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下一个消费终端创新方向:人脸识别技术解析-BB贝博ballbet体育入口

发布时间:2022-10-02    来源:BB贝博ballbet体育入口38570

本文摘要:日前,2016年百度世界大会揭幕,创始人李彦宏在会上公开发表了以人工智能为主题的演说,并认为百度大脑的图像识别能力十分引人注目,其人脸识别准确率已低约99.7%;举世瞩目的G20峰会如期举行,人脸识别技术被应用于安防。

日前,2016年百度世界大会揭幕,创始人李彦宏在会上公开发表了以人工智能为主题的演说,并认为百度大脑的图像识别能力十分引人注目,其人脸识别准确率已低约99.7%;举世瞩目的G20峰会如期举行,人脸识别技术被应用于安防。近期人脸识别涉及催化剂事件密集云涌引起业内广泛注目。此前小米科技宣告小米人脸检测团队研发的新算法在FDDB人脸检测准确率全球排名第一,百度、腾讯、360等国内互联网大公司也都创建了人脸检测算法团队,积极参与FDDB平台的评测。

另外,苹果、三星、华为、Facebook、谷歌等各大终端巨头也争相布局脸部辨识技术。可以预判,在应用于场景大大减少的情况下,脸部辨识近于有可能是下一个消费终端创意的大方向。  据理解,人脸识别是基于人的脸部特征信息展开身份辨识的一种生物识别技术。

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用摄像机或摄像头收集所含人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和追踪人脸,进而对检测到的人脸展开脸部的一系列涉及技术。  一个全自动人脸识别系统一般还包括三个关键技术:人脸检测、特征提取和人脸识别。  人脸检测就是指简单的背景中萃取我们感兴趣的人脸图像区域。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部弯曲和人脸大小变化以及各种各样遮盖等因素都会使人脸检测问题显得更加简单。

人脸检测的主要目的是在输出的构图图像上找寻人脸区域,从而为先前的人脸识别作准备。人脸检测的核心技术还包括如下三个方面:  一、基于特征的人脸检测技术。可使用颜色特征、轮廓特征、纹理特征、结构特征、直方图特征等展开人脸检测。

  二、基于模板给定的人脸检测技术。事前原作好一定的候选人脸模板库,接着采行一定的模板给定策略,用模板库中的模板对图片展开给定,通过相关性的强弱和所给定的模板大小确认人脸大小以及方位信息。

  三、基于统计资料的人脸检测技术。收集大量的人脸和非人脸图片以包含人脸于是以、胜样本库,并使用统计资料方法展开强化训练,从而构建对人脸和非人脸的模式展开检测和分类。

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较为经典的有Adaboost方法、人工神经网络方法、反对向量机方法等。  特征提取主要就是指人脸图像中萃取具备判断性的特征,它是人脸识别的核心部分。

特征提取的好坏不会在相当大程度上影响人脸识别效果,现有的方法主要还包括如下四个方面:  几何特征:以面部特征点之间的距离和比率作为特征,其辨识速度快,对内存拒绝较小,对光照不过于脆弱。  基于模型的特征提取方法:隐马尔科夫模型是一种常用的模型,根据有所不同特征状态所具备的概率有所不同而萃取人脸图像特征。  基于统计资料的特征提取方法:将人脸图像视作随机向量,后用统计资料方法分辨有所不同人脸特征模式,较为典型的有特征脸、独立国家成分分析、无法解释值分解成等。

  基于神经网络的特征提取方法:利用大量神经单元对人脸图像特征展开误解存储和记忆,根据有所不同神经单元状态的概率构建对人脸图像精确辨识。  人脸识别是根据所萃取的人脸图像特征使用涉及辨识算法展开人脸证实或分辨。

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将要已检测到的待辨识人脸与数据库中未知人脸展开较为给定,得出结论涉及信息,该过程的关键是自由选择必要的人脸密切相关方式与给定策略,系统的结构与人脸的密切相关方式密切相关。一般根据所托特征而自由选择有所不同辨识算法展开度量,常用的还包括距离度量、反对向量机、神经网络、k均值聚类等。  人脸识别防止了指纹磨损,或水渍、油渍等影响指纹识别精度同时对设备导致损耗的必要认识方式,且在辨识方式上与人类辨识同类个体方式完全相同。人脸识别从去年开始广泛应用,金融涉及安全性领域是渗入最慢的,这点和指纹识别相近。

预示互联网金融的发展,脸部辨识不会沦为基础设施市场需求。  另外,目前智能手机创意遭遇瓶颈,产品渐趋同质化的背景下,脸部辨识技术强化了智能手机的产品差异化,将沦为新的创意点与趋势。


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