人脸识别过程中 这些元素必不可少

2017-08-31

近年来,随着生物识别算法的完善,人脸识别技术迅速成为计算机视觉的当红小生,在国内人工智能领域大放异彩。从马云的Smile to Pay刷脸支付到如今炒得热火朝天的iPhone8刷脸解锁功能,人脸识别技术的热度只增不减。越来越多的领域对这项新兴技术给予高度信赖,市场呈现快速爆发之势,前景一片看好,各项落地应用纷至沓来。

人脸识别过程中 这些元素必不可少

人脸识别过程并不容易

如今,在许多实际生活的场景中,我们都能感受到人脸识别技术存在,面对琳琅满目的人脸识别应用,你是否了解这项技术中有哪些元素是不可或缺的,这些元素又是如何运作的呢?正如我们吃饭需要筷子、饭碗和汤勺一样,人脸识别技术也需要一些必不可少的元素,比如网络摄像头、识别算法和边缘计算。

人脸识别技术经过多年的发展,技术上基本不成问题,可以说已经到了一个比较稳定的成熟期。但是,实际上在解决问题时,人脸识别技术并不像一些电影场景中所展现的那般容易。人脸识别技术操作的第一个步骤便是获取人脸特征信息,这一过程,就需要有图像或视频的抓拍、镜头跟踪、防抖动以及确保更多有效像素等等关键技术的支持。

除此之外,在图像和视频信息的处理方面,还需要运用到视频图像的检测技术、人体动态识别技术和图像无线通讯传输技术等。其中,若是面临将大量数据传输到服务器进行识别的场景,比如1:N、N:M模式下的比对识别,就会产生不少的通信成本,而且识别过程所耗费的时间也会变长。这也是人脸识别技术在实际落地应用过程中亟待解决的问题之一。

人脸识别过程中 这些元素必不可少

网络摄像头与边缘计算的作用

为了解决这个问题,目前人脸识别领域已经有相关技术人员推出了更加智能化的网络摄像头,并在此基础上,辅以边缘计算,有效的减少了通信成本和识别时间。

当摄像头获取到人脸信息并上传至服务器之后,接着就是人脸验证了,这也是人脸识别技术最为核心的一个步骤。要判断给定的两张图片中的人脸是否来自同一个人,利用识别算法便可完成,目前的识别算法在应付1:1的比对模式时完全不成问题,但若是要进行多人同时辨识,就有一些困难了。这需要通过收集大量的人脸数据,利用深度信息来做人脸检测、识别,逐步提升AI算法模型的准确率,解决传统识别模式下的繁琐步骤。

此外,边缘计算(即在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台)在人脸识别过程中的使用,强化了摄像头终端的运算处理能力,可以让摄像头所搭载的人脸识别功能不再依赖云端服务器,避免耗费时间上传图像,节省了大量的带宽资源。

人脸识别过程中 这些元素必不可少

人脸识别技术运用广泛

随着人工智能的不断进步,人脸识别技术也不断排除万难,开辟新的道路。如今的人脸识别技术无论在技术上还是应用上,都有了质的飞跃。

厦门云脉近年来致力于人脸识别核心技术的研发与产品化,并推动其与各行各业相结合,切实解决行业难题,并依托于自主研发的人脸识别算法以及OCR文字识别技术推出针对不同行业的人脸识别解决方案。其中包括用于辅助银行等金融机构的身份认证,用于辅助商业的访客登记、识别迎宾和人脸识别考勤,用于教育的智能视频监控、作弊防控以及用于安防的动态人脸识别布控等等。

厦门云脉的人脸识别技术以其独有的高安全性、强防伪性以及快速、高效、精准等特点,可广泛运用于电子商务、金融、安防、航天、教育等众多领域。

人脸识别技术发展至今,被质疑过,也被追捧过,如今俨然已经是资本家们争相抢占的“香悖悖”。作为人脸识别领域的一员,云脉技术着实为这个行业感到欣慰,同时不忘初心,继续前行,继续以己之力,为这个行业输送更多的能量。

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