人臉識別技術(shù)_人臉識別軟件在金融行業(yè)的應(yīng)用
人臉識別技術(shù)是以身份檢索或校驗為目標，通過從給定的靜態(tài)或動態(tài)圖像中提取人臉信息等手段，與數(shù)據(jù)庫中已知身份人臉進行匹配的過程。由于受到光照、表情、遮擋、朝向等干擾因素的影響，與其他基于身份證、虹膜、掌紋、指紋等技術(shù)手段相比，人臉識別技術(shù)的準確率相對較低，但其采集方式較為友好：無須當事人配合，甚至在其意識不到的情況下，就完成了對人臉信息的采集與識別。因此，人臉識別技術(shù)在過去的四十多年中一直是人工智能領(lǐng)域的熱點研究課題，至今已逐漸走向成熟，已經(jīng)應(yīng)用于反恐、安防、門禁等領(lǐng)域，近年來開始向教育、金融等領(lǐng)域推廣。
人臉識別技術(shù)_人臉識別軟件在金融行業(yè)的應(yīng)用
      根據(jù)應(yīng)用場景的不同，人臉識別可分為針對二維圖像的人臉識別、針對監(jiān)控視頻的人臉識別、針對近紅外、熱紅外成像或素描等的多模態(tài)人臉識別和針對深度信息的三維人臉識別等。對于上述各種數(shù)據(jù)輸入類型，均有來自學(xué)術(shù)界、業(yè)界的研究人員提出了基于不同假設(shè)、不同模型、不同學(xué)科背景的人臉識別處理方法。經(jīng)歸納，這些方法有類似的處理步驟，主要包括以下幾類：一是人臉檢測。解決“有幾張臉、臉在哪”的問題，即從圖片或視頻中檢測并確定人臉的位置，并將其分離。二是人臉跟蹤(針對視頻人臉)。解決識別人臉“從哪來、到哪去”的問題，對檢測到的每一張臉在視頻各幀中進行跟蹤，如出現(xiàn)遮擋應(yīng)在遮擋結(jié)束后恢復(fù)跟蹤，比如兩張人臉交錯而過應(yīng)不出現(xiàn)混淆。三是人臉規(guī)范化。解決“鼻子、眼睛、嘴巴位置對得上”的問題，具體操作包括預(yù)處理、歸一化、人臉標定等。四是人臉識別。即解決“這個人是誰”(檢索)、“這個人是不是某客戶”(校驗)的問題。
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