現(xiàn)在刷臉變得越來(lái)越普遍了 。 以前上班需要拿筆簽到 ， 現(xiàn)在可能只要在刷臉 ， 手機(jī)上一掃就可以完成考勤 。 那么人臉識(shí)別的原理是什么呢？
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【人臉識(shí)別技術(shù)主要算法原理 人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)原理】其實(shí)機(jī)器本來(lái)并不擅長(zhǎng)識(shí)別圖像 ， 比如這張圖片在機(jī)器眼里只是一串0和1組成的數(shù)據(jù) ， 機(jī)器并不能理解這個(gè)圖像有什么含義 。 所以想讓機(jī)器學(xué)會(huì)認(rèn)識(shí)圖像 ， 就需要我們給它編寫程序算法 。 當(dāng)我們描述一個(gè)人的長(zhǎng)相的時(shí)候 ， 大多會(huì)用到類似這樣的詞匯 ， 比如瓜子臉、柳葉眼、蒜頭鼻、櫻桃嘴 。 所謂長(zhǎng)相很大程度上取決于人腦袋和五官的形狀 。
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最早的人臉識(shí)別就是采用這樣的方法 。 首先機(jī)器會(huì)在圖像中識(shí)別出臉?biāo)诘奈恢?， 然后描繪出這張臉上的五官的輪廓 ， 獲得人臉上五官的形狀和位置信息 。 比如兩個(gè)眼睛之間的距離 ， 鼻尖嘴角連線在水平方向上的角度等等 。 這樣就可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)判斷這張臉是不是已知的某張臉 。 或者是直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中找出這是哪一張臉 。 但是這種方式獲得的特征數(shù)據(jù)比較少 ， 結(jié)果也并不是特別準(zhǔn)確 。 現(xiàn)在我們已經(jīng)有了更先進(jìn)的算法對(duì)圖像進(jìn)行處理和比較 。 比如一些算法不再是從圖像上描點(diǎn)連線 ， 而是直接對(duì)比兩張臉的圖像 ， 這樣就相當(dāng)于更全面細(xì)致的獲取了更多的特征信息 。
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現(xiàn)在機(jī)器在人臉識(shí)別的正確率上甚至全面超過(guò)了人類 。 不過(guò)隨著越來(lái)越多的領(lǐng)域 ， 尤其是金融行業(yè)采用人臉識(shí)別技術(shù) ， 問(wèn)題就出現(xiàn)了 ， 比如可能會(huì)有不法分子利用別人的照片登錄這個(gè)人的賬戶 ， 盜取財(cái)產(chǎn) 。 一個(gè)解決的方案是讓操作者在進(jìn)行登錄的時(shí)候做一些表情 ， 這樣就可以判斷出這不是一張靜態(tài)的照片 。 但即使是這樣 ， 不法分子還是可以通過(guò)拍視頻或者建模的方式模擬出這些表情動(dòng)作 。
所以在一些對(duì)安全性要求比較高的場(chǎng)合 ， 人臉識(shí)別設(shè)備會(huì)增加一些特殊的裝備來(lái)判斷自己正在識(shí)別的是不是一個(gè)活生生的人 。 比如可以加裝3D傳感器、紅外攝像儀等設(shè)備來(lái)感知攝像頭前到底是一張冷冰冰的平面圖像 ， 還是一張有溫度的立體的臉？
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當(dāng)然 ， 人臉識(shí)別技術(shù)還不夠完美 ， 不法分子總是會(huì)想出新的招數(shù)來(lái)進(jìn)行攻擊 ， 而技術(shù)也正是從這一次一次的防御中不斷自我完善的 。 現(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù) ， 在各種手機(jī)APP中和我們的生活中得到了廣泛應(yīng)用 ， 雖然方便了生活 ， 但也存在著弊端 ， 相信在不久的將來(lái) ， 人臉識(shí)別技術(shù)會(huì)更加精進(jìn)和方便 。
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