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人脸识别的广泛应用,能为人们带来哪些便利
作者:admin时间:2019年03月30日阅读:
随着人工智能产业的逐渐成熟,人脸识别技术已经进入落地期,成为了为安防、金融、医疗、教育、智慧城市等领域应用最广的技术。你是否在马路边看到过人脸识别设备,专门抓拍哪些过马路不遵守交通规则的行人们。人脸识别的应用如此广泛似乎体现着一个智慧城市该具备的便捷、高效、安全、文明的特点。
 
今天小编我在某个公众号看到了这么一篇文章“女子潜逃17年,只因一泡尿,被人脸识别抓了!”What?人脸识别如此厉害?人脸识别“牛”在哪?
 
最近一些日子里,人脸识别技术在多次抓逃犯的过程中被走红,人脸识别技术说起来也是听久远了,从上世纪60年代起就开始了对人脸识别的研究。发展到了今天这个产业里竞争如此激烈,是人工智能投资泡沫带来的浮躁,还是市场规模将持续突进?
 
 
人脸识别就是一种生物识别的技术对人脸进行脸部分析、验证等一系列的相关技术。现在验证方式可以分为两大类:1:1认证和1:n认证。
  • 1:1认证,即证明本人与证件信息是统一的,主要应用于安检、门禁、支付等需要实名制验证的场景
  • 1:N认证,判断某个体是否为特定群体中的一员,用于人员出入管理和城市安防,包括公安抓捕逃犯、打拐、曝光闯红灯者等。
 
 
人脸识别技术原理:
一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库;
二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像;
三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。

图像的采集与预处理
人脸图像的采集一般分为两种途径,有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集;预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上,对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。
 
人脸检测
人脸检测方法可分为三类,分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法。
 
人脸特征提取
目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等,而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。
 
人脸识别和活体鉴别
实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节,因为生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,这种信号包括要求人左右转头,眨眼睛,开开口说句话等。

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