特异性与专一性有什么不同？
特异性:一种生物具有某些其他生物不具有的特征的现象。
特异性:当一些分子相互作用时表现出的选择性。几乎所有的生物活性分子都具有特异性。
人脸识别能用照片解锁吗？
不能
人脸识别的原理是:
1.人脸检测
人脸检测是指判断在动态场景和复杂背景中是否存在人脸图像，并把这个人脸图像分离出来。一般有以下几种方法:
①参考模板法
首先设计一个或几个标准人脸模板，然后计算测试采集的样本与标准模板的匹配度，通过阈值判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所以所谓的人脸规则法就是提取这些特征，生成相应的规则来判断测试样本是否包含人脸；
③样本学习法
该方法采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过学习表面图像样本集和非表面图像样本集生成分类器；
④肤色模型法
这种方法是基于人脸和肤色在颜色空间中相对集中的分布来检测的。
⑤特征子面法
该方法将所有人脸图像集视为一个人脸图像子空间，根据检测样本与其在子空间中投影的距离来判断是否存在人脸图像。
值得一提的是，上述五种方法在实际检测系统中也可以综合使用。
2.人脸跟踪
人脸跟踪是指对检测到的人脸进行动态目标跟踪。具体来说，采用基于模型的方法或者基于运动和模型相结合的方法。此外，利用肤色模型进行跟踪也是一种简单有效的手段。
3.面部对比
人脸比对是确认被检测人脸图像的身份或者在人脸图像数据库中搜索目标。实际上，这意味着将采样图像与库存图像依次进行比较，找到最匹配的对象。因此，人脸图像的描述决定了人脸图像识别的具体方法和性能。主要使用两种描述方法:特征向量和纹理模板:
①特征向量法
该方法首先确定虹膜、鼻翼、嘴角等人脸图像的大小、位置、距离等属性，然后计算它们的几何特征，这些特征构成了描述人脸图像的特征向量。
②模式模板法
在该方法中，库中存储了许多标准的人脸图像模板或人脸图像器官模板，并且使用归一化的相关性度量将采样的人脸图像的所有像素与库中的所有模板进行匹配。此外，还有使用模式识别或特征与模板相结合的方法的自相关网络。
人脸识别技术的核心其实是"局部人体特征分析与研究和"图形/神经识别算法。"这个算法是一种利用人脸各个器官和特征部分的方法。例如将由对应于几何关系多个数据形成的识别参数与数据库中的所有原始参数进行比较、判断和确认。一般判断时间在1秒以内。