近年來(lái)，隨著國(guó)內(nèi)深度學(xué)習(xí)算法的飛速進(jìn)步與龐大數(shù)據(jù)資源的積累，人臉識(shí)別技術(shù)得以迅速普及，展現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。從宏大的智慧城市構(gòu)建到細(xì)微的手機(jī)APP登錄解鎖功能，人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)處不在。然而，許多消費(fèi)者對(duì)此仍感困惑不解。今天，小編就來(lái)為大家揭秘深度學(xué)習(xí)算法背后的故事。

什么是深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它依賴(lài)于多層（至少三層）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)的一大突破在于其無(wú)需人類(lèi)將特定領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)特征，即可自動(dòng)構(gòu)建學(xué)習(xí)模式。這一技術(shù)革新了人工智能算法的設(shè)計(jì)路徑，突破了性能瓶頸，為人臉識(shí)別等高精度技術(shù)的實(shí)現(xiàn)鋪平了道路。

在基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法中，如何促使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有效且穩(wěn)健地學(xué)習(xí)生物特征至關(guān)重要。為此，一個(gè)高效的學(xué)習(xí)引導(dǎo)機(jī)制必不可少。在模型訓(xùn)練實(shí)踐中，常采用度量學(xué)習(xí)方法，通過(guò)將人物面部特征間的距離作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)的導(dǎo)向，從而精確區(qū)分不同個(gè)體，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的高效與準(zhǔn)確。

深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法的特點(diǎn)

01自然性

自然性是指該識(shí)別方式同人類(lèi)（甚至其他生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類(lèi)也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟?lèi)或者其他生物并不通過(guò)此類(lèi)生物特征區(qū)別個(gè)體。

02非接觸性

人臉識(shí)別完全利用可見(jiàn)光獲取人臉圖像信息，不同于指紋識(shí)別需要利用手指接觸傳感器采集指紋，用戶(hù)不需人臉與設(shè)備直接來(lái)接觸，可以同時(shí)滿(mǎn)足多人連續(xù)進(jìn)行人臉圖像信息的識(shí)別和分揀，在醫(yī)院測(cè)溫、小區(qū)門(mén)禁等一些應(yīng)用場(chǎng)景下人臉識(shí)別技術(shù)的非接觸性特點(diǎn)可為用戶(hù)提供便利。

未來(lái)發(fā)展

人臉識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中不斷成熟，其市場(chǎng)的需求不斷增加，人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)也在不斷地被挖掘。大數(shù)據(jù)快速發(fā)展背景下，人臉識(shí)別技術(shù)必須有所創(chuàng)新。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了為公安大數(shù)據(jù)打造的云計(jì)算人臉識(shí)別技術(shù)，通過(guò)將人臉特征散布到多臺(tái)電腦進(jìn)行計(jì)算，獲取更強(qiáng)的計(jì)算能力，同時(shí)基于云架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)施混合多算法，提高大數(shù)據(jù)庫(kù)容量下人臉圖像的識(shí)別和對(duì)比特性。同時(shí)，由于部分時(shí)候設(shè)備或目標(biāo)距離較遠(yuǎn)，獲得的人臉圖像質(zhì)量較低，在此情況下人臉識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)受到明顯影響，需要利用人臉圖像重建技術(shù)組建高質(zhì)量圖像，從而輔助提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率，云計(jì)算為人臉圖像重建也搭建出更便捷的交流溝通平臺(tái)。