人臉識別特征介紹1、幾何特征，這是從面部點之間的距離和比率作為特征，識別速度快，需要內(nèi)存比較小，對于光照敏感度降低。2、基于模型特征，這是根據(jù)不同特征狀態(tài)所具備的概率不同來提取人臉圖像特征。3、基于統(tǒng)計特征，就是將人臉圖像視為隨機向量，并用統(tǒng)計方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、**成分分析、奇異值分解等。4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡特征，這是利用很多的神經(jīng)單元對人臉圖像特征進行聯(lián)想存儲和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實現(xiàn)對人臉圖像準確識別。隨著人工智能的發(fā)展，科學技術(shù)的不斷進步，人臉識別技術(shù)會有更多的應用方向，它的安全問題也會逐漸被重視。更多關(guān)于人臉識別資訊，人臉識別產(chǎn)品，人臉識別技術(shù)隨著N的變大誤識別率會升高，識別時間也會增長，所以相似度閾值通常都設(shè)定得較高，通過率會下降。唐山多功能人臉識別

   “先讓機器看懂世界，再讓機器真正思考?！薄斯ぶ悄苌鐣牡絹?，離不開生物識別技術(shù)的發(fā)展，而人臉識別是**性的技術(shù)之一。在這場世界角逐中，中國企業(yè)成為一匹***，掌握著話語權(quán)。智能社會入口之戰(zhàn)人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。作為智能社會的***入口，人臉識別被資本視為顛覆性的黑科技。在中國，上至三大互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT，下至創(chuàng)業(yè)團隊都已紛紛布局。百度是在人臉識別領(lǐng)域布局較早的公司之一。2016年，百度的人臉識別技術(shù)開始在多種場景落地。在百度大廈，員工已經(jīng)實現(xiàn)了刷臉進樓；在烏鎮(zhèn)景區(qū)，游客可以刷臉通過景區(qū)閘機。未來，百度將把“刷臉”推廣到日常生活的更多領(lǐng)域。阿里也對人臉識別極度重視。目前，阿里已***將該技術(shù)應用到自己的支付寶、淘寶等平臺，并將協(xié)同旗下的其他業(yè)務板塊等，培養(yǎng)人臉識別的應用場景。騰訊則成立了優(yōu)圖團隊研發(fā)人臉識別，為QQ空間、騰訊地圖、騰訊游戲等50多款產(chǎn)品提供圖像技術(shù)支持。唐山多功能人臉識別可以提供自動**系統(tǒng)。

1、光照問題，光照變化是影響人臉識別性能的關(guān)鍵因素，對于這個問題的解決程度關(guān)系著人臉識別應用進程的成敗。因為人臉的3D結(jié)構(gòu)，光照投射出的陰影會加強或減弱原有的人臉特征。特別是在晚上，可能是因為光線不足造成的面部陰影，會導致識別率的下降，使得人臉識別系統(tǒng)難以滿足應用需求。2、姿態(tài)問題，人臉識別是依據(jù)人的面部表象特征來進行識別，如何識別由姿態(tài)引起的面部變化是這項技術(shù)的難點之一。姿態(tài)問題關(guān)聯(lián)到頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉(zhuǎn)會造成面部信息的部分缺失，使得姿態(tài)問題成為人臉識別的一個技術(shù)難題。3、表情問題，面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化也會影響著人臉識別的準確率。但現(xiàn)在，不管是張嘴還是做一些夸張的表情，計算機可以通過三維建模和姿態(tài)表情校正的方法來把它糾正。4、遮擋問題，這個問題是對于沒有在配合情況下的人臉圖像采集，是一個比較嚴重的問題。尤其是在監(jiān)控環(huán)境下，被監(jiān)控對象都會帶著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像可能不完整。

   從而影響后面的特征提取與識別，還有可能導致人臉檢測算法的失效。

   二、人臉識別技術(shù)發(fā)展歷程人臉識別**初在20世紀60年代已經(jīng)有研究人員開始研究，真正進入初級的應用階段是在90年代后期，發(fā)展至今其技術(shù)成熟度已經(jīng)達到較高的程度。整個發(fā)展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網(wǎng)應用階段。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。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時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、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。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)點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬件基礎(chǔ)完善和采集快捷便利，可拓展性好。在復雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應用的主流識別技術(shù)。臉識別技術(shù)的應用確實是可以加強學校的安保力量也能提高學校的管理效率。

   三、人臉識別技術(shù)研發(fā)現(xiàn)狀截至2018年7月2日，我國人臉識別技術(shù)專利申請總量達到10404項。其中，發(fā)明專利數(shù)**多，達到6589項，占比為；實用新型專利數(shù)其次，為2591項，占比為；外觀、發(fā)明授權(quán)專利數(shù)占比分別為、。從申請專利數(shù)量來看，2007-2017年，我國人臉識別專利申請數(shù)量總體上呈上升的趨勢。尤其是2014年后，人臉識別專利申請數(shù)量大幅增多；到2017年，人臉識別專利申請數(shù)量達到2847項。從公開**數(shù)量來看，2007-2017年，我國人臉識別**公開數(shù)量總體上呈趨勢。2017年，我國人臉識別**公開數(shù)量為2698項，達到近年來比較大值；截至2018年7月，**公開數(shù)量為2163項。人臉識別考勤系統(tǒng)整理生成考勤報表以便于人事部門進行員工的績效考核。唐山多功能人臉識別

改善提供更好的公共安全。唐山多功能人臉識別

   當前主流的人臉識別算法，在進行人臉識別****的人臉比對時，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。我們辨別一個人的特征，可能會記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍色頭發(fā)、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會比肉眼所能觀察到的多很多。人臉識別算法通過深度學習，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對海量人臉圖片進行學習，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)計的特征。每張人臉在算法中都有一組對應的特征值，這也是進行人臉比對的依據(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。我們就是通過這個來識別兩張臉是不是同一個人。唐山多功能人臉識別

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