人臉識(shí)別信息技術(shù)企業(yè)發(fā)展的三個(gè)階段
作者：admin
更新時(shí)間：2022-04-21
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人臉進(jìn)行識(shí)別信息技術(shù)已經(jīng)成為世界最新最火的運(yùn)用教學(xué)方式，一方面硬件設(shè)施設(shè)備的性能上帶來了無與倫比的優(yōu)勢，為人臉識(shí)別的發(fā)展學(xué)生提供了基礎(chǔ)，一方面是相關(guān)研究領(lǐng)域的人士對人臉識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別管理系統(tǒng)孜孜不倦的研發(fā)，讓人臉識(shí)別設(shè)備如今遍地開花。
回過頭來看，在幾百年前，在計(jì)算機(jī)時(shí)代之前，人的臉是唯一的身份識(shí)別，相互識(shí)別依賴于一張臉，當(dāng)然對于陌生人，可以隨意模仿他人的身份。
早在20世紀(jì)50年代，就已經(jīng)有科學(xué)家開始了人臉識(shí)別的研究。在十年內(nèi)，這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用被正式推到了研究的前沿。
面部識(shí)別技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了以下三個(gè)階段
第一階段主要研究簡單背景下的人臉識(shí)別和人臉識(shí)別所需的人臉特征。20世紀(jì)70年代，為了計(jì)算機(jī)的發(fā)展，研究人員開始利用計(jì)算機(jī)建立高質(zhì)量的人臉灰度模型。雖然人臉識(shí)別在這一階段還沒有得到應(yīng)用，但它對機(jī)器識(shí)別算法和系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者、工程師都非常重要。
在第二階段，主要研究人機(jī)交互式人臉識(shí)別。同樣的，這主要還是老外們在研究，lesk和harmon采用幾何特征參數(shù)和多維特征向量共同描述人臉圖像信息，同時(shí)基于這種思想開發(fā)了圖像識(shí)別系統(tǒng)。Kobayashi和kaya將統(tǒng)計(jì)識(shí)別的相關(guān)理論應(yīng)用到人臉識(shí)別眾，采用歐式幾何距離來描述面部特征，比如嘴唇和鼻子的距離、鼻子和眼睛的距離等等。Stonham則提出了一種單隱層的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行人臉識(shí)別和表情分析。然而，這一階段并非沒有人工干預(yù)，需要操作者的一些經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。
第三階段，機(jī)器自動(dòng)識(shí)別階段。隨著計(jì)算機(jī)硬件配置和算法的改進(jìn)，人臉識(shí)別的速度和效率越來越高。它不僅可以識(shí)別光照良好、無遮擋的人臉，還可以識(shí)別沒有姿勢、表情不同、年齡不同、光照不同的人臉。甚至可以識(shí)別表情、年齡等信息?，F(xiàn)今，機(jī)器進(jìn)行識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)可以超越了人類。
近年來，隨著數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練基礎(chǔ)的大幅增加，神經(jīng)技術(shù)的積累，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，逐漸走向成熟。加上計(jì)算機(jī)的發(fā)展、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的快速經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人臉進(jìn)行識(shí)別的精度也逐漸開始上升，人臉識(shí)別信息技術(shù)也得到了一個(gè)前所未有的發(fā)展。人臉識(shí)別算法更新、掃描模式、對比模式、數(shù)據(jù)庫、各個(gè)相關(guān)環(huán)節(jié)打開，人臉識(shí)別終端設(shè)備最終投入實(shí)際生產(chǎn)和服務(wù)。
人臉識(shí)別行業(yè)也面臨著許多挑戰(zhàn)和技術(shù)障礙需要克服，但人類的思維是無限的，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，共享的時(shí)代，人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用正在攀登一個(gè)新的高峰，讓我們拭目以待，與時(shí)俱進(jìn)。
