面对数字时代，人脸识别技术有所改善

在技​​术相关的行业的应用中，物联网（物联网）的概念逐渐形成，它与大数据和人工智能（AI）等热潮相连，以形成充气的新兴发展（人工智能+IoT), which is detected by sensors After the environmental information, the data is transmitted to the cloud server, and various "smart" applications are formed through the big data database and AI deep learning to provide users with more efficient and fast services. With the introduction of face recognition AI technology solutions in mobile phones, various industries have renewed attention to face recognition technology. In addition, face recognition technology is gradually being widely used in access control, surveillance, finance, and retail industries.

用人脸识别拥抱数字成像时代

引入智能识别技术，除了最初建造的设备的成本外，还需要考虑该技术的实用性和公众接受性，以及新技术的转换带来的好处。就身份识别技术而言，识别的准确性是联锁各种应用的先决条件，特别是在追求高安全性的访问控制、金融或信息技术领域，必须消除任何可能导致危险的因素。生物特征识别的优点是其独特的个人生理特征不会丢失或遗忘，并且不需要额外携带。与其他身份识别方法（如密码或身份证）相比，它更方便获取，并且具有更高的安全防护强度。

在许多生物识别中，人脸识别是非接触技术，因为它使用相机作为媒体。与识别方法（如指纹或虹膜）相比，它不需要近距离和直接接触，并且可以在移动和同时识别。扩展应用程序，如多人，区域监测和识别。

随着摄像机和后端加工计算机设备的不断改进，高分辨率相机逐渐变得流行。高质量的图像和硬件处理性能不再难以获得高端设备。因此，对于用户，有必要实现面部识别系统的阈值也降低。

随着研发行业的长期努力，人脸识别技术的准确性和速度得到了大大提高，并且易于发生的早期识别误差不再存在。

例如，在金融业中，相机用于确认用户的身份，并进一步提供深入的专业服务，以响应用户需求。在零售业中，面部识别可用于分析客户群体，停留时间和兴趣的产品，以形成更准确的商业营销模式。其中，无人店还通过产品图像识别和面部识别完成结账和付款流程。

就人脸识别技术的核心和功能而言，最简单也是最重要的概念就是人脸识别，它是一种识别身份的方式。以“身份识别”和图像为分析材料，通过人工智能深度学习训练，对软件识别引擎的专用算法进行梳理，并找到图像之间的相关性(相似度)，最终获得识别结果。

人脸识别技术受限于所获得的分析材料，即人脸图像的清晰度。在访问控制方面，在设置可通过列表时，必须先建立一个图像特征库，然后根据现场摄像机捕捉到的图像特征进行比较。因此，照片的图像质量、人脸的拍摄角度、光线、被隐藏的人脸的距离等因素都会影响最终的识别结果。只有在材料和合适的环境条件下，人脸识别系统才能发挥最大的效果。

提取人脸图像中可以分析和识别的特征是人脸识别技术的关键。计算机需要通过多层芯片网络操作来执行图像识别，以获得既定的标准。例如，第一层首先提取帧中的部分图形以识别各种形状，这些形状可以是眼睛、鼻子、嘴和其他面部特征，然后组合这些形状以形成完整的值。就是把人的脸当作地图。地图上有不同形状的物体。每个小对象在地图中都有一个特定的坐标来指示对象的位置和距离，因此它不仅仅是收集几个特定对象。通过整个面的面积和相对位置计算特征点。由于将整个人脸用作识别区域，因此即使人脸的某些部分被轻微遮挡，也可以通过比较其他区域来完成识别。

人脸识别系统的核心是人工智能技术，它需要不断输入图像数据，通过数据采集进行纠错，从而提高系统的分析能力。输入的数据越多，分析的次数越多，结果就越准确。

人脸识别技术现在被广泛应用于许多不同的领域。在安全监控领域，人脸识别技术可以有效地预防犯罪。通过监视和身份分析，它甚至可以帮助追捕罪犯；特定人物的照片数据存储在数据库中后，可以通过摄像头和识别系统找到特定的人物。地点。在医疗,零售,金融等领域,也可以根据自身需要形成专门的技术应用。在建筑中，如果使用图像空间，人脸识别技术不仅可以应用于门禁，还可以形成与个人身份相关的各种智能联动设置。因为相机是媒介，它可以在没有用户意识的情况下快速完成身份验证，并集成其他设备功能，提供更轻松、更体贴的生活空间。

人脸识别的优点

• 广泛的应用
  人脸识别技术的应用已经大量涌入生活，大大提高了生活的效率和质量，包括机场出入境、智能手机解锁、下班值机、智能ATM、智能社区住房等。
• 非接触式
  在许多生物识别技术中，人脸识别是非接触的。对于虹膜和指纹识别，近距离需要直接接触，面部识别可以在不接触的情况下达到身体识别的效果。
• 唯一性
  科学研究后，在两个人之间拥有8个相同面部特征的可能性小于万亿中的一个。但是，世界的总人口为74亿。基于这一总，可以解释说，找到同一面孔的情况几乎是不可能的，所以面部具有独特的识别特征。
• 更低的花费
  面部识别最基本只需要面部的图像，并且现代摄像机和摄像机的像素越来越高。随着智能手机的推广，获得高质量的图像相对容易，这大大降低了面部识别量。识别阈值。

面部识别的弊端

• 面部不稳定
  面部的面部特征不是指纹的不可变。随着时间和年龄，面部的特征将稍微改变，或者光，表达，整形手术等可能影响识别结果。
• 害怕侵犯隐私
  由于人脸信息只能从照片中获取，与指纹识别不同的是，人不需要采集指纹样本。人脸数据也属于个人信息。你可以从一张照片中知道一个人的身份、姓名、年龄、背景和电话号码，这让人对个人隐私保护产生怀疑。虽然人脸识别技术带来了无数的便利，但隐私问题将是未来人脸识别技术面临的主要挑战。
• 如何区分照片和真实的人
  在过去，2D技术是焦点，可能难以区分真实的假。为了提高安全性和准确性，3D技术，眼睛模式技术，眨眼检测或多个身份验证必须合并以克服此问题。

随着技术的进步，它已经发展到几乎所有东西都可以使用技术完成。然而，面部识别的出现已经取代了传统的登录和拳击，现金支付和解锁。如今，生活中可以看到面部识别申请。面部识别技术不仅提高了效率，而且大大提高了人类生活的质量与各种行业和领域的组合，并带来了很多经济价值。但每次出现新技术或技术，都会不可避免地遵循问题。其中，仍有一些技术尚未完全克服，以区分照片和真实的人。隐私问题也是人脸识别领域的主要挑战。未来的前景是通过加强算法来实现更高的识别准确性并减少照片样本数量。此外，进一步加强信息安全，使人们可以更加放心，并信任这种技术在使用人脸识别。