當(dāng)前主流的人臉識別算法，在進(jìn)行人臉識別****的人臉比對時(shí)，主要依靠人臉特征值的比對。所謂特征值，即面部特征所組成的信息集。我們辨別一個(gè)人的特征，可能會(huì)記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍(lán)色頭發(fā)、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會(huì)比肉眼所能觀察到的多很多。人臉識別算法通過深度學(xué)習(xí)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海量人臉圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)，借助輸入圖像，提取出對區(qū)分不同人臉的特征向量，以替代人工設(shè)計(jì)的特征。每張人臉在算法中都有一組對應(yīng)的特征值，這也是進(jìn)行人臉比對的依據(jù)。同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空間里距離很近，不同人的臉在特征空間里相距較遠(yuǎn)。我們就是通過這個(gè)來識別兩張臉是不是同一個(gè)人。人臉識別技術(shù)更好的銀行體系。舟山**人臉識別軟件

將因此失去根基、需要重建；在技術(shù)大潮面前，堅(jiān)守歷史、并以之為后者界限，則是另一同樣不易的方向。此處抉擇，殊為困難。以下分三部展開：先探討前一潮流，再簡述二十世紀(jì)以來的演變與矛盾，***總結(jié)。從戲劇到狂歡：近代之前的“臉”現(xiàn)代之前，改變本來面目的辦法，有的溫和，有的殘忍[5]。前者**，是花色繁多、穿戴兩宜的面具。如Weihe所言，“面具**對‘臉’的**早的理解”[6]。在技術(shù)相對落后的前提下，面具為復(fù)制或替代原本面目提供無限空間[7]：從幼童向成人的過渡儀式，常以面具為橋梁；人與神靈或幽靈的溝通，亦頻繁仰賴面具[8]。古典時(shí)期，相應(yīng)思想脈絡(luò)稍微清晰。如Belting之總結(jié)：古希臘時(shí)，伴隨戲劇藝術(shù)發(fā)展，面具成為角色之指代，并逐漸衍生出“掩蔽”[9]等意蘊(yùn)；羅馬時(shí)期，面具與人格的關(guān)聯(lián)更加直白[10]。當(dāng)時(shí)“面具”一詞，即是后來“人格”一詞的淵藪（persona）[11]。對此，西塞羅的論述為后人反復(fù)吟詠：大自然為我們戴上兩張面具，一是優(yōu)于野獸的理性，二是每一個(gè)體的個(gè)性；之外，時(shí)勢為我們戴上第三層面具，欲望和野心，則為我們妝戴第四層假面[12]。Belting進(jìn)一步指出：面具這一譬喻，是“個(gè)體”這一概念在思想層面成型的基礎(chǔ)[13]。常州銷售人臉識別應(yīng)用范圍人臉識別將人臉檢測到的人臉進(jìn)一步確認(rèn)其身份。

人臉識別技術(shù)發(fā)展歷程人臉識別**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)械識別、半自動(dòng)化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用階段。與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點(diǎn)。自然性即該識別方式同人類進(jìn)行個(gè)體識別時(shí)所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點(diǎn)使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識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。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應(yīng)用時(shí)如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優(yōu)勢明顯，未來將成為識別主導(dǎo)技術(shù)。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統(tǒng)的生物識別方式，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，人臉識別精度問題得到解決后，預(yù)計(jì)人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應(yīng)用的主流識別技術(shù)。

人臉識別是一個(gè)較為寬泛的概念，涵蓋了構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列技術(shù)，包括人臉檢測、防偽檢測、人臉對齊、特征提取、特征對比等，其按照對比的量級可分為1：1、1：N、N：N。目前先進(jìn)的人臉識別算法均采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在公開的百萬基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MegaFace中已能達(dá)到98%的精度，人臉識別技術(shù)基本趨于成熟。訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的本質(zhì)是通過計(jì)算損失函數(shù)并反向傳遞誤差使模型學(xué)習(xí)到訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)分布，因此研發(fā)人臉識別算法的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)。從數(shù)據(jù)的角度看，主要有商業(yè)公司私有數(shù)據(jù)、開源基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集、圖像生成，下面是一些常見開源基準(zhǔn)人臉集，這些人臉集對領(lǐng)域帶來了巨大貢獻(xiàn)，同時(shí)也存在身份重合、姿態(tài)單一、長尾分布等特點(diǎn)。同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空間里距離很近，不同人的臉在特征空間里相距較遠(yuǎn)。

（六）采集快捷便利、可拓展性好對基礎(chǔ)設(shè)施的低要求及非接觸的采集方式，很明顯縮短了信息采集時(shí)間，提供了方便的采集方式。同時(shí)，也為人臉識別后臺系統(tǒng)的拓展性帶來了明顯優(yōu)勢，基于現(xiàn)有的視頻監(jiān)控體系，可以在后臺系統(tǒng)加入出入控制，人臉?biāo)阉鞯榷喾N豐富功能。在復(fù)雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預(yù)計(jì)人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應(yīng)用的主流識別技術(shù)。（七）識別精確度高，速度快。與其它生物識別技術(shù)相比，人臉識別技術(shù)的識別精度處于較高的水平，誤識率、拒認(rèn)率較低。人臉識別技術(shù)的應(yīng)用還不至于如此，相信隨著對人臉識別技術(shù)繼續(xù)深入發(fā)展，能夠挖掘出更多全新的應(yīng)用場景。大連新品人臉識別制作廠家

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