人脸识别算法 订阅
人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,主要的人脸区域就可以被裁剪出来,经过预处理之后,馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。2014年3月,香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥团队发布研究成果,基于原创的人脸识别算法,准确率达到98.52%,首次超越人眼识别能力(97.53%) [1]  。 展开全文
人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后,主要的人脸区域就可以被裁剪出来,经过预处理之后,馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取,并与库存的已知人脸进行比对,完成最终的分类。2014年3月,香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥团队发布研究成果,基于原创的人脸识别算法,准确率达到98.52%,首次超越人眼识别能力(97.53%) [1]  。
信息
外文名
face recognition algorithm
领    域
信息科学
中文名
人脸识别算法
应    用
安全、考勤、网络安全、银行等
人脸识别算法背景
传统个人身份验证手段如口令、证件、IC 卡等方式,由于与身份人的可分离性,致 使伪造、盗用、破译等现象时有发生,已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。生物特征识别包括指纹、掌纹、语音、人脸、虹膜、步态、掌静脉等。生物特征识别技术先投入广泛应用的是指纹、掌纹扫描识别技术,但是却常常因为受到皮肤纹理及干燥程度等条件制约出现误判,引发不必要的麻烦,已远远不能满足人们的需求。随着科学技术的不断发展,以及社会对于身份识别越来越高的要求,生物特征识别技术逐渐呈多样化发展,例如虹膜识别、声音识别、笔迹识别、签名识别、人脸识别等各项生物特征识别技术。作为模式识别和图像处理领域成功的应用之一,人脸识别在过去 20 年里一直都是研究热点。相比之下,人脸识别的普遍性、可采集性与被采集者的可接受性较高,这就具有 了方便友好、易于接受、不易伪造等一系列优点。机器自动人脸识别研究开始于 1966 年 PRI 的 Bledsoe 的工作。1990 年日本研制的人像识别机,可在 1s 内中从 3 500 人中识别到 你要找的人。1993 年,美国国防部高级研究项目署(Advanced Research Projects Agency)和 美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了 Feret(Face RecognitionTechnology) 项目组,建立了 Feret 人脸数据库,用于评价人脸识别算法的性能。2007 年,上海市质量 技术监督局公布了城市轨道交通和旅馆商务办公楼两项安全防范系统地方标准,为 2010 年 上海世博会应用人脸识别技术提供技术规范。2008 年人脸识别应用于奥运会的安防。人脸 识别技术已经开始走入普通生活。国内外人脸识别技术还在进一步发展和完善之中,市场机会处于起步阶段,可广泛应用于安全、考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、 智能身份证、门禁、计算机登录系统、国家安全、公共安全、军事安全等领域。
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