人臉識別系統性價比出眾

?人臉識別技術發展背景

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。除了安防、金融這兩大領域外，人臉識別還在交通、教育、電子商務等諸多場景實現了廣泛應用，且呈現出顯著應用價值。為了進一步把握人臉識別技術所帶來的重大機遇，我國出臺了一系列政策予以支撐。

2015年以來，我國相繼出臺了《關于銀行業金融機構遠程開立人民1幣賬戶的指導意見(征求意見稿)》、《安全防范視頻監控人臉識別系統技術要求》、《信息安全技術網絡人臉識別認證系統安全技術要求》等法律法規，為人臉識別技術的應用以及在金融、安防等領域的普及奠定了重要基礎。

2017年，人工智能第壹次被寫入全國政府報告；同年7月，發布了《新一代人工智能發展規劃》；12月，出臺了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，其中對人臉識別有效檢出率、正確識別率的提升做出了明確要求。作為人工智能主要細分領域，人臉識別獲得的國家政策支持顯而易見。

與傳統的指紋、磁卡等門禁體系辦理相比，人臉識別門禁體系在辦理使用上愈加智能快捷。以往社區人員發作變化，需要及時替換指紋、磁卡和鑰匙。人臉辨認門禁投入使用之后，新入住的用戶只需要在社區辦理處等級人臉信息，即可自在進出，大大節省社區人員變化辦理成本。

門禁作為寓居環境安防第壹關，其重要性不言而喻，門禁體系的設計作業漸成安防商場重視的要點。在人工智能技能百家爭鳴的當下，人臉辨認異軍突起，借助東風，推進人臉辨認門禁進一步走向商場。現在，人臉辨認門禁體系已被使用于金融、安防、教育、工作、大樓辦理等領域。

人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。下面宣城盛宇小編給大家介紹一下人臉圖像特征提取。

人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。基于知識的表征方法主要是根據人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。