人臉識別的運用方法

　　人臉識別技術基于人的面部特征來進行身份識別的生物識別技術，主要包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認和身份查詢等。這項技術是生物學、心理學的結合。在認知學、模式識別、圖像處理、計算機視覺等多個領域的知識及相關技術，可廣泛應用于身份認證、身份識別、訪問控制、安全監(jiān)測、人機交互等多種場景中。那么人臉識別是如何運用的呢?下帶你簡單了解人臉識別的運用方法。

　　人臉識別大概分為兩種應用方式、四步流程

　　兩種模式：1:1比對和1:N識別，1:1比對，只要確定是授權人;1:N識別物體是否在人臉數據庫中。

　　四步流程：人臉檢測、活體檢測、人臉特征提取、人臉識別。

　　隨著刷臉時代的到來，人臉識別市場廣闊，盈利模式的變化，消費級鄰域的產業(yè)化將會爆發(fā)。面部識別技術可應用于政府層面，如政府、安防、公安刑偵等，也可應用于金融、汽車電子、新零售等行業(yè)，目前只能在手機、支付、互聯網等消費級應用中使用，正處于政府層面，如金融、汽車電子、新零售等領域。從傳統(tǒng)的硬件銷售、軟件按量或按時收費、軟件技術支持、軟硬件一化解決方案到未來可能實現的大規(guī)模數據變現，變現模式多種多樣，我們認為未來人臉識別有巨大的市場需求和廣闊的應用前景，有望維持加速增長。

　　長期以來，人臉識別技術缺乏創(chuàng)新、應用推廣有限、價格昂貴等制約了人臉識別的發(fā)展。針對人臉識別算法優(yōu)化、輕量化研究的團隊較少，尚未完成的算法優(yōu)化，在低功耗的情況下保持一定的速度和精度是人臉識別應用的發(fā)展難點。所以近幾年人臉識別雖被廣泛應用于出入境報關、機場安檢等政府部門，但一直未能真正進入商用領域。從技術層面來看，人臉識別準確度和核心算法原始創(chuàng)新不足，技術標準制定不完善，快速準確地完成人臉識別需要解決許多技術難點、自身生理變化。當人臉比對時，若自身與數據庫內存儲的人臉發(fā)生較大變化。比如體驗剃須、換發(fā)型、遮蓋眼鏡等等。即刻外表并沒有太大的改變，人們通過面部表情的變化，很容易導致比較失敗。外界環(huán)境影響。臉部接受許多外在因素的影響：拍攝角度不同。臉部的視覺圖像差別很大;易受光照條件的影響，如白天和黑夜、室內和室外的光照。