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發(fā)布時(shí)間:2020-07-26 20:05  
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人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程
人臉識(shí)別蕞初在20世紀(jì)60年代已經(jīng)有研究人員開始研究,真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段是在90年代后期,發(fā)展至今其技術(shù)成熟度已經(jīng)達(dá)到較高的程度。整個(gè)發(fā)展過程可以分為機(jī)械識(shí)別、半自動(dòng)化識(shí)別、非接觸式識(shí)別及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用階段。
與其他生物識(shí)別方式相比,人臉識(shí)別優(yōu)勢(shì)在于自然性、不被察覺性等特點(diǎn)。自然性即該識(shí)別方式同人類進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等均不具有自然性。不被察覺的特點(diǎn)使該識(shí)別方法不易使人抵觸,而指紋識(shí)別或虹膜識(shí)別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像,在采集過程中體驗(yàn)感不佳。目前人臉識(shí)別需要解決的難題是在不同場(chǎng)景、臉部遮擋等應(yīng)用時(shí)如何保證識(shí)別率。此外,隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識(shí)別優(yōu)勢(shì)明顯,未來將成為識(shí)別主導(dǎo)技術(shù)。具體來說,相比指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)的生物識(shí)別方式,優(yōu)點(diǎn)主要還集中在四點(diǎn):非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善和采集快捷便利,可拓展性好。在復(fù)雜環(huán)境下,人臉識(shí)別精度問題得到解決后,預(yù)計(jì)人臉識(shí)別有望快速替代指紋識(shí)別成為市場(chǎng)大規(guī)模應(yīng)用的主流識(shí)別技術(shù)。

?人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用概況
2014年是我國人臉識(shí)別技術(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn),使人臉識(shí)別技術(shù)從理論走向了應(yīng)用,2018年則是人臉識(shí)別技術(shù)全方面應(yīng)用的重要節(jié)點(diǎn),"刷臉"時(shí)代正式到來。
目前,從我國人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用來看,主要集中在三大領(lǐng)域:考勤門禁、安防以及金融。
從具體應(yīng)用來看,主要包含了公共安全領(lǐng)域的刑偵追逃、罪犯識(shí)別以及邊防安全等;信息安全領(lǐng)域的政府職能領(lǐng)域的電子政務(wù)、戶籍管理、社會(huì)福利和保險(xiǎn);商業(yè)企業(yè)領(lǐng)域的電子商務(wù)、電子貨幣和支付、考勤、市場(chǎng)營銷;場(chǎng)所進(jìn)出領(lǐng)域的軍事機(jī)要部門、金融機(jī)構(gòu)的門禁控制和進(jìn)出管理等。

人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。
人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類:一種是基于知識(shí)的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法?;谥R(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(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。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。
