詳解國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別主流的技術(shù)特點(diǎn)及未來的發(fā)展趨勢(shì)
導(dǎo)讀: 近幾年,人臉識(shí)別技術(shù)在安防領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,它離我們的日常生活越來越近,手機(jī)、商場(chǎng)、公園等都可以看到它的身影。據(jù)相關(guān)分析報(bào)告顯示,預(yù)計(jì)今年起人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模將保持20%左右的增速。
當(dāng)前國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別技術(shù)在市場(chǎng)普及上面臨的痛點(diǎn)
就當(dāng)前人臉識(shí)別最普及的領(lǐng)域而言,安防、銀行和公安系統(tǒng)上應(yīng)用最廣。未來人臉在很多領(lǐng)域都可以大放異彩,這取決于技術(shù)的突破與創(chuàng)新。就國(guó)內(nèi)當(dāng)前的現(xiàn)狀而言,人臉識(shí)別在市場(chǎng)普及上面臨著兩大痛點(diǎn)。
一、商業(yè)模式有待改進(jìn)
一項(xiàng)新技術(shù)的普及與很多因素有關(guān),作為企業(yè)而言,成本控制與盈利才是其目的。而人臉識(shí)別技術(shù)門檻高、投入大,短期內(nèi)的應(yīng)用場(chǎng)景又很有限,因此很多企業(yè)在布局上顯得猶猶豫豫,想讓人臉識(shí)別技術(shù)像網(wǎng)購一樣進(jìn)入千家萬戶,一個(gè)好的商業(yè)模式至關(guān)重要。
在普及人臉識(shí)別技術(shù)上,國(guó)內(nèi)很多公司也做了很多努力,如百度曾推出過一個(gè)叫臉優(yōu)的產(chǎn)品,它是百度在人工智能技術(shù)上的一個(gè)嘗試性應(yīng)用,有人認(rèn)為這個(gè)應(yīng)用的推出讓手機(jī)APP從“模式時(shí)代”突破到“術(shù)時(shí)代”。 因?yàn)樵搼?yīng)用連接的不只是用戶與未來的商業(yè)模式,更多的是連接了百度的人工智能以及人臉識(shí)別等技術(shù),有著足夠高的技術(shù)門檻,實(shí)現(xiàn)難度大。阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也曾嘗試基于人臉識(shí)別技術(shù)的商業(yè)變現(xiàn),但效果均未達(dá)預(yù)期。
二、當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)仍有進(jìn)步空間
當(dāng)前的人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分:人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。隨著未來數(shù)據(jù)的增長(zhǎng),在數(shù)據(jù)匹配,將面臨著更大的挑戰(zhàn)。
人臉識(shí)別用途很大,但目前人臉識(shí)別技術(shù)有很多不足,如對(duì)周圍的光線環(huán)境敏感,可能會(huì)影響識(shí)別的準(zhǔn)確性,在面對(duì)黑暗、相似等復(fù)雜場(chǎng)景,識(shí)別率表現(xiàn)不佳。
近幾年雖然國(guó)內(nèi)企業(yè)在人臉識(shí)別技術(shù)取得了一定的成績(jī),但還是有很多方面需要努力,如透過車窗玻璃識(shí)別人臉、夜間識(shí)別、紅外識(shí)別等這些技術(shù)仍待企業(yè)去研發(fā)。
當(dāng)前人臉識(shí)別技術(shù)可從哪些地方改進(jìn)?
人臉識(shí)別技術(shù)要取得進(jìn)步,這得從它的幾大關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)上尋求突破,人臉識(shí)別的幾大關(guān)鍵技術(shù)包括:
基于特征的人臉檢測(cè)技術(shù)——通過采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測(cè)。
基于模板匹配人臉檢測(cè)技術(shù)——從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中提取人臉模板,接著采取一定模板匹配策略,使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配,由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。
基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)——通過對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫,采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類。
從技術(shù)層面,人臉識(shí)別改進(jìn)的辦法可從上述三個(gè)方面。任何一個(gè)細(xì)節(jié)技術(shù)的突破都可能帶來識(shí)別率的提升改進(jìn)。
除了上述三個(gè)技術(shù)層面改進(jìn)人臉識(shí)別,也有很多上游企業(yè)在做人臉識(shí)別技術(shù)改進(jìn)的研究,如通過在元器件上的改進(jìn),提升人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。
用于用戶臉部或眼部的紅外補(bǔ)光光源不但需要足夠亮而且要均勻,這對(duì)于人臉識(shí)別和眼部跟蹤系統(tǒng)而言尤其重要。歐司朗最新的Synios P2720使用波長(zhǎng)為940 nm的紅外線,可減少紅爆。之前紅外攝像頭對(duì)850nm的紅外光源有著最好的靈敏度。
據(jù)OFweek人工智能網(wǎng)了解,這款I(lǐng)RED專為二維人臉識(shí)別而設(shè)計(jì),是歐司朗光電半導(dǎo)體的現(xiàn)有生物識(shí)別產(chǎn)品線里的最新成員。

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