为什么被折叠？
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人脸识别目前的应用只要是经过自动检索比对，给出面部相似的一些人，与DNA、指纹还是有区别，不能做认定。所以对于双胞胎来说还不适用。
用通俗的语言说，人脸也有自己的DNA，不同人的人脸DNA差别很大，而同一个人，即使自己的人脸随着年龄胖瘦的变化发生了一些变化，其人脸DNA也是不变的。
国内外一些拥有自主知识产权的企业，如NEC、云从科技等，他们的机器学习算法能够准确判断人脸的核心特点这些DNA，因此面对一般化妆、非深度整容、佩戴装饰都可以轻易识别出来，双胞胎也是没问题，因为人脸的关键点特征可以有成百上千个，一般的双胞胎只有80%左右的特征是重合的，剩下20%计算机还是可以判别，而人眼往往对这个就无能为力了。
当然，现在的技术在实际使用场景中效果会大打折扣，不过我相信随时算法的迭代，这些问题都会迎刃而解。
就像福特刚发明汽车时，汽车技术还比较落后，大家都认为汽车没有马车可靠、方便。
附用云从手机端测试的结果
苹果的人脸识别是3d的 所以能区分开来 而小米这些的是2d的 就算是拿相片来都能解锁 更别说特别像的双胞胎了 而现在市面上的人脸识别软件都是2d的
很多人完全不懂人脸识别技术是什么啊。
从大的维度划分，可以分成三维立体人脸识别和二维图像人脸识别，这两种使用的采集信息方法和背后的技术都完全不同。
如果想要区分双胞胎的人脸，只有三维立体人脸识别才有可能做到，还要加很多限制条件。这类人脸识别技术，需要采集人脸的三维信息，一个普通摄像头是不够的。要么是两个普通摄像头加3D信息还原算法，要么专业的3D摄像头，后者的效果更好一些。但他们使用场景和条件约束非常多，所以很不常见。
一般大家说的人脸识别，都是普通摄像头采集的二维图像或者视频上的。这种情况下区分双胞胎，几乎不可能。人眼做不到的，指望人脸识别算法，基本没戏。虽然香港的大牛唐晓鸥在LFW库上把人脸识别准确率刷到超过人眼极限了，但也是在有限的情况下，在实际场景中，效果还是会大打折扣。
人脸识别技术本来就不会给出一个精确的结论，在人数有限的情况下，可以当成分类问题，但人数不确定或者非常多的情况，它只能给出一个相似度。从某个角度来看，双胞胎之间的相似度，低于两个陌生人之间的相似度，是很常见的。加上光照、化妆、表情等各种因素影响，这种现象还会被放大很多。
人脸识别是在你的脸部骨骼上取尽可能多的点，通过计算机把这些点点分部与自己已经存储的脸比较，有差别就判断出来了 ，为什么双胞胎会不容易识别，就是骨骼太相似，导致差别特别细微，所以取的面部骨骼点不够多的话是识别不出来的
这个问题要从你要识别来做什么考虑。
如果作为安检、上班刷脸这类要面向不同的人进行人脸识别，可想而知，整个识别系统中，用作判别的特征只能是具有普适性的。比如脸型、五官分布等等。带来的问题是，就如题所说，两个长得极其相似的人是不适用于以上特征来鉴别开的。
如果你手里两个人，只想要做一个能针对这俩双胞胎的人脸识别，问题总是有解决办法。使用这两个人独有的具有差异性的特征来检测，比如哥哥的痣在脸部xx经纬度的位置/弟弟的痣在yy经纬度，分分钟化为一般的人脸识别问题。
总的来说，识别的难易程度取决于你所选取的特征是否真的具有针对性和有效性，专业术语谓之“类内凝聚性、类间差异性”。
以上个人理解。
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- 发布时间
- 2026-01-12 23:39
- 更新时间
- 2026-01-12 23:39
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