人臉識別技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用及未來發(fā)展趨勢

高清芳

摘要：人臉識別技術(shù)是人工智能發(fā)展的產(chǎn)物，主要是在計(jì)算機(jī)的輔助下提取人臉信息，進(jìn)行識別的技術(shù)，此種技術(shù)可以用作人像身份判斷的工具，因此我們也可以稱之為人像識別。其中數(shù)據(jù)資源豐富、擴(kuò)展性強(qiáng)、接受性強(qiáng)是人臉識別技術(shù)的主要特點(diǎn)。本文針對人臉識別技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用及未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：人工智能;人臉識別;發(fā)展趨勢

一、人臉識別方法

1.1初級階段

該階段主要是以人臉重要器官作為分類特征，具有計(jì)算量小、內(nèi)存要求低。特征提取快的優(yōu)點(diǎn)，但是光照、表情等因素容易受影響。該階段主要采用的方法為基于模板匹配法，該方法在將局部特征忽視的時(shí)候，容易丟失信息資料。

1.2經(jīng)典算法涌現(xiàn)階段

該階段主要應(yīng)用的技術(shù)為2D人臉圖像線性子空間判別分析以及統(tǒng)計(jì)模式識別方法。初始特征為人臉圖像中像素顏色和灰度值。該方法采集圖像的條件較好，可以被應(yīng)用在中小型的數(shù)據(jù)庫中。

1.3人工提取特征階段

該階段認(rèn)為設(shè)計(jì)面部特征，對局部描述子進(jìn)行無監(jiān)督式學(xué)習(xí)，利用局部特征提取方法對局部領(lǐng)域像素亮度、顏色值進(jìn)行特征提取，解決了光照敏感度等因素的影響。該方法適用于真實(shí)條件下的人臉識別。

1.4深度學(xué)習(xí)階段

深度學(xué)習(xí)階段的特點(diǎn)為由人工設(shè)計(jì)特征和分類識別向基于DCNN轉(zhuǎn)變。該過程的轉(zhuǎn)變有較強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)特征。其中局部連接、權(quán)值共享等是深度學(xué)習(xí)階段的關(guān)鍵性技術(shù)。該階段主要的優(yōu)勢為是被準(zhǔn)確率較高，適用范圍較廣。但是此階段還存在以下問題，比如理論研究領(lǐng)域有待完善、標(biāo)記樣本的多樣性以及梯度不穩(wěn)定等問題，這些問題解決的方法為依靠人工經(jīng)驗(yàn)和知覺判斷。此外，該階段還需要浪費(fèi)較長的時(shí)間和較大資源費(fèi)用，也是需要改進(jìn)的問題。

二、人臉識別技術(shù)的過程

2.1人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)流程

2.2變換介紹

在進(jìn)行人臉識別過程中，變換方法有剛體變換以及非剛體變換。剛體變換由可以分為平移變換、縮放變換、旋轉(zhuǎn)變換等。非剛體變換可分為仿射變換和投影變換等。

剛題變換的過程為，在二維平面空間中，一點(diǎn)（x，y）通過剛體變換后得到新的位置坐標(biāo)（x，y），變換過程的公式如下所示：

式中，為旋轉(zhuǎn)角，，分別是在兩個(gè)方向上的平移變量。

線性變換和平移變換。在平面空間中的變換公式如下所示：

投影變換過程，可以采用高維空間上的線性變換來進(jìn)行表示，變化過程如下所示：

三、智能人臉識別技術(shù)在發(fā)展中面臨的問題

首先，智能人臉識別技術(shù)的應(yīng)用需要得到國家標(biāo)準(zhǔn)的具體制定以及國家相關(guān)政策的支持。國家制定相關(guān)的法律法規(guī)以及相應(yīng)政策的實(shí)施，為智能人臉識別技術(shù)的發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的后盾以及相應(yīng)發(fā)展方向。國家政策的安排往往代表了國家的立場與資金的緯度。目前智能人臉識別技術(shù)具有著較大的市場需求，倘若國家能夠在政策上提供相應(yīng)的支持，且資金上能夠?yàn)槠浒l(fā)展給予鼓勵，則其將能夠取得更好的發(fā)展效果。

其次，智能人臉識別技術(shù)需要對自身的技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的突破。目前，智能人臉識別技術(shù)仍舊存在著諸多技術(shù)困擾，例如角度、光線、姿態(tài)等等。實(shí)際上單純就技術(shù)難題方面，想要解決目前存在的諸多問題，技術(shù)人員就需要相當(dāng)長的一段時(shí)間，因此在進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展的過程中，還需要相關(guān)外圍硬件的支撐，例如紅外燈、補(bǔ)光燈、相機(jī)的安裝高度等等，其需要多方技術(shù)人員之間的相互配合才能夠保證智能人臉識別技術(shù)能夠得到技術(shù)上的進(jìn)一步突破。

