人臉識(shí)別批發(fā)服務(wù)至上

人臉識(shí)別

人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。零售商超領(lǐng)域，阿里、京東等紛紛試水無人超市，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在購物、結(jié)算環(huán)節(jié)，不僅可以幫助線下店鋪迅速捕1捉用戶信息以提供個(gè)性化服務(wù)，對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)也是一種升級(jí)。

人臉自動(dòng)對(duì)焦和笑臉快門技術(shù)：首先是面部捕1捉。它根據(jù)人的頭部的部位進(jìn)行判定，首先確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫的比對(duì)，確認(rèn)是人面部，完成面部捕1捉。然后以人臉為焦點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑臉快門技術(shù)就是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上，完成了面部捕1捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。然后以人臉為焦點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。以上所有的捕1捉和比較都是在對(duì)比特征庫的情況下完成的，所以特征庫是基礎(chǔ)，里面有各種典型的面部和笑臉特征數(shù)據(jù)。

　基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)——通過對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫，采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類。

　　從技術(shù)層面，人臉識(shí)別改進(jìn)的辦法可從上述三個(gè)方面。任何一個(gè)細(xì)節(jié)技術(shù)的突破都可能帶來識(shí)別率的提升改進(jìn)。

除了上述三個(gè)技術(shù)層面改進(jìn)人臉識(shí)別，也有很多上游企業(yè)在做人臉識(shí)別技術(shù)改進(jìn)的研究，如通過在元器件上的改進(jìn)，提升人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。

用于表示人臉的大量特征從哪來？這便是深度學(xué)習(xí)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）發(fā)揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級(jí)別的人臉數(shù)據(jù)庫上學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，會(huì)自動(dòng)總結(jié)出適合于計(jì)算機(jī)理解和區(qū)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(jī)器到底學(xué)習(xí)到了哪些利于區(qū)分不同人的特征，當(dāng)然這部分不是本節(jié)重點(diǎn)。

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(shí)來分析人臉識(shí)別，到底怎么識(shí)別。