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按一下【F4】或数字【4】就选择的是安全模式（和原来的windows进安全模式不一样），然后再安全模式界面输入账户密码是可以进入桌面的，再右键这台电脑把禁用的账户启用就可以。

在登陆界面接Shift 重启 进入选择一个选项，选择【疑难解答】,高级选项中点击【启动设置】,电脑此时会重启电脑。

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我今天也这样一天了额度扣了也显示还款了但就是钱没到账然后我随后又提了两次后面的两个到了第一个却一直没到。

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人脸识别中的活体检测。

近些年上述机构所著的关于活体检测的高质量文章陆续发表在IEEE TIFS/TIP等一些顶级期刊，同时Springer于2014年出版了由Sebastien Marcel等编著的《Handbook of Biometric Anti-Spoofing》，书中深入介绍了指纹、人脸、声音、虹膜、步态等生物特征识别反欺骗的方法，还对涉及的性能评估指标、国际标准、法律层面、道德问题等作了阐述，为生物特征识别反欺骗技术的进一步发展作出重要贡献。

——————————————- 更新补充分割线 ————————————————评论区有问到这方面的开源代码，我这边没有仔细找过，在github找了一些相关代码，没有验证过，汇总了一下希望对大家有帮助：1.C 代码 https://github.com/allenyangyl/Face_Liveness_Detection2.https://github.com/rienheuver/face-antispoofing-LBP3.https://github.com/OeslleLucena/FASNet 4.论文Person Specific Face Anti-Spoofing with Subject Domain Adaptation 对应的代码——https://github.com/jwyang/Person-Specific-Face-Anti-Spoofing 5.https://github.com/zboulkenafet/Face-Anti-Spoofing-using-Speeded-Up-Robust-Features-and-Fisher-Vector-Encoding 6.论文Face anti-spoofing based on color texture analysis基于颜色纹理分析的代码——https://github.com/zboulkenafet/Face-anti-spoofing-based-on-color-texture-analysis 7.https://github.com/pp21/Guided-Scale-Texture-for-Face-Presentation-Attack-Detection 8.3d头套的https://github.com/Marco-Z/Spoofing-Face-Recognition-With-3D-Masks 9.https://github.com/number9473/nn-algorithm/issues/37 10.下文中提到的几个数据库的下载链接：https://github.com/number9473/nn-algorithm/issues/36 11.活体检测在人脸识别系统中处于的位置，大部分现有的系统是没有活体检测的：12.文中文献[11]的基于图像失真特征提取分析的活体检测的整体框架图：（15年4月TIFS的提出一种基于图像失真分析（IDA）的人脸活体检测方法。

3. 文献[3]针对多生物识别欺骗稳健性的提高，提出一种异常检测新技术，首先通过中值滤波器来提高传统集成方法中求和准则的容差，再通过一种基于bagging策略的检测算法提高检测拒绝度，该算法融合了2D-Gabor特征、灰度共生矩阵（GLCM）多种特征、傅里叶变换的频域信息，特征提取后得到3种特征向量，使用主成分分析（PCA）降维选取形成混合特征，输入bagging分类器并获得检测结果，实验表明算法具有较高准确性。

人脸识别技术面临着三种欺诈手段：下面通过学术论文、专利发明和企业研发等三方面进行调查:（一） 学术论文方面 人脸活体检测的学术研究机构主要有中科院自动化所李子青团队、瑞士IDAIP研究室高级研究员Sebastien Marcel主导的Biometrics group、英国南安普顿大学机器视觉系教授Mark S. Nixon所属的视觉学习与控制研究组和国际生物特征识别著名专家Anil K. Jain所在的密歇根州立大学生物特征识别研究组。

