一文读懂人脸识别技术

本文摘要：近日，人脸识别技术因多次在捉通缉犯的过程中“立功”，再次回头“白”。从20世纪60年代起，人脸识别研究打开，发展到2020-03-30 有哪些进展？该产业里的竞争，是人工智能投资泡沫带给的颓废，还是市场规模将持续前进？何谓人脸识别技术？20世纪60年代，人脸识别工程化应用于研究月打开。初期的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的流形关系展开识别。这种方法非常简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度相当严重上升。

近日，人脸识别技术因多次在捉通缉犯的过程中“立功”，再次回头“白”。从20世纪60年代起，人脸识别研究打开，发展到2020-03-30 有哪些进展？该产业里的竞争，是人工智能投资泡沫带给的颓废，还是市场规模将持续前进？何谓人脸识别技术？20世纪60年代，人脸识别工程化应用于研究月打开。初期的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的流形关系展开识别。这种方法非常简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度相当严重上升。

如今的解决方案多是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以解决光线变化的影响，早已获得了卓越的辨识性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能多达三维图像人脸识别。划出重点！1．人脸识别技术原理：一是创建一个包括大批量人脸图像的数据库；二是通过各种方式来取得当前要展开辨识的目标人脸图像；三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像展开核对和检验。2．人脸识别技术流程：（1）图像的收集与预处理人脸图像的收集一般分成两种途径，有人脸图像的批量引入和人脸图像的动态收集；预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像作出更进一步的处置借以人脸图像的特征提取。

（2）人脸检测人脸检测方法可分成三类，分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计资料理论方法。（3）人脸特征提取目前主流的人脸识别系统可反对用于的特征一般来说可分成人脸视觉特征、人脸图像像素统计资料特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些明确特征来萃取的。（4）人脸识别和活体辨别实际的人脸识别系统一般必须减少活体辨别环节，因为生物特征辨识的联合问题之一就是要区别该信号否来自于确实的生物体，这种信号还包括拒绝人左右转身，眨眼睛，进开口说句话等。技术大大发展市场上应用于最少的是三种方案，还包括3D结构光方案、ToF3D方案和双目立体光学方案。

1．3D结构光技术3D结构光技术（StructuredLight）是通过光学手段提供被摄制物体的三维结构，再行将提供到的信息展开更加了解的应用于。这种方案在未来将很有前景，可扩展空间更为辽阔，比如5G通信、AR以及其他与3D建模等涉及的领域都可以充分发挥它独特的关键作用。例如，iphonex／xr／xs／xsmax、oppoFindx、mate20pro等都是使用了3D结果光技术原理。3D结构光也有它的局限，比起传统的摄像头，3D结构光可以工作的距离要较短一些，最长距离一般在1米左右，OPPO得出的数据是60cm近精度也能掌控在±1mm范围。

2．ToFToF（TimeOfFlight，时差测距技术），非常简单来说，是指收到一道经过处置的光，遇到物体以后不会光线回去，捕猎往返的时间，因为未知光速和调制光的波长，所以能较慢精确计算出来出有到物体的距离。ToF技术的普及与发展指日可待，vivo早已守住先机，而且苹果分析师也曾预测2019年iPhone或许不会有根本性创意就还包括使用ToF技术。3．双目立体光学双目立体光学（StereoSystem）是利用双摄像头摄制物体，再行通过三角形原理计算出来物体距离。

早已上市的华为nova3使用的就是双目3D人脸识别方案。双目方案的原理最简单，成本也较为较低。技术发展方向融合三维信息：二维和三维信息融合使特征更为鲁棒多特征融合多特征融合：单一特征无法应付简单的光照和姿态变化大规模人脸核对：面向海量数据的人脸核对与搜寻深度自学：在大数据条件下充分发挥深度神经网络强劲的自学能力写出在最后随着人工智能的发展，在全球信息化、云计算、大数据的背景下，生物识别技术的应用面不会更加大。其中人脸识别技术不会朝着网络化、云技术、多模式融合的趋势发展。

国内外巨头争相加码人脸识别技术，我国涉及构建应用于的企业就有数百家，至于谁家算法更胜一筹，并不是重点问题。此时，我们否要考虑到：防止热点过度抹黑，企业发售确实合乎用户市场需求、市场所需的技术服务，才是关键所在？。

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