人臉識別屬于計算機視覺技術的典型應用之一。人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術,主要用攝像機采集的圖像或者視頻進行結構化提取,檢測和跟蹤人臉,包含系列技術,包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、記憶存儲、比對識別達到識別人員身份的目的。下邊我們一塊看下人臉識別方案?的相關知識。

1.優勢及應用

人臉識別具備隱蔽、直觀、方便、直觀、交互性好等優勢,可以解決其他識別技術難以解決的問題。人臉識別技術又可分為靜態識別(配合式)和動態識別(非配合式),在很多領域有實際的和潛在應用需求。在司法領域,作為身份認證,罪犯識別;在金額領域,作為身份人證核驗，遠程辦理金融業務;在公安領域，作為布控告警,有效打擊罪犯。

2.基礎定義

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體身份的技術。是用攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也被稱作人像識別、面部識別。

3.核心算法概述

人臉識別相關算法由人臉檢測,人臉關鍵點定位,人臉特.征提取,人臉屬性分析四大模塊組成,每一個算法模塊對應一種基本功能,基于業務需求可以將各模塊組合封裝形成應用。目前所有算法模塊都是基于深度學習提供技術支持的。人臉檢測是指,判斷一張輸入圖片中是否包含人臉;如果包含人臉,給出人臉所在的位置。人臉關鍵點定位,是要獲取人臉眼角、鼻尖和嘴角等。關鍵點的位置;然后利用這些關鍵點的位置,通過相似變換,對齊到標準人臉關鍵點,達到對人臉歸一化的目的。

人臉識別方案?人臉屬性分析算法是基于深度學習方法,通過卷積神經網絡提取人臉特征,分析性別、年齡、配飾等屬性。其依賴人臉檢測與關鍵點對齊算法，算法輸入為對齊后的歸一化人臉圖像,輸出為一系列人臉屬性分析結果,包括性別、年齡、種族、眼鏡、口罩、表情。