关于人脸识别技术未来的发展主流是什么

 

    在我们的日常生活中，相信你也接触过人脸识别支付，人脸识别开门等等的相关产品吧。这些功能的实现都是基于人脸识别技术的，关于人脸识别技术未来的发展主流是什么，在本篇文章中，就和小巴一起来看一下吧。

    人脸识别技术的第一步便是人脸图像特征提取。我们的人脸识别系统通常分为视觉特征、人脸图像变换系数特征、像素统计特征、人脸图像代数特征这四种。

    人脸特征分量人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸识别主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得，有助于人脸分类的特征数据，基于知识的表征方法，通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。

    对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，被称为几何特征，可作为识别人脸的重要特征。

    人脸识别特征提取的方法归纳起来分为两大类：基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。一种是基于代数特征或统计学习的表征方法，另一种是基于知识的表征方法。

    简单的了解了人脸识别技术，接下来看一下人脸识别技术是未来的发展主流是什么，从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段。

    根据《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》中显示，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。现在二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下，采用三维人脸识别后，实验结果显示，识别率可以提高至少10-20个百分点。

    主流的人脸识别检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器。它把一些比较弱的分类方法合在一起，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，组合出新的很强的分类方法，有效地提高分类器的检测速度。国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，被广泛应用于诸多领域，可以说人脸识别的全面应用时代已经到来。

 

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