人脸识别技术在数字时代得到了改进

在技术相关行业的应用中，物联网(IoT)的概念逐渐成型，并与大数据、人工智能(AI)等热点趋势相结合，形成了由传感器检测的AIoT (AI+IoT)的新兴发展。采集环境信息后，将数据传输到云端服务器，通过大数据数据库和AI深度学习形成的各种“智能”应用，为用户提供更高效、快捷的服务。随着人脸识别和AI技术解决方案在手机中的引入，各行业对人脸识别技术重新关注。此外，人脸识别技术正逐渐广泛应用于门禁、监控、金融、零售等行业。

什么是面部识别?

面部识别系统使用生物识别技术从照片或视频中绘制面部特征，并与数据库进行匹配。面部识别技术是一种识别人类的方法

人脸识别的数字成像时代

在引入智能识别技术时，除了初期建造的设备成本外，还需要考虑该技术的实用性和公众接受度，以及新技术转化后所能带来的效益。就身份识别技术而言，识别的准确性是各种应用环环环扣的前提条件，尤其是在门禁、金融、信息技术等追求高安全性的领域，必须消除任何可能造成危险的因素。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，也不需要额外携带。与其他身份识别方式(如密码或身份证)相比，更方便获取，也具有更高强度的安全防护。

在众多的生物识别方法中，人脸识别的独特之处在于它是一种非接触式技术，因为它使用相机作为介质。与指纹或虹膜读取等识别方法相比，它不需要近距离直接接触，可以识别运动中的目标。应用程序可以扩展为多人阅读、区域监测和识别。

随着相机和后端处理计算机设备的不断完善，高分辨率相机逐渐普及。高质量的图像和硬件处理性能不再难以获得，也不再需要高端设备。因此，对于用户来说，实现人脸识别系统所需的设备门槛也降低了。

经过研发行业的长期努力，人脸识别技术的准确性和速度都有了很大的提高，过去容易发生的早期识别错误已经不复存在。

以金融行业为例，通过摄像头来确认用户身份，并针对用户需求进一步提供深度的专业服务。在零售行业，人脸识别可以用来分析客户群体、停留时间、感兴趣的产品，形成更准确的商业营销模型。其中，无人店还通过产品图像识别和人脸识别完成结账和支付流程。

结合AI图像识别与分析、数据传输、大数据等技术，人脸识别技术逐渐得到广泛应用。人脸识别技术基础:

关于人脸识别技术的核心和功能，人脸识别最简单也是最重要的概念是一种身份验证的方式。以“身份识别”为基础，以图像为分析材料，通过AI深度学习训练，对软件识别引擎的专用算法进行整理，找到图像之间的相关性(相似度)，最终得到识别结果。

人脸识别技术受到其所获得的分析材料的限制，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、光线以及被捕捉人脸的范围等因素都会影响最终的识别结果。只有满足了材料和合适的环境条件，人脸识别系统才能发挥出最大的效果。

新一代研发技术:人脸地图

从人脸图像中提取出可分析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进行图像识别，才能获得既定的标准化。例如，第一层提取框架中的部分图形来识别各种形状，这些形状可能是眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征，然后将这些形状组合成一个完整的值。这种识别系统将人脸视为地图。地图上有不同形状的物体。每个小物体在地图上都有一个特定的坐标来指示物体的位置和距离，所以它不只是收集几个特定的物体。特征点通过整个人脸的面积和相对位置来计算。由于使用整个面部作为识别区域，即使面部的某些部分被轻微遮挡，仍然可以通过比较其他区域来完成识别。

AI深度学习:面部识别技术的区域经验。人脸识别系统的核心是AI技术，需要连续输入图像数据。正确/错误的调整通过数据采集，将提高系统的分析能力。输入的数据越多，分析的次数越多，结果就越精确。

基于身份识别形成多个应用

面部识别技术现在被广泛应用于许多不同的领域。在安防监控领域，人脸识别技术可以有效预防犯罪。通过监视和身份分析，它甚至可以协助追捕罪犯。在数据库中存储了特定人物的照片数据后，通过摄像头和识别系统就可以找到此人的具体位置。在医疗、零售、金融等领域，也可以根据自身需求形成特殊的技术应用。在建筑建筑中，面部识别技术不仅可以应用于门禁控制。如果人脸图像被识别，还可以形成与个人身份相关的各种智能设置。由于摄像头是媒介，可以在用户不知不觉中快速完成身份验证，并整合其他设备功能，提供更轻松体贴的生活空间。

人脸识别的优势

• 应用范围广
  人脸识别技术的应用已经渗透到日常生活中，极大地提高了生活效率和质量，包括机场出入境、智能手机解锁、值机下班、智能ATM、智能小区住房等。
• 非接触式
  在众多生物识别技术中，人脸识别是非接触式的。对于虹膜和指纹识别，近距离需要直接接触，但人脸识别可以实现无接触的身体识别。
• 独特性
  经过科学研究，有人计算出两个人拥有8个相同面部特征的概率不到万亿分之一。然而，世界上有74亿人口。根据这些数据，可以确定找到两张完全相同的脸的概率几乎是不可能的，所以这张脸具有独特的识别特征。
• 更低的成本
  最基本的人脸识别只需要人脸的图像，而现代相机和摄像机的像素越来越高。随着智能手机的普及，获得高质量的图像相对容易，这大大降低了人脸识别所需的识别技术门槛。

人脸识别的缺点

• 面部状况不稳定
  面部特征不像指纹那样是不可改变的。随着时间和年龄的增长，面部特征会有轻微的变化。灯光、面部表情、整形手术等也可能影响识别结果。
• 担心侵犯隐私
  与指纹识别不同，人脸信息可以从照片中获得，被识别的人不需要自愿提供信息。人脸数据也是个人信息。仅凭一张照片就可以获取一个人的身份、姓名、年龄、背景、电话号码等信息，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一大挑战。
• 如何区分照片和真人
  在过去，2D技术是重点，可能很难区分真假。为了提高安全性和准确性，必须结合3D技术、眼模技术、眨眼检测或多重身份验证来克服这一问题。

技术它已经发展到几乎所有的事情都可以用技术来完成。新兴的人脸识别已经取代了传统的签到、打卡、现金支付和解锁程序。如今，人脸识别应用在生活中随处可见。人脸识别技术不仅提高了效率，还大大提高了人类的生活质量。人脸识别与各个行业和领域的结合可以带来很大的经济价值。但每次新技术出现，问题就不可避免地随之而来。目前还没有能够完全区分照片和真人的技术。隐私问题也是人脸识别领域的一大挑战。为了获得更高的识别精度，未来的前景是加强算法，减少正识别所需的照片样本数量。随着识别精度的提高，信息安全可以进一步加强，人们可以更放心地信任面部识别技术。