武漢人臉識別廠家的行業須知

人臉識別

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。然而，隨著社會的發展，技術的進步，生活節奏的加速，消費水平的提高，人們對于家居的期望也越來越高，對便捷的要求也越來越迫切，基于傳統的純粹機械設計的防盜門，除了堅固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

用于表示人臉的大量特征從哪來？這便是深度學習（深度神經網絡）發揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級別的人臉數據庫上學習訓練后，會自動總結出適合于計算機理解和區分的人臉特征。

算法工程師通常需要一定的可視化手段才能知道機器到底學習到了哪些利于區分不同人的特征，當然這部分不是本節重點。

闡明了不同人臉由不同特征組成后，我們便有了足夠的知識來分析人臉識別，到底怎么識別。

“刷臉”技術覆蓋的用戶量也在快速上漲。“僅僅在支付寶平臺，已經有兩億用戶通過‘刷臉’登錄賬戶、找回密碼、風險校驗等。”螞蟻CTO程立直言：“臉正在逐漸取代密碼。”

與此相伴隨的是行業規模的快速增長。來自艾媒咨詢的數據顯示，2017年中國計算機視覺市場規模為68億元，預計2020年市場規模達到780億元，年均復合增長率達125.5%。