某個賬號設密碼一樣，只有密碼足夠複雜，才能確保賬號的安全。

以目前的人臉識別技術，雙胞胎還是能夠分清楚的。

人臉識別是非常火的一個技術，人臉支付領域也成了各大網際網路公司爭搶的專案，都想從中分出一杯羹。既然人臉識別涉及到各個領域，那麼遇見相貌幾乎一樣雙胞胎，還能確保人臉支付的安全性嗎？

其實完全不用擔心人臉識別技術會混淆模樣幾乎一樣的雙胞胎，人臉識別的原理就是對面部輪廓、人臉幾何結構等進行掃描分析記錄，從而分辨出細微差異。肉眼是分辨不出雙胞胎的，但是人臉識別技術可以，即使兩個人非常相像，可是兩個人的生活環境、性格特點、內心的想法和做事的方法，都是不一樣的。在這樣的情況下兩個人就不可能是一樣的，總會有差異的，只不過肉眼看不到而已。所以，人臉識別技術是不會混淆雙胞胎的。

總結

人臉識別技術是科技的產物，被應用到各大領域，擔任著不可或缺的角色。雖然人臉識別技術已經非常成熟了，但是仍需要科研人員不斷的完善和改進，這樣在未來才有可能為網際網路資訊保安，貢獻出自己的一份力量。

一般情況是不會的，雖然雙胞胎都長的很像，但是人臉識別技術現在很成熟了，雙胞胎長相很像，但是臉上的表情和紋路是不一樣的，。

虹膜識別人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位於黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節特徵。而且虹膜在胎兒發育階段形成後，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特徵決定了虹膜特徵的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特徵作為每個人的身份識別物件。

目前大家熟知的三星手機面部識別就是運用的虹膜識別技術。就算是雙胞胎虹膜也是不同的所以不會混淆的。

3D人臉識別1、人臉影象預處理：影象預處理是人臉識別技術中一個相當重要的環節，因為影象採集的地點光線等因素不同，影象的質量也有較大的差異。影象預處理的目的主要是為了去除對影象有干擾的資訊，提高圖片的質量，突出有用的資訊。為之後對影象的分析計算提供便利，達到更快更準確的目的。 2、人臉影象匹配與識別：透過攝像頭採集到的圖片進行資訊處理，透過核心演算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等資訊進行計算，並且把影象資訊和自身資料庫裡儲存的影象資訊進行搜尋比對，當兩者的匹配度到達一定的比例就可以把匹配到的資料輸出，達到解鎖的目的。 3、人臉影象採集及檢測：人臉影象透過攝像頭等方式以靜態影象，動態影象等方式進行記錄，透過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及採集的方法來說， Adaboost人臉檢測演算法，是基於積分圖、級聯檢測器和Adaboost演算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在複雜背景中，容易受到複雜環境的影響，導致檢測結果並不穩定，極易將類似人臉區域誤檢為人臉，誤檢率較高。 4、人臉影象特徵提取：透過對預處理之後的影象進行分析計算，提取出影象中的人像的五官特徵、人臉影象變換系數特徵等。人臉特徵提取的方法有兩大類：一種是基於知識的表徵方法，首先需要提取出人臉的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點，在計算這些特點之間的位置關係，將它們之間的幾何特徵作為識別人臉的重要特徵；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

目前大多數人臉識別都是應用2D技術，如今只有iphone和小米帶有3D人臉識別技術，這個技術是人臉識別技術巨大的進步，相信在不久之後這個技術會越來越廣泛的應用，安全性也越來越高。

人臉識別的原理

人臉識別的工作原理，我們可以拆解為以下10個步驟，更容易理解一些。

1、人臉檢測，檢測出影象中人臉所在的位置；

2、人臉配準，定位出人臉五官的關鍵點座標，並進行標註；

3、人臉屬性識別，識別出人臉的性別、年齡、姿態、表情等屬性；

4、人臉提特徵，將一張人臉影象轉化為一串固定長度數值的過程；

5、人臉比對，衡量兩個人臉之間的相似度；

6、人臉驗證，判定兩個人臉是否為同一人；

7、人臉識別，識別出輸入人臉圖對應的身份；

8、人臉檢索，在人臉庫中，查詢和輸入人臉相似的人臉序列；

9、人臉聚類，將一個集合內的人臉根據身份進行分組；

10、人臉活體，判斷人臉影象是來自真人還是來自攻擊假體，例如仿照的照片、影片等。

人臉識別會不會把雙胞胎混淆？

正因為人臉識別綜合了以上10種技術，所以人臉識別會自動捕捉臉部的很多個細節，從而進行分析，建立出3D模型。而對於任何一個人來說，不管長得有多像，建立的這個3D模型是獨一無二的。

