工地人臉識(shí)別的行業(yè)須知

在人臉識(shí)別過(guò)程中，對(duì)于前端在各種環(huán)境下采集到的圖像，需要先做預(yù)處理，譬如光線規(guī)整、圖像增強(qiáng)、關(guān)鍵點(diǎn)分析、人臉對(duì)齊等手段，在檢測(cè)到人臉后，再以預(yù)先訓(xùn)練好的人臉特征模型進(jìn)行特征值的提取與比對(duì)，即可知道待識(shí)別對(duì)象與目標(biāo)對(duì)象是否為同一個(gè)人。

人臉識(shí)別的完整過(guò)程是：人臉數(shù)據(jù)采集-模型訓(xùn)練-圖片拍攝-預(yù)處理-特征采集與比對(duì)-輸出結(jié)果。人臉檢測(cè)只是其中個(gè)別環(huán)節(jié)。

?人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展背景

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。除了安防、金融這兩大領(lǐng)域外，人臉識(shí)別還在交通、教育、電子商務(wù)等諸多場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用，且呈現(xiàn)出顯著應(yīng)用價(jià)值。為了進(jìn)一步把握人臉識(shí)別技術(shù)所帶來(lái)的重大機(jī)遇，我國(guó)出臺(tái)了一系列政策予以支撐。

2015年以來(lái)，我國(guó)相繼出臺(tái)了《關(guān)于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)程開(kāi)立人民1幣賬戶的指導(dǎo)意見(jiàn)(征求意見(jiàn)稿)》、《安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求》、《信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別認(rèn)證系統(tǒng)安全技術(shù)要求》等法律法規(guī)，為人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用以及在金融、安防等領(lǐng)域的普及奠定了重要基礎(chǔ)。

2017年，人工智能第壹次被寫(xiě)入全國(guó)政府報(bào)告；同年7月，發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》；12月，出臺(tái)了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》，其中對(duì)人臉識(shí)別有效檢出率、正確識(shí)別率的提升做出了明確要求。作為人工智能主要細(xì)分領(lǐng)域，人臉識(shí)別獲得的國(guó)家政策支持顯而易見(jiàn)。

?人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用概況

2014年是我國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，使人臉識(shí)別技術(shù)從理論走向了應(yīng)用，2018年則是人臉識(shí)別技術(shù)全方面應(yīng)用的重要節(jié)點(diǎn)，"刷臉"時(shí)代正式到來(lái)。

目前，從我國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用來(lái)看，主要集中在三大領(lǐng)域：考勤門(mén)禁、安防以及金融。

從具體應(yīng)用來(lái)看，主要包含了公共安全領(lǐng)域的刑偵追逃、罪犯識(shí)別以及邊防安全等；信息安全領(lǐng)域的政府職能領(lǐng)域的電子政務(wù)、戶籍管理、社會(huì)福利和保險(xiǎn)；商業(yè)企業(yè)領(lǐng)域的電子商務(wù)、電子貨幣和支付、考勤、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)；場(chǎng)所進(jìn)出領(lǐng)域的軍事機(jī)要部門(mén)、金融機(jī)構(gòu)的門(mén)禁控制和進(jìn)出管理等。

主流的人臉識(shí)別系統(tǒng)基本上可以歸結(jié)為三類(lèi)，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1、基于幾何特征的方法是蕞早、蕞傳統(tǒng)的方法，通常需要和其他算法結(jié)合才能有比較好的效果；

2、基于模板的方法可以分為基于相關(guān)匹配的方法、特征臉?lè)椒ā⒕€性判別分析方法、奇異值分解方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、動(dòng)

態(tài)連接匹配方法等。

3、基于模型的方法則有基于隱馬爾柯夫模型，主動(dòng)形狀模型和主動(dòng)外觀模型的方法等。