人脸识别是什么,目前人脸识别主要有哪些成熟的应用?

人脸识别利用人脸的不变性和唯一性进行身份识别,广泛应用于刑侦破案、证件验证、入口控制和视频监控等领域。随着人工智能的发展,这项技术在提高安全性和自动化管理方面展现出巨大潜力。

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人脸具有一定的不变性和唯一性,人脸识别是人类在进行身份确认时使用的最为普遍的一种方式,其次人脸图像还能提供一个人的性别、年龄、种族等有关信息。人类在人脸识别中所表现出来的能力是令人惊异的,但是让计算机能够识别人脸,却是非常困难的问题。

人脸识别的最重要的应用就是人类的身份识别,人脸识别最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案,现在该技术在安全系统、商业领域和日常生活中都有很多应用,成熟的应用,主要有以下几个:

刑侦破案,当公安部门获得罪犯的照片之后,可以利用人脸识别技术,在存储罪犯的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯,极大的节省了破案的时间和人办物力。

证件验证,身份证、驾驶执照以及其他很多证件上都有照片,使用人脸识别技术,交由计算机完成,从而实现自动化及智能管理,例如信用卡,这类卡的安全性比较,可能遗失、被窃取,使用场合的安全性比较差,这类卡上加上人脸的特征信息,则会大大改善其安全性能。

入口控制,需要入口控制的范围比较广,可以是重要人物居住的住所、保存重要信息的单位,只要人类觉得安全性比较重要的地点都可以进行入口控制,比较常用的检查手段是核查证件。

视频监控,在银行、公司、公共场所都处设有24小时的视频监控,如何对视频图像进行筛选分析,就需要用到人脸检测、跟踪和识别技术。

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人脸识别技术及应用,我们一起来看看吧
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什么是人脸识别,主要的应用于哪些场景

本文的视频人脸检测识别方法的基本设计思想是,在给出一段视频文件以及这个视频文件的字幕和剧本之后,可以自动的对视频中的人物进行检测和识别,不需要任何的训练样本。视频人脸检测识别方法主要由四个部分组成:字幕剧本融合部分,人脸检测部分,样本集自动生成部分和基于深度学习的人脸识别部分。本文将深度学习算法引入到了视频人脸识别中来,有两方面的重要意义,一方面,视频人脸的识别要求算法具备一定的抗干扰能力,并且能够保证一定的实时性,本文的实验与分析表明,深度学习算法具备这方面的要求;另一方面,从深度学习算法特性的角度来说,深度学习算法最大的缺点就是构造深度模型需要大量的样木,这很大程度上限制了深度学习算法的应用,然而本文所设计的基于视频的人脸检测模块可以轻松的产生数万、数十万的样本,从而满足了深度学习算法的大样本集要求。 基于深度学习模型的人脸识别部分是整个系统的重点,这一部分主要有两方面的意义:一,经历了视频人脸的检测部分之后,虽然视频人脸集合中人脸的纯度有了很大的提升,但是依然会存在一些杂质,因此必须通过识别模块来进一步的过滤掉人脸集合中的杂质;二,通过视频所得到的帧文件中,经常会出现多张人脸同时出现的情况,在这种情况下,视频人脸的检测部分是无法将说话者与人脸进行对应的,必须通过识别模块才能区分出一个帧中的多个人脸。 基于深度学习模型的人脸识别部分主要包含三个模块:数据预处理模块、深度学习模块和识别模块。数据预处理模块主要由数据整合和构造数据立方体两个部分组成。深度学习模块通过两个具体过程来实现:RBM调节和深度模型的反馈微调。RBM的调节过程是自下而上的各个层间的调节过程,以这种方式来初始化整个深度模型的系统权值,而深度模型的反馈微调,首先进行自下而上的识别模型转换,然后再进行自上而下的生成模型转换,最后通过不同层次之间的不断调节,使生成模型可以重构出具有较低误差的原样本,这样就得到了此样本的本质特征,即深度模型的最高抽象表示形式。经过深度学习模型的处理,可以得到降维之后的样本特征,在此基础上运用识别模块,本文中所采用的识别方法是人工神经网络的识别方法。
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