基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器1官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸惖奶卣鲾?shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。美顏美妝五官定位技術(shù)可以精準(zhǔn)定位五官的位置，實(shí)現(xiàn)人臉美顏美妝、人臉變形、人臉漫畫(huà)、人臉換臉、人臉貼紙等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

還在質(zhì)疑人臉識(shí)別算法？它已經(jīng)比強(qiáng)1人類還要強(qiáng)了圖普科技 ? 2018-06-01 ? 人工智能何況人類還有大批“臉盲”。

一項(xiàng)1新研究表明，專業(yè)人員在人臉識(shí)別上的表現(xiàn)仍優(yōu)于機(jī)器，但將兩者結(jié)合起來(lái)可以取得近乎完1美的結(jié)果。

受過(guò)專業(yè)培訓(xùn)的法醫(yī)鑒定人員對(duì)人臉識(shí)別的結(jié)果可用于呈堂證供，該研究首1次對(duì)這些專業(yè)人士與1新人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確度進(jìn)行了評(píng)估與對(duì)比，新南威爾士大學(xué)的David White說(shuō)道，他是本研究課題的負(fù)責(zé)人之一。

“以前進(jìn)行的研究主要集中于普通人在人臉識(shí)別方面的準(zhǔn)確度，”White博士指出。

　　業(yè)內(nèi)人士指出，評(píng)價(jià)人臉識(shí)別技術(shù)的成熟度，可從誤識(shí)率、通過(guò)率、識(shí)別速度、識(shí)別度和隱私性五個(gè)指標(biāo)考察。肉眼的誤識(shí)率是千分之一，而人臉識(shí)別的誤識(shí)率可以低至百萬(wàn)分之一。

“刷臉”的新款手機(jī)，機(jī)場(chǎng)高鐵的智能閘機(jī)，小區(qū)寫(xiě)字樓的智能門禁，網(wǎng)約車軟件的安全認(rèn)證，“一鍵美顏”的軟件……除了安防和金融，人臉識(shí)別應(yīng)用的場(chǎng)景越來(lái)越多，用戶基礎(chǔ)也越來(lái)越廣。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。據(jù)了解，目前已有超1億用戶使用過(guò)支付寶的人臉識(shí)別登錄功能，其中60歲以上老人多達(dá)百萬(wàn)，年齡1大的已有109歲。