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胡总 先生
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发布时间:2020-03-07 20:36:41









当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长,在数据匹配,将面临着更大的挑战。
人脸识别用途很大,但目前人脸识别技术有很多不足,如对周围的光线环境敏感,可能会影响识别的准确性,在面对黑暗、相似等复杂场景,识别率表现不佳。
近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩,但还是有很多方面需要努力,如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。

同一人的不通照片提取出的特征,在特征空间里距离很近,不同人的脸在特征空间里相距较远。
再来考虑人脸识别领域的两个问题:人脸验证和人脸识别。
在光照较差,遮挡,形变(大笑),侧脸等诸多条件下,***网络很难提取出与“标准脸”相似的特征,异常脸在特征空间里落到错误的位置,导致识别和验证失败。这是现代人脸识别系统的局限,一定程度上也是深度学习(深度***网络)的局限。
业内人士指出,评价人脸识别技术的成熟度,可从误识率、通过率、识别速度、***识别度和隐私性五个指标考察。肉眼的误识率是千分之一,而人脸识别的误识率可以低至百万分之一。
“刷脸”***的新款手机,机场高铁的智能闸机,小区写字楼的智能门禁,网约车软件的安全认证,“一键美颜”的***软件……除了安防和***,人脸识别应用的场景越来越多,用户基础也越来越广。据了解,目前已有超1亿用户使用过***宝的人脸识别登录功能,其中60岁以上老人多达百万,年龄***1大的已有109岁。
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