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。其人臉識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于銀行、公1安系統(tǒng)、商場(chǎng)等，并與公1安部、國(guó)有大型商業(yè)銀行、證通股份、民航總局建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)人工智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)的建立?；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。

人臉識(shí)別基于一個(gè)默認(rèn)成立的假設(shè)：同一個(gè)人在不同照片里的臉，在特征空間里非常接近。

為什么這個(gè)假設(shè)默認(rèn)成立，設(shè)想一下，一個(gè)棕色頭發(fā)的人，在不同光照，遮擋，角度條件下，發(fā)色看起來雖然有輕微的區(qū)別，但依然與真實(shí)顏色非常接近，反應(yīng)在發(fā)色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之間的浮動(dòng)。

深度學(xué)習(xí)的另一任務(wù)和挑戰(zhàn)便是在各種極端復(fù)雜的環(huán)境條件下，精1確的識(shí)別各個(gè)特征。

“刷臉”技術(shù)覆蓋的用戶量也在快速上漲?！皟H僅在支付寶平臺(tái)，已經(jīng)有兩億用戶通過‘刷臉’登錄賬戶、找回密碼、風(fēng)險(xiǎn)校驗(yàn)等?！蔽浵丆TO程立直言：“臉正在逐漸取代密碼?！?

與此相伴隨的是行業(yè)規(guī)模的快速增長(zhǎng)。來自艾媒咨詢的數(shù)據(jù)顯示，2017年中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)規(guī)模為68億元，預(yù)計(jì)2020年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到780億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)125.5%。

人臉驗(yàn)證——1:1相似度對(duì)比通過提取兩張人臉的特征進(jìn)行相似度對(duì)比，終返回相應(yīng)的置信度得分，系統(tǒng)根據(jù)特征匹配程度決定“拒絕”或者“接受”。用于判斷兩個(gè)輸入人臉是否屬于同一人，適用于身份識(shí)別及相似臉查詢等應(yīng)用查詢

人臉檢索——1:N相似度對(duì)比在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫中找出與待檢索人臉相似度1高的一個(gè)或多個(gè)人臉。本系統(tǒng)通過預(yù)先創(chuàng)建的待查人員的面部特征索引，可以在百1萬級(jí)別以上人臉數(shù)據(jù)庫中迅速查找，可用于身份確認(rèn)以及身份查詢等應(yīng)用場(chǎng)景