人脸识别综述。

60个网络，各自对应各自预测的cls结果，如下图所示：3、利用DeepID做verification本来以为做完cls，这个paper就可以结束了，然鹅，看了paper后面密密麻麻的2张，才意识到这个paper是关于verification的，之所以要做cls，主要是多分类的训练，可以提高ConvNet的提取特征的能力，终其目的，还是为了拿到提取的特征，做其关心的verificationa、用前面训练好的网络，对2张图片做verification每张照片，根据是否水平翻转，分为2组，每组有60个patches（10个区域，每个区域3个size，每个size有RGB和Grey2种模式）将每1个区域与其水平翻转对应的部分，联合要对比的图片的同一个区域，组着在一起，送入网络，进行特征提取。

b、X2 similarity按照下面公式乘就可以了，比较简单，没啥好说的权重参数是由SVM学来的c、Siamese network孪生网络当神经网络训练完成后，将其除了L8外的其他层复制为两份，分别输入两张人脸图像，得到特征后，先计算两个feature的绝对差值，然后将其输入给一个新的全连接层（注意不是原来的L8，其只有一个神经元）来进行二分类，判断两张人脸是否身份相同（二）DeepIDDeepID是一种特征提取的算法，由港中文汤晓鸥团队于2014年提出，发表于CVPR2014。

2、Pinelinea、做patch1）截区域按照人脸特征点的分布，在1张输入图片上取10个区域，如下图所示：2）数据增强（1）将每个区域，resize成3中不同尺度的pic，如下图所示：（2）将图像进行水平翻转（3）提取灰度图（4）patches总量经过前3步的数据增强，此时的1张image，产生了10 * 3 * 2 * 2 = 120个区域，将每1个区域与其水平翻转的区域，送入网络，进行特征提取。

4、网络成绩DeepFace在LFW数据集中进行人脸识别中取得了97.35%的好成绩，该成绩相对于传统方法中依靠人工显式的提取特征，再进行分类的method，识别准确性获得明显提高，再次证实了CNN在特征提取方面的威力，此外该成绩已经逼近人类在LFW数据集中97.5%的识别成绩，性能卓越。

人脸识别如何自学。

4）顶尖公司的应用举例（1）Google：2011年07月 谷歌收购人脸识别软件公司PittPatt（2）Facebook：2012年6月 Facebook收购以色列脸部识别公司http://Face.com（3） 微软：2012年6月 微软亚洲研究院发布人脸检测算法，面部识别系统（4）网易：2012年5月，网易人脸识别系统全国公测，用于邮箱登陆（5）百度：2012年12月 百度推出人脸识别，基于图像的全网人脸搜索（6）阿里：2015年11月，在推出支付宝刷脸认证付款（7）腾讯：2012年下半年，成立优图项目组五、人脸识别（FR）的产品落地1、FR技术产品的优势1）非接触:人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备，指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，容易引起被采集者的反感，而人脸图像采集的设备是摄像头，无须接触。

5）项目测试：1、手机摄像头测试2、平台后台程序测序3、算法与平台后台测试4、模型识别时间、准确率、召回率测试5、服务器稳定性测试6、网络带宽限制测试7、其他平台、硬件产品常规测试8、目标用户使用测试6）项目优化：经过各种测试之后，针对反馈回来的数据进行产品的优化如一张嘴就给你来根烟，结果烟插到鼻子上了，这就明显是没有定位到人脸关键点，是数据的原因还是算法的原因，这些都要经过优化处理。

4、技术发展方向1）结合三维信息：二维和三维信息融合使特征更加鲁棒t2）多特征融合：单一特征难以应对复杂的光照和姿态变化t3）大规模人脸比对：面向海量数据的人脸比对与搜索t4）深度学习：在大数据条件下充分发挥深度神经网络强大的学习能力5、人脸识别数据库1）Yale人脸数据库2）ORL人脸数据库3）CMU PIE人脸数据库4）FERET人脸数据库5）MIT数据库6）BANCA人脸数据库7）CAS-PEAL人脸数据库8）JAFE表情数据库9）Cohn-Kanade表情数据库10）MMI表情数据库6、技术指标1）人脸检测中的关键指标：例子：在摄像头某张抓拍图像中，一共有100张人脸，算法检测出80张人脸，其中75张是真实人脸，5t张是把路标误识为人脸。