人臉識別信息技術企業發展的三個階段
作者：admin
更新時間：2022-04-21
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人臉進行識別信息技術已經成為世界最新最火的運用教學方式，一方面硬件設施設備的性能上帶來了無與倫比的優勢，為人臉識別的發展學生提供了基礎，一方面是相關研究領域的人士對人臉識別風險識別管理系統孜孜不倦的研發，讓人臉識別設備如今遍地開花。
回過頭來看，在幾百年前，在計算機時代之前，人的臉是唯一的身份識別，相互識別依賴于一張臉，當然對于陌生人，可以隨意模仿他人的身份。
早在20世紀50年代，就已經有科學家開始了人臉識別的研究。在十年內，這項技術的應用被正式推到了研究的前沿。
面部識別技術的發展經歷了以下三個階段
第一階段主要研究簡單背景下的人臉識別和人臉識別所需的人臉特征。20世紀70年代，為了計算機的發展，研究人員開始利用計算機建立高質量的人臉灰度模型。雖然人臉識別在這一階段還沒有得到應用，但它對機器識別算法和系統的設計者、工程師都非常重要。
在第二階段，主要研究人機交互式人臉識別。同樣的，這主要還是老外們在研究，lesk和harmon采用幾何特征參數和多維特征向量共同描述人臉圖像信息，同時基于這種思想開發了圖像識別系統。Kobayashi和kaya將統計識別的相關理論應用到人臉識別眾，采用歐式幾何距離來描述面部特征，比如嘴唇和鼻子的距離、鼻子和眼睛的距離等等。Stonham則提出了一種單隱層的自適應神經網絡來進行人臉識別和表情分析。然而，這一階段并非沒有人工干預，需要操作者的一些經驗知識。
第三階段，機器自動識別階段。隨著計算機硬件配置和算法的改進，人臉識別的速度和效率越來越高。它不僅可以識別光照良好、無遮擋的人臉，還可以識別沒有姿勢、表情不同、年齡不同、光照不同的人臉。甚至可以識別表情、年齡等信息。現今，機器進行識別的準確率已經可以超越了人類。
近年來，隨著數據庫訓練基礎的大幅增加，神經技術的積累，以及統計學和數據科學的發展，逐漸走向成熟。加上計算機的發展、物聯網、互聯網金融行業的快速經濟發展，人臉進行識別的精度也逐漸開始上升，人臉識別信息技術也得到了一個前所未有的發展。人臉識別算法更新、掃描模式、對比模式、數據庫、各個相關環節打開，人臉識別終端設備最終投入實際生產和服務。
人臉識別行業也面臨著許多挑戰和技術障礙需要克服，但人類的思維是無限的，隨著大數據時代的到來，共享的時代，人臉識別技術的應用正在攀登一個新的高峰，讓我們拭目以待，與時俱進。
