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AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别( 二 )


人脸属性值表分析
在给该算法模型一张图片 ， 可以分析出我们想要的任何维度属性值以及结果概率 ， 这项技术在未来应用上是非常广泛的 ， 相当于计算机视觉类的大脑 ， 通俗来讲就是让机器能读懂它看到的一切 。 大家创业 ， 找工作的都可以往这里来靠哈 。
03 人脸识别技术产品应用
AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别文章插图
活体检测
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金融行业验证
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【AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别】贴纸相机
当前很流行的贴纸相机产品 ， 依据人脸检索跟踪的技术 ， 不断的调整贴纸位置 ， 达成图中的效果 。
AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别文章插图
图像文字识别
这项技术也是系统录入员工的最爱 ， 基本一拍照便能依照系统栏目维度规定自动录入文本 。
从以上的介绍后大家是否能够理解人脸识别技术的具体流程？或者该技术在未来和现在都能应用在哪些场景？
你认为什么技术最有可能影响未来的世界 ， 影响你的生活？
从作者从业者角度来思考的话 ， 语音、语义、图像识别三大基础AI技术都缺一不可 ， 但商业角度来看 ， 当前最有可能衍生出大量新场景的技术是图像识别 ， 而图像识别最大的应用空间是人脸识别
在人脸识别技术应用中 ， 通过标注出来的有包括人像 ， 物体的信息的图像数据 ， 和核心算法、深度学习技术行成自己的产品 ， 比如人脸识别的闸机、人脸识别机器人等 ， 然后再通过产品本身来服务用户 ， 在用户使用的过程当中自主去学习从而产生用户行为数据 ， 接而再反哺并促使产品和技术不断优化、自我学习 。
04 基于深度学习的人脸识别技术人脸识别是一个较为宽泛的概念 ， 涵盖了构建人脸识别系统的一系列技术 ， 包括人脸检测、防伪检测、人脸对齐、特征提取、特征对比等 ， 其按照对比的量级可分为1：1、1：N、N：N 。 目前先进的人脸识别算法均采用了深度学习技术 ， 在公开的百万基准数据集MegaFace中已能达到98%的精度 ， 人脸识别技术基本趋于成熟 。
AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别文章插图
1:1人脸识别模式主要用于身份验证1:1即Face Verification ， 1:1人脸识别技术是一种静态对比 ， 比较两个人的相似度 。 主要是利用图像处理技术从图像中提取人脸特征值 ， 计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对 ， 并得出是否匹配的过程 ， 可以简单理解为证明你就是你 。
1:1人脸识别的应用场景主要为人脸手机解锁、人证合一 ， 通常应用落地场景为手机厂商寻找有算法识别技术的软件供应商为其内置SDK ， 辅助代码移植 ， 使其手机拥有人脸识别解锁的能力 ， 典型代表为OPPO、华为等手机厂商 。
1：N人脸识别模式主要是用于行业场景落地1：N人脸识别技术是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配 。 N的数目在千万级 。 其特点是动态和非配合 ， 这是对于1:N而言也是非常重要的两个点 ， 所谓的动态也就是识别的是一个动态的视频流；非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作 ， 而地点 ， 阴暗 ， 光线 ， 玻璃都会影响识别的准确性 ， 所以1:N相对更具挑战性 。
1:N人脸识别的应用场景包括学校电子班牌、物业小区、新零售的客户识别等 。
学校电子班牌 ，将走班制课程表与多模式多方式班级考勤关联 ， 实现校务与教务的信息化管理 ， 成为学校和班级、教师和学生、家长和学生之间交流与互动的桥梁 。


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