所以，人臉識別技術是完全可以區分出雙胞胎的，識別時不會混淆。當然不排除一些技術性的問題，或者其他非常理的干擾因素造成的無法識別或不精準識別。

總結

總之，人臉識別經過這幾年的發展，其應用場景已經非常成熟，而且在重要的行業發揮了巨大價值。比如金融領域的實名認證、活體識別、銀行卡OCR識別，身份證OCR識別等；再比如安保領域的公司、小區、學校等嚐盡裡的人臉門禁系統；再比如交通領域的火車站人臉識別閘機；再比如泛娛樂領域的美顏相機、網路直播、短影片等；以及公安、司法領域的逃犯識別定位系統等。

未來，隨著人臉識別技術的不斷迭代，以及融合5G、物聯網、區塊鏈等技術後，將會更加高效、安全。

資訊創造價值，學習使人進步。

我是泰瑞聊科技，為您開啟科技生活，感謝您閱讀與關注！

人臉識別是基於人的臉部資訊，進行身份識別的一種生物識別技術，人臉識別時首先判斷是否存在人臉，若存在，則進一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個器官的資訊，依據這些資訊，進一步提取出人的特徵、身份，並與已存在的人臉，進行匹配與識別。

人臉識別的原理是採集人臉上的多個特徵點，與已有的人臉圖片上的特徵點進行匹配對比，如五官位置、大小、間距等，當然採集的點越多，越具有代表性，識別的結果越可信。每個廠家識別的演算法不同，準確度也不同。至於雙胞胎，看起來一樣，但放大後細節還是有差別的，人臉識別也不是說必須100%匹配上才算是一個人，可能是95%，所以還是存在誤認的情況。

這個不是什麼高科技，其實就是和圖片識別差不多把你面部的區域性特徵提取出來，轉化為圖片儲存。識別時再重複以上步驟，完了對比是否一致！所以雙胞胎基本上有90%的可能會識別為一個人！

人臉的識別和指紋解鎖是一樣的，都要先錄入我們的人臉資訊和指紋資訊。但是人臉識別相較於指紋解鎖，技術難度高的太多了。

人臉識別大概原理

當攝像頭採集到我們面部資訊之後，要對我們的面部進行處理，因為我們在錄入面部資訊的時候，所處的環境不可能沒有變化，環境的變化就會影響人臉識別的難度，所以影象要進行處理，這樣機器或者手機才有可能識別出我們的面部資訊從而實現手機解鎖。

機器或者手機進行影象處理時，需要核對面部器官的幾何形狀和器官之間的距離，完成上述操作之後，再和我們第一次錄入的面部特徵做對比，從而實現資訊認證成功和手機解鎖。這就是人臉識別的大概原理，不管是機器還是手機只有提取大量的面部資訊才能確保安全，這就和我們給某個賬號設密碼一樣，只有密碼足夠複雜，才能確保賬號的安全。

以目前的人臉識別技術，雙胞胎還是能夠分清楚的。

人臉識別是非常火的一個技術，人臉支付領域也成了各大網際網路公司爭搶的專案，都想從中分出一杯羹。既然人臉識別涉及到各個領域，那麼遇見相貌幾乎一樣雙胞胎，還能確保人臉支付的安全性嗎？

其實完全不用擔心人臉識別技術會混淆模樣幾乎一樣的雙胞胎，人臉識別的原理就是對面部輪廓、人臉幾何結構等進行掃描分析記錄，從而分辨出細微差異。肉眼是分辨不出雙胞胎的，但是人臉識別技術可以，即使兩個人非常相像，可是兩個人的生活環境、性格特點、內心的想法和做事的方法，都是不一樣的。在這樣的情況下兩個人就不可能是一樣的，總會有差異的，只不過肉眼看不到而已。所以，人臉識別技術是不會混淆雙胞胎的。

總結

人臉識別技術是科技的產物，被應用到各大領域，擔任著不可或缺的角色。雖然人臉識別技術已經非常成熟了，但是仍需要科研人員不斷的完善和改進，這樣在未來才有可能為網際網路資訊保安，貢獻出自己的一份力量。