人臉識別解析：人臉識別技術(shù)的發(fā)展趨勢
作者：admin
更新時(shí)間：2022-04-16
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國外對人臉識別技術(shù)的研究起步較早，誕生了很多知名的人臉識別公司和豐碩的研究成果。而人臉識別信息技術(shù)在國內(nèi)的發(fā)展則相對較晚，許多著名的人臉識別公司管理也是在近些年來成立并高速經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)合起來的，目前由這些新興的人臉識別公司產(chǎn)品研發(fā)并采用的人臉識別網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究基本上已經(jīng)不僅可以真正做到與國外水平媲美了，不過距離大規(guī)模的商業(yè)化實(shí)際教學(xué)應(yīng)用方面還有一個(gè)很長的路要走。
? 人臉識別信息技術(shù)的發(fā)展變化趨勢
那么企業(yè)服務(wù)交流就目前國內(nèi)外知名的人臉識別公司采用了主流的人臉識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，給您一個(gè)簡單的人臉識別技術(shù)在未來的發(fā)展趨勢。
(一)機(jī)器識別與人工識別相結(jié)合
當(dāng)市場上一些主流的人臉識別公司使用國內(nèi)外知名的人臉圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測試時(shí)，人臉識別的準(zhǔn)確率一般可以達(dá)到95%以上。 此外，準(zhǔn)確的人臉識別速度也非?？欤@也為人臉識別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用提供了有力的實(shí)踐。
不過在實(shí)際的生活中，每個(gè)人的人臉相對于攝像頭而言并不是保持靜止不動的，相反則是處于高速的運(yùn)動狀態(tài)之中，攝像機(jī)采集到的人臉圖像會因?yàn)槿四樀淖藨B(tài)、表情、光線、裝飾物等不同而呈現(xiàn)出完全不同的樣子，也極有可能會出現(xiàn)采集到的人臉圖像不清晰、不完整、關(guān)鍵部位特征不明顯的情況，這個(gè)時(shí)候人臉識別系統(tǒng)也就可能無法做到快速和精準(zhǔn)的人臉識別了。
因此在設(shè)定了一定的人臉圖像相似程度數(shù)值分析之后，人臉識別技術(shù)公司管理系統(tǒng)發(fā)展會對高于該相似程度數(shù)值的人臉圖像信息作出提示，然后再由人工智能進(jìn)行逐個(gè)的篩選，采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)識別與人工識別方法相結(jié)合的方式我們才能實(shí)現(xiàn)最大限度的做到人臉圖像的精準(zhǔn)識別。
（二）3D人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用
不管當(dāng)前主流人臉圖像數(shù)據(jù)庫是否保存了好的人臉圖像，還是在街角由攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集人臉圖像，大多數(shù)人臉圖像實(shí)際上都是2D人臉圖像。2D人臉進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)本身其實(shí)還是存在著一些固有的缺陷，那就是它無法真正做到深度的表達(dá)人臉圖像處理信息，在拍攝時(shí)特別容易因?yàn)槭艿焦庹?、姿態(tài)、表情等因素的影響。至于面孔，許多關(guān)鍵部分，包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴等面孔，都不在同一平面上。面部自然具有三維效果。拍攝二維人臉圖像并不能完全反映人臉的所有關(guān)鍵特征。
然而，在三維人臉識別技術(shù)在國內(nèi)人臉識別公司的實(shí)際應(yīng)用方面，它仍處于初級應(yīng)用水平，遠(yuǎn)未達(dá)到廣泛應(yīng)用的階段。影響3D人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用的因素主要有如下幾個(gè)：一是采集3D人臉圖像往往需要特定的采集設(shè)備，例如3D攝像機(jī)或者是雙目攝像機(jī)等，目前這一類型的攝像攝影設(shè)備的市場價(jià)格都比較昂貴，僅在特定的場景中使用較多；二是對3D人臉圖像的處理需要進(jìn)行3D建模，相對應(yīng)的3D人臉識別技術(shù)對于硬件設(shè)施的要求比較高，需要比較強(qiáng)的計(jì)算能力，在目前也不能做到廣泛應(yīng)用；三是現(xiàn)有的3D人臉圖像的數(shù)量類型較少，相對應(yīng)的3D人臉圖像數(shù)據(jù)庫也沒有搭建起來，缺少足夠的3D人臉圖像測試樣本，即使是在理論研究階段也無法深入，就更談不上更加廣泛的實(shí)際應(yīng)用了。
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用
目前主流的人臉識別信息技術(shù)企業(yè)大多都是可以針對輕量級的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，對于中國未來發(fā)展完全可預(yù)見的億萬級的人臉圖像數(shù)據(jù)庫則還不太成熟，因此我們需要重點(diǎn)問題研究方法基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)。
通俗意義上來講就是，目前國內(nèi)人口有十三億之多，由實(shí)力雄厚的人臉識別公司牽頭在不久的未來建立起一個(gè)覆蓋全國范圍的統(tǒng)一的人臉圖像數(shù)據(jù)庫也是可以預(yù)見的，那么該人臉圖像數(shù)據(jù)庫存儲的人臉圖像的容量可能會達(dá)到數(shù)十億甚至是數(shù)百億的級別，這時(shí)候可能就會存在大量表征相似、關(guān)鍵特征點(diǎn)相似的人臉，如果沒有基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)，建立更為復(fù)雜的多樣化的人臉模型，那么在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和快速的人臉識別就會比較困難。
(4)人臉圖像數(shù)據(jù)庫的實(shí)質(zhì)性改進(jìn)
建立具備優(yōu)良的多樣性和通用性的人臉圖像數(shù)據(jù)庫也是一個(gè)必然的事情，與目前主流的人臉識別公司引用的數(shù)據(jù)庫相比，其實(shí)質(zhì)上的提升主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：一是人臉圖像數(shù)據(jù)庫量級的提升，將會從現(xiàn)在的十萬百萬級提升至未來的十億級甚至是百億級；二是質(zhì)級的提升，將會由主流的2D人臉圖像提升至各種關(guān)鍵特征點(diǎn)更為明顯和清晰的3D人臉圖像；三是人臉圖像的類型提升，將會采集每個(gè)人在各個(gè)不同的姿態(tài)、表情、光線、裝飾物等之下的人臉圖像，以充實(shí)每個(gè)人的人臉表征進(jìn)而做到精準(zhǔn)的人臉識別。
? 小結(jié)
與國外相比，我國人臉識別技術(shù)的研究雖然起步較晚，但發(fā)展很快。目前市場上一些知名的人臉識別公司已經(jīng)成立并迅速發(fā)展，其人臉識別技術(shù)也已經(jīng)在安全保護(hù)、金融等領(lǐng)域有了較為成熟的商業(yè)應(yīng)用。目前主流人臉識別公司采用的人臉識別技術(shù)已經(jīng)初步發(fā)展成熟，在人臉圖像質(zhì)量提升、3D人臉圖像應(yīng)用、基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)應(yīng)用以及更加多樣化、通用化的人臉圖像數(shù)據(jù)庫建設(shè)等方面還將有進(jìn)一步的發(fā)展。
