人脸识别技术有什么新的发展(人脸识别的意义与应用价值)

人脸识别技术的新发展中围绕人脸识别技术说明了什么内容?

1.科学解析何为人脸识别技术

人脸识别技术有什么新的发展(人脸识别的意义与应用价值)

  所谓人脸识别技术,即基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流进行判断,首先判断其是否存在人脸。如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离实用化都有一定距离,性能和准确率有待提高。美国遭遇恐怖袭击后,这一技术引起广泛关注。作为最容易隐蔽使用的识别技术,人脸识别成为当今国际反恐和安全防范最重要的手段之一。

  人脸识别技术及其应用的分类

  人脸识别技术分为两大类:即以反恐安全、调查取证、刑事侦查为主的军用/警用人脸识别技术,和以公司管理,商业保密为主的商用人脸识别技术。第一类的应用更为复杂,且最人脸识别技术的要求非常高。第二类,主要集中在公司管理、商业保密等领域,相对而言,技术的难度要低很多。在识别过程中,计算机通过相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等相关措施,从而甄别图像中的人。

  而此技术主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析,根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。这一技术现在已被广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多领域。

  从实践中得出,相对于其他的生物识别技术,人脸识别技术无论从可靠性、准确性还是其他数据上都是佼佼者,因此,它才会成为各家首选。

  人脸识别应用领域举例:

  1.人脸识别技术在警用方面的应用

  2004年11月,13起超市投毒案主犯栽在了人脸识别系统上。2004年11月12日至15日,北京市7家超市先后接到一名男子打来的匿名电话。案发当日,警方根据线索,模拟画出犯罪嫌疑人主要特征和行为轨迹。2004年11月16日当尹刚在西城区护仓胡同出现时,被电子眼发现,通过人脸识别系统比对确认嫌疑人后,被刑侦总队特警支队侦查员摁住。

  2008年8月,人脸识别技术被用于北京奥运会安保,在开幕式上数万名观众由国家体育场鸟巢的100多个人脸识别系统快速身份验证关口入场。直至开幕式结束,现场秩序井然。人脸识别系统不仅准确稳定的锁定分析人脸特征,以找出可疑人员,且分析速度快,避免了以往大型会议时安检通道拥堵的情况发生。

  2.人脸识别系统还在民用领域大显身手

  这些年,拐卖儿童的趋势愈演愈烈,为了保护城市中儿童的安全。有些幼儿园,小学已经安装上了面部识别系统,用于保护孩子的安全。这些系统采用人脸识别加ic/id卡(非接触式智能卡)双重认证:每一位幼儿在入学注册时进行相关登记:资料、面像、ic/id卡号、接送者、接送者面像。每次入园时刷卡进行报道,放学时刷卡并进行接送家长人脸认证,如果认证失败拍照后即报警通知管理员,如果认证成功即拍照放行。不论识别成功与否,系统都会记录下被识别者图像。每一次接送都有详细的时间、接送人员的照片可供查询。另外系统提供短信提示的扩展功能,家长可在手机上看到人脸识别认证时所拍的照片,从而监控到接送这个过程!从其中一个重要源头杜绝了儿童被拐的可能性。

  人脸识别:生物识别技术领域的发展趋势

  人脸识别技术,是目前生物科技上在可行性,稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术。也是目前各行各业安全保卫中运用最广,效果最好的一种技术。在未来的几年内,它必将超越指纹识别等生物技术,成为生物识别技术领域的霸主。

来源:海鑫科金官网

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人脸识别技术对商业的好处?

1.如今,人脸识别的优势和商用价值经过不断深入,潜能不断被开发,并在各行业得到广泛应用。

继人脸识别得到广泛应用后,人形识别也在不断地突破创新,人形识别是以人的形态作为识别的技术,当下展现出了巨大的应用前景价值。打开手机APP,多次输入密码错误的情况相信不少人都遇到过。随着技术的不断进步,如今手机APP的身份验证方式也越来越多,比如人脸识别验证。

人脸识别有什么作用?

1.人脸识别技术应用广泛,有方便了人们的生活,在很多地方都能够见到,身份验证,支付验证,进出场所人脸验证及门禁等。人脸识别技术的好处体现,一个是非强制性,被识别的人脸图像信息可以主动获取,再一个是并发性,即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别,但很多都是方便人们生活及安全性等。但是人脸识别技术弊端有,由于行人的不规则形及光线的问题易导致很难识别,还有人体面部的头发、饰物等遮挡物,人脸变老等因素,需要进行人工智能补偿修正等。

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