近年來，隨著人工智能、計算機視覺、大數(shù)據(jù)、云計算、芯片等技術(shù)的迅速發(fā)展，人臉識別技術(shù)取得了長足的進(jìn)步并且在眾多場景中得以成功應(yīng)用并大規(guī)模商業(yè)化普及，為經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展以及人們?nèi)粘Ｉ顜肀憬荨＝裉煨【幘蛶Т蠹铱匆幌?D人臉識別智能鎖，從中了解一下最新的人臉識別技術(shù)。

人臉識別現(xiàn)狀

傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識別，人們也比較熟悉這樣的識別方式。不過，這種方式的缺點其實非常明顯，光線的限制性非常大，并不能滿足實際的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識別效果不盡人意。

迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?/p>

人臉識別技術(shù)細(xì)節(jié)

當(dāng)今主流的人臉識別算法，主要包括人臉檢測、人臉預(yù)處理、特征項提取、比對識別、活體鑒別五大步驟。其中人臉檢測、人臉預(yù)處理、特征項提取可統(tǒng)稱為人臉視圖解析過程，即從視頻和圖像中檢測出人臉，通過圖像質(zhì)量判斷，選取合適的人臉圖片，提取人臉特征向量，用于后續(xù)比對識別。

比對識別處理可以分為人臉驗證(1：1)和人臉辨識(1：N)兩類;活體鑒別算法用以判斷人臉識別處理中的人臉圖像，是否采集自真實人體。在實際應(yīng)用中，除了上述人臉識別算法，前端視圖采集技術(shù)、人臉數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、應(yīng)用軟件管理技術(shù)也是人臉識別技術(shù)應(yīng)用中重要的技術(shù)部分。

人臉識別技術(shù)發(fā)展

隨著人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也在不斷促進(jìn)技術(shù)本身持續(xù)發(fā)展?；A(chǔ)算法研究、人臉重建技術(shù)、戴口罩人臉識別、3D人臉識別技術(shù)、新型人臉采集技術(shù)、人臉聚類技術(shù)、和低質(zhì)量人臉識別技術(shù)，是產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點課題，也預(yù)示了人臉識別技術(shù)的發(fā)展趨勢。

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