最后，人臉信息的大數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還需要進(jìn)一步的完善，使其能夠具備更高的對比精度與對比速度。在當(dāng)下這個(gè)數(shù)據(jù)庫時(shí)代，智能人臉識別技術(shù)依然存在著很多技術(shù)難點(diǎn)，在進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分信息以及識別的過程中，對于處理的速度與服務(wù)器的匹配問題仍然需要進(jìn)一步研究。當(dāng)前進(jìn)行的大多數(shù)人臉識別，只是單純的進(jìn)行有限的人臉識別，在進(jìn)行大量的人臉識別應(yīng)用時(shí)，當(dāng)前的智能人臉識別技術(shù)很難達(dá)到獨(dú)立工作狀態(tài)，在進(jìn)行工作狀態(tài)仍需要依托于龐大的人臉信息數(shù)據(jù)庫，從而使自身收集的信息能夠與數(shù)據(jù)庫內(nèi)的信息進(jìn)行對比，從而保證其識別技術(shù)的正常運(yùn)行。

四、人臉識別在行業(yè)中的應(yīng)用情況

4.1安防領(lǐng)域和B端市場的應(yīng)用

人臉識別技術(shù)受到政策的影響，伴隨近幾年來國家經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，人臉識別技術(shù)受到政府的大立支持，因此該技術(shù)發(fā)展的速度也越來越快。表現(xiàn)為人臉是被技術(shù)逐漸向商業(yè)化的方向發(fā)展。比如，我國金融、政府、教育、醫(yī)療等企事業(yè)單位。其中人臉識別技術(shù)被應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域?yàn)榻鹑诤桶卜?。此外，在技術(shù)不斷更新的基礎(chǔ)下，我國的公共交通運(yùn)輸業(yè)中也逐漸引進(jìn)人臉識別技術(shù)。

4.2智能手機(jī)和C端市場的應(yīng)用

支付刷臉和人臉解鎖是C端市場主要的應(yīng)用領(lǐng)域。其中智能手機(jī)中人臉識別技術(shù)的應(yīng)用是C端市場該技術(shù)應(yīng)用的主要代表。其中拉開人臉識別技術(shù)在智能手機(jī)中應(yīng)用序幕為是2017年上市的蘋果iphoneX，之后在FacelD的應(yīng)用下，徹底的將人臉識別技術(shù)在安卓手機(jī)中的應(yīng)用高潮拉開3D人臉識別技術(shù)需要足夠的硬件條件并且還需要強(qiáng)大的芯片算力，因此這樣高要求的條件，使得3D人臉識別在職能手機(jī)中的應(yīng)用范圍不廣。此外3D人臉識別技術(shù)在發(fā)展的過程中也推動了2D人臉識別技術(shù)的發(fā)展，并且2D人臉識別技術(shù)逐漸向低端手機(jī)發(fā)展。

五、人臉識別技術(shù)未來發(fā)展趨勢

5.1應(yīng)用領(lǐng)域更加廣闊

未來的人臉識別技術(shù)會被應(yīng)用的范圍越來越廣，且算法的標(biāo)準(zhǔn)也會越來越低。之所以這樣說只因?yàn)槲覈?016年金融、安防等領(lǐng)域中應(yīng)用人臉識別技術(shù)依賴，該項(xiàng)技術(shù)識別的準(zhǔn)確性、防攻擊能力等不斷提高。在安全系數(shù)不斷提高的情況下，被應(yīng)用于更多的領(lǐng)域是非?？赡艿?。此外在人臉識別上幾乎算法門檻逐漸降低的基礎(chǔ)下，也促使該技術(shù)向不同領(lǐng)域發(fā)展。

5.2行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)更加規(guī)范

人臉識別技術(shù)在不斷發(fā)展的同時(shí)，國家也頒布了明確的技術(shù)應(yīng)用先關(guān)法律法規(guī)，如《安全防范視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求》等，這些法規(guī)的頒布促使今后的人臉識別技術(shù)更加的規(guī)范。此外，人臉識別技術(shù)在市場中的運(yùn)行環(huán)境也不斷的完善，促使用戶在使用人臉識別技術(shù)的過程中，獲得更高的安全體驗(yàn)。

六、結(jié)語

在我國經(jīng)濟(jì)和科技快速發(fā)展的基礎(chǔ)下，人臉識別技術(shù)越來越成熟。以上就是筆者針對人臉識別技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用情況，以及未來該技術(shù)發(fā)展的主要趨勢進(jìn)行的相應(yīng)分析，希望對促進(jìn)該技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)一步研究有一定的參考價(jià)值。

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