人脸识别概念(人脸识别概念股龙头股)

2023-07-23 08:19分类：股指期货阅读：

最近，各大手机厂商，小米，华为，中兴，苹果，

都搞起了人脸识别技术，

（3）建议

“人脸属性识别(FaceAttribute)”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。这在有些相机APP中有所应用，可以自动识别摄像头视野中人物的性别、年龄等特征并标注出来。

面部识别分两步进行。第一步是从图像中提取和选择特征。第二步是对象或特征的分类。

在短短的几年里，人脸识别技术的能力和准确性都有了显著的提高。在理想条件下，人脸识别系统的准确率可达99.97%。然而，在现实世界中，理想的照片是很少实现的。照明和定位必须使受试者的面部特征清晰无瑕。

“人脸活体（FaceLiveness）”是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体（照片、视频等）的方法。

3．人脸识别的主要方法

关键性应用（金融身份认证、海关检查、火车站和机场等进站），非关键性应用（智慧小区居民进出、办公大楼进出、公司单位上班打卡等）

（3）建议：基于数据集的算法更新迭代。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。

几何特征阶段

表象特征阶段

纹理特征阶段

传统机器学习算法

访客登记：访客到访公司，于平板电脑进行访客信息登记，由摄像头自动抓取人脸，通过系统打印出访客贴纸；

识别迎宾：公司员工，贵宾进入公司入口，摄像头能识别到访人员，实现门禁功能管理；

人脸识别考勤：通过入口处的前台平板电脑进行人脸识别考勤，也可通过手机端进行人脸识别考；

智能生活：较多的园区、楼宇需要人脸门禁系统，人员进出快速通行，便于管理住户、访客的进出记录；

智慧教育：为严防替考事件的发生，确保考试安全，人脸识别可加强考试入场环节的考生身份认证，并有效实现智能视频监考、作弊防控等；

智慧商场：利用人脸识别技术追踪并分析商场内的人流属性，人群分布等。

便捷性。人脸是生物特征，不需要携带类似身份证的东西

非强制性。识别的过程甚至不需要对象的配合，只要拍摄到人脸就可以进行识别，例如安防领域就是如此。

非接触性。不需要跟设备进行接触，相比指纹更加安全一些。

并行处理。一张照片里有多个人脸时可以一起处理，不像指纹和虹膜，需要一个一个来。

图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的最小识别人脸像素为60＊60或100＊100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。

图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。

光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。

模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。

遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

此外，面部识别技术还可以提高广告的效果，并允许广告主对消费者的表现及时做出反应。VMO 公司推出了一个测量工具 DART，这个工具可以实时看出消费者眼睛关注的方向以及时长，从而可以判断出他们对一支广告的关注程度。下一代的 DART 还将纳入更多的人口统计学信息，除了年龄之外，还包括消费者在看一个数字标牌时的情绪。

▲苹果在 3D 视觉领域的布局

4．5 标注流程中遇到的问题

3．盈利模式的思考

近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

场景关键点：

6．1 项目前期准备

（1）应用：关键动作抓拍、人体姿态估计、舞蹈难度评定。

人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。

检测率：识别正确的人脸／图中所有的人脸。检测率越高，代表检测模型效果越好。

误检率：识别错误的人脸／识别出来的人脸。误检率越低，代表检测模型效果越好。

漏检率：未识别出来的人脸／图中所有的人脸。漏检率越低，代表检测模型效果越好。

速度：从采集图像完成到人脸检测完成的时间。时间约短，检测模型效果越好。

3． FR的商业化

人脸检测的作用，便是在一张人脸图像之中，系统会精准的定位出人脸的位置和大小，在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。人脸检测重点关注以下指标：

两眼之间的距离

从应用角度看，人脸识别应用广泛，可应用于自动门禁系统、身份证件的鉴别、银行ATM 取款机以及家庭安全等领域。具体来看主要有：