人脸识别技术在数字时代得到了改进

在科技相关行业的应用中，物联网(IoT)的概念逐渐成型，并与大数据、人工智能(AI)等热点趋势对接，形成以传感器为检测手段的AIoT (AI+IoT)新兴发展。环境信息采集后，数据传输到云服务器，通过大数据库和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。随着手机中人脸识别和人工智能技术解决方案的引入，各行各业重新关注人脸识别技术。此外，人脸识别技术正逐步广泛应用于门禁、监控、金融、零售等行业。

什么是面部识别?

人脸识别系统利用生物识别技术从照片或视频中映射出人脸特征，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

数字图像与人脸识别的时代

在引入智能识别技术时，除了考虑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程度，以及新技术转化后可以带来的效益。就身份识别技术而言，识别的准确性是各种应用联锁的先决条件，特别是在门禁、金融或信息技术等追求高安全性的领域，任何可能造成危险的因素都必须消除。生物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(如密码或身份卡)相比，它更方便获取，并且具有更高的安全保护强度。

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以相机为媒介的非接触式技术。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，可以识别移动中的目标。应用程序可以扩展为多人阅读，区域监测和识别。

随着摄像机和后端处理计算机设备的不断改进，高分辨率摄像机逐渐普及。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设备的门槛也降低了。

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，过去早期容易出现的识别错误已经不复存在。

以金融行业为例，通过摄像头确认用户身份，进一步针对用户需求提供深度的专业服务。在零售业中，人脸识别可以用来分析顾客群体、停留时间、感兴趣的产品，从而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人脸识别完成结账和支付流程。

人脸识别技术结合了人工智能图像识别与分析、数据传输、大数据等技术，逐渐得到广泛应用。面部识别技术基础:

从人脸识别技术的核心和功能来看，人脸识别最简单也是最重要的概念是一种身份验证方式。以“身份识别”和图像为分析材料，通过AI深度学习训练，梳理出软件识别引擎的专用算法，发现图像之间的相关性(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采集到的图像特征进行对比。因此，照片的图像质量、人脸的拍摄角度、光线以及被拍摄人脸的范围等因素都会影响最终的识别结果。只有当材料和合适的环境条件得到满足时，人脸识别系统才能发挥最大的作用。

新一代研发技术:人脸地图

从人脸图像中提取可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进行图像识别，以获得既定的标准化。例如，第一层提取帧中的局部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起来形成一个完整的值。这个识别系统把人脸当作地图。地图上有形状各异的物体。每一个小物体在地图上都有一个特定的坐标来表示物体的位置和距离，所以不只是收集几个特定的物体。特征点是通过整个人脸的面积和相对位置来计算的。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，也可以通过对比其他区域来完成识别。

AI深度学习:人脸识别技术的区域体验。人脸识别系统的核心是人工智能技术，需要不断输入图像数据。通过数据收集进行正确/错误的调整，将提高系统的分析能力。数据输入越多，分析次数越多，结果就越精确。

形成基于身份识别的多种应用

人脸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。通过监视和识别分析，它甚至可以协助追捕罪犯。将特定人物的照片数据存储在数据库中后，通过摄像头和识别系统即可找到该人物的具体位置。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。如果对人脸图像进行识别，还可以形成与个人身份相关的各种智能设置。因为摄像头是媒介，可以在用户意识不到的情况下快速完成身份验证，并整合其他设备功能，提供更加轻松体贴的生活空间。

人脸识别的优点

• 应用范围广
  人脸识别技术的应用已经渗透到日常生活中，极大地提高了生活的效率和质量，包括机场出入境、智能手机解锁、值机和下班、智能ATM、智能社区住房等。
• 非接触式
  在众多的生物识别技术中，人脸识别是非接触的。虹膜和指纹识别需要近距离直接接触，而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，计算出两个人有八种相同面部特征的概率小于万亿分之一。然而，世界总人口为74亿。根据这些数据，可以确定找到两张相同的脸的概率几乎是不可能的，所以人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

• 不稳定的面部状况
  面部特征不像指纹那样不可改变。随着时间和年龄的增长，面部特征会发生轻微的变化。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，人脸信息只需要一张照片就可以获得，因此被识别的人不需要自愿提供信息。面部数据也是个人信息。从一张照片中就可以获得一个人的身份、姓名、年龄、背景和电话号码，这让人对个人隐私保护产生了怀疑。尽管人脸识别技术带来了无数的便利，但隐私问题将是人脸识别技术未来面临的主要挑战。
• 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、眼纹技术、眨眼检测或多重身份验证来克服这个问题。

技术已经发展到几乎所有的事情都可以用技术来完成。新兴的人脸识别技术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，而且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。但每当一项新技术出现，问题就不可避免地随之而来。目前还没有开发出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面临的一大挑战。未来实现更高识别精度的前景是加强能够减少正面识别所需的照片样本数量的算法。随着识别精度的提高，信息安全性可以进一步加强，人们可以更放心地信任人脸识别技术。