1. 面容识别摄像头
有以下原因和解决方法
1、可能是因为录入的时候，强光对面部造成结构特征的改变从而导致脸部识别失灵，重新录入就好了。
2、可能是因为戴了墨镜或者是帽子从而影响到了面部识别，需要将遮挡的外物去除。
3、可能是因为闭上了眼睛或者是没注视屏幕从而导致无法识别，使用面部识别的时候应正视屏幕。
4、可能是手机摄像头被灰尘遮挡或者是水汽遮挡从而导致无法打开，将手机摄像头部位清洁一下就好了
2. 面容识别摄像头是一直开启么
我用的是iphone X， 在没有灯光的情况下，是识别不出来自己的人脸的，就这点感觉还是指纹解锁方便，iphone XR应该也是一样在没有灯光的情况下是解锁不了的
3. 面容识别摄像头怎么设置
后置摄像头自拍对焦方法:
用手动对焦，找跟脸部颜色相近的物体，对准之后曝光锁定。要注意顺序，先手动调焦，再曝光锁定，然后按下快门。一般是将焦点对到画面的中间位置。因此最重要的是先使拍照对象处于画面的正中间位置，这是对焦的第一步。常见的多点对焦为5点、9点、11点、19点、51点等，对焦点可通过相应按钮进行选择。
4. 面容识别摄像头有什么用
不一样，人脸抓拍需要进行面部识别，摄像头只是拍摄全部身体动作流程
5. 面容识别摄像头怎么用
以苹果11，iOS14.2系统为例，人脸识别突然用不了的原因和解决方法如下：
1、首先要检查设备前置摄像头有没有被遮挡，人脸识别需要借助前置摄像头对人脸信息进行采集，如果前置摄像头被屏保或其它障碍物遮挡时，是不能正常使用的。
2、检查自己的面部有没有被头发或其它物品遮挡，五官被遮挡住也会导致无法正常使用这项功能。
3、检查Face ID功能是否正常，打开手机，点击“设置”，点击“面容ID与密码”，输入密码进入后，确认Face ID功能是否正常开启。
4、可能是手机系统出现故障，重启手机再尝试，或者在“面容ID与密码”中重新设置面容ID。
6. 面容识别摄像头被占用
可以通过数字密码进行设定，进入设置密码界面，找到面部录入，把至少的录制的删除，重新录入面部就行，具体操作如下:
找到“设置”并进入，上下滑动找到“密码与安全”，点击进入
找到“密码无安全”点击进入
如果之前录制过面部，点击面部进入
点击删除面部后即可取消面部识别，如果需要面部识别在重新进入进行设置即可
7. 面容识别摄像头在哪
1.苹果手机面容组件在第三个孔，在屏幕表面上是看不到的，必须把拆开手机才看得见。
2.第一个孔是苹果手机的感官感应，第二个孔是前置摄像头，用来拍照的，第三个孔就是面容组件的识别。
3.平时日常生活中有这个面容解锁功能，是非常方便的，付款也可以用面容识别。
8. 面容识别是哪个摄像头
人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。 基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。 神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。 弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。 线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。 支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。 人脸识别新技术 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术 首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。 首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
9. 面部识别摄像头
人脸识别摄像头与普通摄像头的区别
任何带有摄像头的摄像设备基本上都可以实现采集人脸图像功能，它们之间的差异主要体现在人脸成像质量、环境光线影响和实时人脸识别等三个方面。
1.人脸图像质量
现在任何一台带有摄像头的摄像设备例如手机、电脑、平板、相机等基本上都可以实现拍照和录制视频的功能，这些常见的摄像设备与人脸识别摄像机拍摄出来的照片最大的区别就在于成像质量的高低。普通摄像头通常情况下拍摄的图片像素不是很高并且照片清晰度也不够，特别是在远距离拍摄时在放大图片后就会变得特别模糊；而人脸识别摄像机因其聚焦能力更强所以在拍摄人脸图像时成像质量更高，有利于实现精准定位人脸部的各项关键特征。
2.环境光线影响
普通摄像头在拍摄时常常会受到周边环境光线变化的影响，在黑夜、雨雪天等恶劣天气下表现往往不佳，光线适应性较差；而现在主流的人脸识别摄像头一般则是采取了近红外技术，与普通摄像头采取的可见光技术相比对于周边环境光线变化的适应性增强很多，即使是在黑夜也可以良好的进行摄像工作。
3.实时人脸识别
现在大部分的普通摄像头最大的功能也仅仅就是拍照和摄像而已，既不具备联网使用的功能而且摄像系统也比较独立和封闭，因此不可以接入人脸识别系统以实现实时人脸图像的采集和识别功能；而人脸识别摄像头在采集时可以将这些人脸图像实时传输到人脸识别系统数据库中，通过强大的人脸识别算法在很短的时间内就可以完成人脸识别工作。
（二）选购人脸识别摄像头时的注意事项
企业在对自己提供的产品特性进行仔细分析之后决定应用人脸识别系统，那么在开始选购人脸识别摄像头时应当注意以下几点：
1.近红外技术抗干扰性能
现在很多品牌的人脸识别摄像机都采用了近红外技术，在拍摄人脸图像时受到周边环境光线的影响不大，在夜间也可以实现正常工作，但是它们基本上都会受太阳光线的影响，因此企业还需要考察各个人脸识别摄像机对于太阳光线的抗干扰性能如何。
2.3D人脸识别摄像机
如果企业应用人脸识别摄像机的规模不是很大并且数量要求也不高，在条件允许的情况下可以选购能够拍摄3D人脸图像的3D人脸图像摄像机，它可以实现对人脸部关键特征更精准的定位，同时其人脸识别速度也更快。
3.接入人脸识别系统
在选购了合适的人脸识别摄像机之后，企业应当选择一家人脸识别系统供应商通过下载API或者SDK文件来接入人脸识别系统，例如人脸识别考勤系统、人脸识别监控系统等来实现实时的人脸图像识别。
10. 面容识别摄像头闪光
1、要在人的脸部进行点测光。所以在人脸识别时，寻找光亮一点的地方，比如灯光下进行人脸识别。
2、利用反光板为人物补光。在光线不足的环境中，如果使用反光板为人物进行补光，就要找准可以反射的光源，也可以是人为的照射灯，控制好光源反射的方向，对准人的脸部就可以了。