媒体报道

什么是人脸识别技术?技术大佬为你层层剖析

2021-02-27 10:13:57 吉布斯科技 3

人脸识别


人脸识别,已成未来支付的发展趋势。


关于人脸识别各种的报道层出不穷。


但对于大多数人而言,依然是管中窥豹,雾里看花。


依旧很对人对刷脸技术存在疑虑和不安


本文,点姐将从技术方面,再和大家系统性讲解下刷脸技术,尤其是在考虑AI的从业者们。


人脸识别


人脸识别
未来不可估量

根据中商产业研究院《2018-2023年中国人脸识别市场前景及投资机会研究报告》显示:


预估到2022年,中国人脸识别市场的规模将达到42.8亿元


人脸识别



基础技术决定上层应用

想必大家在了解刷脸支付的时候,应该多多少少都听说过人脸检测、人脸识别等算法。

但是他们直接是否有联系?

当然是:“有的”。

人脸识别算法:基础层算法和应用层算法。

人脸识别

基础层算法:

相当于对刷脸设备对人脸的第一步处理。

人脸,首先要经过人脸检测、特征关键点处理,质量模型过滤之后,才能到应用层算法做处理,并应用到实际场景中。

基础层算法的优劣,很大程度上会影响最终的人脸识别准确率和效果。

人脸识别


应用层算法:


目前,人脸识别在身份认证领域与互娱领域应用最为广泛;


在智能交互,数据分析处理等方向上,人脸识别也在进行着积极探索。


人脸识别


抛开身份证,也能证明我是谁

我们在日常生活中,证明自己只能通过身份证、护照、驾驶证等来证明,而当人脸识别出现后,出门只需一张脸,无需外界物质。


人脸识别


将人脸技术玩出花样

(1)美颜功能


现代人对颜值的追求滋生了美颜app的诞生,2008年,美图一炮而红,自此,美颜滤镜开始了从工具到美学定义者的转变。


早期的传统算法,主要是先使用人脸特征关键点算法,勾画有效区域,然后在不同的区域进行亮度提升、去噪声等算法,实现美颜滤镜。


随着深度学习的兴起,研究人员们开始更关注结果,设计师将原图P成美化完成后的结果图,并用于训练。


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(2)贴纸功能


贴纸,则是比美颜功能更高级的玩法。


对于贴纸和人脸融合来说,关键点的数量越多越好,对齐的越准确。


人脸融合,则是将两张人脸的关键点进行融合。


人脸识别




任何技术,也都遵循着从技术发展—>技术成熟—>商业落地的发展规律。


技术的池子不断创新,同时商业也从技术池中,探索合适的技术,改造世界;


人脸识别作为一项复合性技术,既拥有现在,同时也在不断开拓未来。


虽然困难重重,但前景令人心动。




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