近年來，隨著人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、芯片等技術(shù)的迅速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)取得了長足的進(jìn)步并且在眾多場景中得以成功應(yīng)用并大規(guī)模商業(yè)化普及，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展以及人們?nèi)粘Ｉ顜肀憬荨＝裉煨【幘蛶Т蠹铱匆幌?D人臉識(shí)別智能鎖，從中了解一下最新的人臉識(shí)別技術(shù)。
人臉識(shí)別現(xiàn)狀
傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別，人們也比較熟悉這樣的識(shí)別方式。不過，這種方式的缺點(diǎn)其實(shí)非常明顯，光線的限制性非常大，并不能滿足實(shí)際的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。
迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?/p>
人臉識(shí)別技術(shù)細(xì)節(jié)
當(dāng)今主流的人臉識(shí)別算法，主要包括人臉檢測、人臉預(yù)處理、特征項(xiàng)提取、比對(duì)識(shí)別、活體鑒別五大步驟。其中人臉檢測、人臉預(yù)處理、特征項(xiàng)提取可統(tǒng)稱為人臉視圖解析過程，即從視頻和圖像中檢測出人臉，通過圖像質(zhì)量判斷，選取合適的人臉圖片，提取人臉特征向量，用于后續(xù)比對(duì)識(shí)別；比對(duì)識(shí)別處理可以分為人臉驗(yàn)證（1：1）和人臉辨識(shí)（1：N）兩類；活體鑒別算法用以判斷人臉識(shí)別處理中的人臉圖像，是否采集自真實(shí)人體。在實(shí)際應(yīng)用中，除了上述人臉識(shí)別算法，前端視圖采集技術(shù)、人臉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用軟件管理技術(shù)也是人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用中重要的技術(shù)部分。
人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展
隨著人臉識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也在不斷促進(jìn)技術(shù)本身持續(xù)發(fā)展。基礎(chǔ)算法研究、人臉重建技術(shù)、戴口罩人臉識(shí)別、3D人臉識(shí)別技術(shù)、新型人臉采集技術(shù)、人臉聚類技術(shù)、和低質(zhì)量人臉識(shí)別技術(shù)，是產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)課題，也預(yù)示了人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢。
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