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發布時間：2020-11-29 04:03
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?人臉識別技術發展背景
人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。除了安防、金融這兩大領域外，人臉識別還在交通、教育、電子商務等諸多場景實現了廣泛應用，且呈現出顯著應用價值。為了進一步把握人臉識別技術所帶來的重大機遇，我國出臺了一系列政策予以支撐。
2015年以來，我國相繼出臺了《關于銀行業金融機構遠程開立人民1幣賬戶的指導意見(征求意見稿)》、《安全防范視頻監控人臉識別系統技術要求》、《信息安全技術網絡人臉識別認證系統安全技術要求》等法律法規，為人臉識別技術的應用以及在金融、安防等領域的普及奠定了重要基礎。
2017年，人工智能第壹次被寫入全國政府報告；同年7月，發布了《新一代人工智能發展規劃》；12月，出臺了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，其中對人臉識別有效檢出率、正確識別率的提升做出了明確要求。作為人工智能主要細分領域，人臉識別獲得的國家政策支持顯而易見。
?人臉識別技術應用概況
2014年是我國人臉識別技術的轉折點，使人臉識別技術從理論走向了應用，2018年則是人臉識別技術全方面應用的重要節點，"刷臉"時代正式到來。
目前，從我國人臉識別技術應用來看，主要集中在三大領域：考勤門禁、安防以及金融。
從具體應用來看，主要包含了公共安全領域的刑偵追逃、罪犯識別以及邊防安全等；信息安全領域的政府職能領域的電子政務、戶籍管理、社會福利和保險；商業企業領域的電子商務、電子貨幣和支付、考勤、市場營銷；場所進出領域的軍事機要部門、金融機構的門禁控制和進出管理等。
人臉識別是一種識別技術，用于檢測保存在數據集中的個人圖像的面部。 盡管其他身份識別方法可以更準確，但面部識別一直是研究的重點，因為它具有非干預性質，而且它對于人們來說是一種輕松的個人識別方法。
1、基于幾何/基于模板
人臉識別算法分為基于幾何或基于模板的算法。基于模板的方法可以使用SVM(支持向量機)、PCA(主成分分析)、LDA(線性判別分析)、核方法或跟蹤變換等統計工具構建。基于幾何特征的方法主要分析局部人臉特征及其幾何關系因此它也被稱為基于特征的方法。
2、局部的/整體的
要素之間的關系或功能與整張臉之間的聯系并不影響數量，許多研究人員遵循這種方法，試圖推斷出相關的特征。有些方法嘗試用眼睛，一些特征的組合等。一些隱馬爾可夫模型方法也屬于這一類，他們的特征處理在人臉識別中非常有名。
3、基于外貌/基于模型
基于外觀的方法顯示了一張包含多個圖像的臉。被認為是高維向量的圖像。該技術通常用于從圖像分割中提取特征空間。另一方面，基于模型的方法嘗試對人臉進行建模。將新樣本實現到模型中，并用模型的參數對圖像進行識別。
基于外觀的方法可以分為線性和非線性兩類。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非線性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分為二維或三維非彈性束圖匹配方法。
人臉識別門禁在企事業園區、政府工作大樓等場所使用人臉辨認技能在門禁體系中做通行權限"鑰匙"，經過抓拍人臉與預先錄入的人臉庫比對，對不同區域、不同門禁點、不同時刻段的進出權限，經過人臉這張特別的"卡片"來做判別，控制建筑物內門禁體系的開啟。主要以人臉辨認控制設備為主，在人臉的基礎上還調配IC卡、指紋等多種方法做組合驗證，在安全性上得到進一步的加強與確保。
人臉識別門禁系統的代表產品之一就是人臉閘機，人臉識別閘機是經過人臉辨認體系完成人員辦理、人員入庫和比對記錄功用的產品，主要經過事先導入人員相片到數據庫或現場刷臉的方法，核驗收支人員身份一致性，而且對來訪記錄進行查詢、導出等操作。
