人脸识别技术及应用场景

计算机视觉简介

计算机视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，作为一门科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统，简单的来说，就是识别和理解图像、视频中的内容。计算机视觉的四个核心任务分别是：图像分类（image classification）、物体检测（Object Recognition）、语义分割（Semantic Segmentation）和视频分析（Video Analysis）。

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。

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应用场景，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。

人脸识别系统流程

训练深度学习模型的本质是通过计算损失函数并反向传递误差使模型学习到训练集的数据分布，因此研发人脸识别算法的关键在于数据、模型和损失函数。从数据的角度看，主要有商业公司私有数据、开源基准数据集、图像生成，下面是一些常见开源基准人脸集，这些人脸集对领域带来了巨大贡献，同时也存在身份重合、姿态单一、长尾分布等特点。

CASIA-WebFace的长尾分布

模型的角度看，2014年DeepFace和DeepID达到先进水平后，深度学习的方法成为了主流，LFW测试精度从60%提升到90%以上，随着专门针对人脸识别设计的模型出现，近年来LFW逐渐推向99.8%而趋于饱和。

人脸识别特征表达发展历程

Aiwinn人脸识别三大模式及应用场景

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。

爱华盈通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即Face Identification，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。

爱华盈通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。

从物业小区到企业楼宇，结合企业的需要可以用于人脸闸机、考勤、OA管理、访客的管理和注册，随之而来的就是更加智能的管理人群和流向。

在新零售行业，帮助线下零售商家更了解他们的客户，将线下人群信息向线上转化。通过前端的图像获取硬件和机器视觉技术分析客群，提供精准的客流分析如顾客年龄、性别，甚至停留时长、行为分析等多维数据。

N:N人脸识别模式主要用于政府机关

N:N是1：N的延伸，即同时对多张人脸进行人脸检索，需要占用更多的计算资源。是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程，是动态人脸比对。

爱华盈通N:N人脸识别的应用场景主要为公共安防、天网系统等。

比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等就是典型的运用N:N人脸识别模式。

爱华盈通（Aiwinn）是一家机器视觉方案提供商及应用产品开发商。成立于2017年4月，在深圳、上海和新疆设有常驻机构。公司核心研发和产品团队来自于原MStar、MTK等知名芯片公司，具备强有力的技术创新、产品开发和客户支持能力，着力于围绕核心算法，根据场景创建应用和系统，满足行业实际需求，改变并推升产业格局。

爱华盈通拥有人脸识别(2D/3D/红外/活体检测)、多人脸比对、超大N人脸比对、姿态识别、移动人形检测、驾驶员行为分析、学生行为分析、人流量统计、性别年龄分析、绘本识别、事物识别、二维码识别、车牌识别等核心技术，产品涉及：芯片AI算法、公安安防、手机、智能硬件、智慧城市等众多领域。

（编辑：温州站长网）

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