基于深度学习的人脸识别技术

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

（1）基于计算机视觉的人脸识别技术

近年来，随着互联网的飞速发展，智能手机、平板电脑等移动终端和手持设备的普及，相机、摄像头、照片、视频、微型芯片等信息媒介逐渐成为普通人的日常生活的一部分。在这个信息爆炸的时代背景下，基于计算机视觉的人脸识别技术已经逐渐成为热门话题。其特点之一是高精度、低延迟。通过对身份证照片、银行卡照片或任何身份证明照片中的面部特征进行分析、处理，可以准确辨识出身份证件上的个人信息。这就为各行各业的金融保险、政务服务、科技创新、公安体系等提供有效解决方案。
随着移动互联网和智能手机的普及，越来越多的人将依赖智能手机和相关服务进行工作和娱乐。那么如何让机器识别人脸？如何实现对图像的自动化处理？由于人类大脑对视觉信息的处理速度远远快于普通的程序处理速度，因此需要有相应的硬件和算法支撑才能实现高性能的人脸识别系统。
目前比较流行的两种人脸识别技术是：①基于神经网络的卷积神经网络(CNN)人脸识别技术；②基于结构光的方法的人脸识别技术。而这两者都是深度学习技术，有着先进的训练方法和模型架构。无论哪种人脸识别技术都离不开深度学习的底层技术，包括特征提取、分类器设计等。
此外，人脸识别技术还涉及到一些领域，比如性别、年龄、表情、眼镜、口罩等不同属性的识别。除此之外，还有结合各种技术优势对人脸识别进行优化&#