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时间：2023-04-15 浏览：53 分类：网络

日前，2016年百度国际大会开幕，创始人李彦宏在会上宣告了以“人工智能”为主题的讲演，并指出百度大脑的图画辨认才能十分杰出，其人脸辨认精确率已高达99.7%；引人注意图G20峰会如期举行，人脸辨认技能被使用于安防。

近期人脸辨认相关催化事情密布云涌引发业界遍及重视。此前小米科技宣告小米人脸检测团队研制的新算法在FDDB人脸检测精确率全球排名榜首，百度、腾讯、360等国内互联大公司也都建立了人脸检测算法团队，积极参与FDDB渠道的评测。

别的，苹果、三星、华为、Facebook、谷歌等各大终端巨子也纷繁布局脸部辨认技能。能够预判，在使用场景不断添加的情况下，脸部辨认极有可能是下一个消费终端立异的大方向。

据了解，人脸辨认是依据人的脸部特征信息进行身份辨认的一种生物辨认技能。用摄像机或摄像头收集含有人脸的图画或视频流，并主动在图画中检测和盯梢人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技能。

一个全主动人脸辨认体系一般包含三个关键技能：人脸检测、特征提取和人脸辨认。

人脸检测是从杂乱的布景中提取咱们感兴趣的人脸图画区域。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部歪斜和人脸巨细改变以及各式各样遮挡等要素都会使人脸检测问题变得更为杂乱。人脸检测的首要意图是在输入的整幅图画上寻觅人脸区域，然后为后续的人脸辨认作预备。人脸检测的中心技能包含如下三个方面：

一、依据特征的人脸检测技能。可选用色彩特征、概括特征、纹路特征、结构特征、直方图特征等进行人脸检测。

二、依据模板匹配的人脸检测技能。事前设定好必定的候选人脸模板库，接着采纳必定的模板匹配战略，用模板库中的模板对图片进行匹配，经过相关性的凹凸和所匹配的模板巨细承认人脸巨细以及方位信息。

三、依据计算的人脸检测技能。收集很多的“人脸”和“非人脸”图片以构成人脸正、负样本库，并选用计算办法进行强化训练，然后完成对人脸和非人脸的形式进行检测和分类。比较经典的有Adaboost办法、人工神经络办法、支撑向量机办法等。

特征提取首要是从人脸图画中提取具有判别性的特征，它是人脸辨认的中心部分。特征提取的好坏会在很大程度上影响人脸辨认作用，现有的办法首要包含如下四个方面：

几许特征。以面部特征点之间的间隔和比率作为特征，其辨认速度快，对内存要求较小，对光照不太灵敏。

依据模型的特征提取办法。隐马尔科夫模型是一种常用的模型，依据不同特征状况所具有的概率不同而提取人脸图画特征。

依据计算的特征提取办法。将人脸图画视为随机向量，并用计算办法区分不同人脸特征形式，比较典型的有特征脸、独立成分剖析、奇异值分解等。

依据神经络的特征提取办法。使用很多神经单元对人脸图画特征进行联想存储和回忆，依据不同神经单元状况的概率完成对人脸图画精确辨认。

人脸辨认是依据所提取的人脸图画特征选用相关辨认算法进行人脸承认或区分。行将已检测到的待辨认人脸与数据库中已知人脸进行比较匹配，得出相关信息，该进程的关键是挑选恰当的人脸表征方法与匹配战略，体系的结构与人脸的表征方法密切相关。

一般依据所提特征而挑选不同辨认算法进行衡量，常用的包含间隔衡量、支撑向量机、神经络、k均值聚类等。

人脸辨认避免了指纹磨损，或水渍、油渍等影响指纹辨认精度一起对设备形成损耗的直接触摸方法，且在辨认方法上与人类辨认同类个别方法相同。人脸辨认从上一年开端广泛使用，金融相关安全范畴是浸透最快的，这点和指纹辨认类似。随同互联金融的开展，脸部辨认会成为“基建”需求。

别的，现在智能手机立异遭受瓶颈，产品趋于同质化的布景下，脸部辨认技能增强了智能手机的产品差异化，将成为新的立异点与趋势。