關于人臉識別
早在一個世紀以前，就有文章討論人類自身對人臉的識別能力。研究證明雖然大多數人能夠通過面部特征區分出身邊的親人、朋友，但極少有人能清晰表明這些人的具體相貌特征。更無法表達對整個人臉識別的過程。這意味著光靠機器仿生人類的人臉識別能力可能性并不大。
后來到了20世紀60年代，計算機逐漸普及，人工智能出現并逐漸發展。人類對人臉識別的研究更加有興趣。
然而直到90年代，在科學家們的不斷探索下，終于開發出了具有代表性的人臉識別算法。為后來人臉識別技術的應用打下了基礎。
人臉識別的幾個方法：
（1）幾何特征的人臉識別 （ 算法識別快，但識別率較低）
（2）基于特征臉（PCA）的人臉識別 （需要較多的訓練樣本，不便捷）
（3）神經網絡人臉識別 (需要較多訓練樣本)
（4）彈xing 圖匹配的人臉識別
（5）線段（Hausdorff)和距離(HLD)的人臉識別 （大表情情況下識別效果不好）
（6）支持定向機（SVM)的人臉識別 （需大量訓練樣本，訓練時間長，方法難以實現）
當前刷臉設備采用了多個識別方法去提高識別結果，進一步說現在的識別技術主要是基于深度神經網絡技術（CNN），通過人臉檢測、關鍵點定位、特征提取和特征比對等技術手段，從圖像或視頻中發現，定位人臉識別出人臉所對應的身份。
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編輯內容：
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400-705-2002
