人物識(shí)別，又叫人臉識(shí)別，或稱人像識(shí)別，運(yùn)用人工智能領(lǐng)域內(nèi)先進(jìn)的生物識(shí)別技術(shù)，特指利用分析比較人物視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。人物識(shí)別概述 廣義的人物識(shí)別實(shí)際包括構(gòu)建人物識(shí)別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人物圖像采集、人物定位、人物識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等；而狹義的人物識(shí)別特指通過人物進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。  據(jù)外媒報(bào)道，F(xiàn)acebook人工智能團(tuán)隊(duì)現(xiàn)正在開發(fā)一套人物實(shí)驗(yàn)識(shí)別算法，這套算法的先進(jìn)之處在于，即便沒有清晰的人臉，它同樣也能根據(jù)各種各樣的人物線索來辨別出圖像里的人的身份。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Yann LeCun介紹稱：“你可以非常輕松地認(rèn)出馬克-扎克伯格，因?yàn)樗偸谴┮患疑玊恤?！蹦壳埃@套算法測(cè)試的準(zhǔn)確率為83%。人臉識(shí)別運(yùn)用，讓景區(qū)游覽更加順暢。梁溪區(qū)時(shí)代人臉識(shí)別

銀行系統(tǒng)正在開展保險(xiǎn)柜出租、托管業(yè)務(wù)，使用人物識(shí)別系統(tǒng)不但可以提升銀行的安全系數(shù)，還能**提高銀行在客戶中的可信度。同時(shí)，在ATM自動(dòng)取款機(jī)上應(yīng)用面像識(shí)別技術(shù)，可以免除用戶忘記密碼的苦惱，還可以有效防止冒領(lǐng)、***的事件發(fā)生。物業(yè)管理中的應(yīng)用隨著房地產(chǎn)業(yè)的**，物業(yè)管理扮演著日趨重要的角色，但一直未能擺脫使用大量的保安人員人為監(jiān)控的模式，很難有效防止外來人員、特別是有犯罪企圖人員的進(jìn)入。使用面像識(shí)別技術(shù)，可以很好地與現(xiàn)有的布線系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)相結(jié)合，由于人物識(shí)別可以自動(dòng)連續(xù)工作，并對(duì)可疑人員自動(dòng)跟蹤記錄，使住戶不必再隨身攜帶大串的鑰匙，也不必去記住復(fù)雜的密碼，而且它不需要用戶被動(dòng)地配合，使物業(yè)管理真正達(dá)到完美無缺。在Internet、可視門鈴等先進(jìn)技術(shù)被應(yīng)用到小區(qū)的物業(yè)后，人物識(shí)別管理技術(shù)正迅速成為新的熱點(diǎn)。新吳區(qū)新型人臉識(shí)別人臉識(shí)別功能，讓安全防范更上一層樓。

人物識(shí)別技術(shù)的研究肇始于20世紀(jì)60年代末期。20世紀(jì)90年代后期以來，一些商業(yè)性的人物識(shí)別系統(tǒng)逐漸進(jìn)入市場(chǎng)，但是，這些技術(shù)和系統(tǒng)離實(shí)用化都有一定距離，性能和準(zhǔn)確率有待提高。美國遭遇***襲擊后，這一技術(shù)引起***關(guān)注。作為**容易隱蔽使用的識(shí)別技術(shù)，人物識(shí)別成為當(dāng)今國際反恐和安全防范**重要的手段之一。人物識(shí)別是一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，是對(duì)生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個(gè)體。生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語音）、體形、個(gè)人習(xí)慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人像識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語音識(shí)別（用語音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別，也可以進(jìn)行語音內(nèi)容的識(shí)別，只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù)）、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。

不過，由于其所需的特征點(diǎn)不能精確選擇，限制了它的應(yīng)用范圍。另外，當(dāng)光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時(shí)，特征變化較大。所以說，這類算法只適合于人臉圖像的粗略識(shí)別，無法在實(shí)際中應(yīng)用。表征特征利用人臉圖像的灰度信息，通過一些算法提取全局或局部特征。其中比較常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先將 圖像分成若干區(qū)域，在每個(gè)區(qū)域的像素640x960鄰域中用中心值作閾值化，將結(jié)果看成是二進(jìn)制數(shù)。

人臉識(shí)別：這里提到的人臉識(shí)別是狹義的人臉識(shí)別，即將待識(shí)別人臉?biāo)崛〉奶卣髋c數(shù)據(jù)庫中人臉的特征進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)相似度判別分類。而人臉識(shí)別又可以分為兩個(gè)大類：一類是確認(rèn)，這是人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中已存的該人圖像比對(duì)的過程，回答你是不是你的問題 人臉識(shí)別功能，讓醫(yī)療健康更加可靠。

人臉識(shí)別技術(shù)的歷史 可以追溯到20世紀(jì)60年代。當(dāng)時(shí)，研究者開始嘗試使用電磁脈沖對(duì)面征進(jìn)行手動(dòng)測(cè)量，并將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)新照片中人物的自動(dòng)識(shí)別。這一早期的探索奠定了人臉識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)。進(jìn)入70年代，研究人員進(jìn)一步細(xì)化了面部特征的測(cè)量，增加了更多的測(cè)量點(diǎn)，包括嘴唇厚度和頭發(fā)顏色等，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。這為后續(xù)的人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了重要的參考和依據(jù)。在80年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)得到了進(jìn)一步的提升。研究者開始使用線性代數(shù)等數(shù)學(xué)工具，對(duì)面部圖像進(jìn)行低維表示，從而更好地提取和識(shí)別面部特征。這一時(shí)期的研究為人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。人臉識(shí)別，讓娛樂消費(fèi)更加安全放心。新吳區(qū)新型人臉識(shí)別

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網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用現(xiàn)在，人們?cè)絹碓蕉嗟匾蕾囉诳诹詈兔艽a，而口令和密碼的缺陷正隨著不同場(chǎng)合的頻繁應(yīng)用而顯得越來越明顯。人物識(shí)別技術(shù)由于特有的***性，“Your face is just your key”，并不依賴于口令和密碼，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，可以為日益發(fā)展的電子 商務(wù)、國際貿(mào)易保駕護(hù)航，而且使用操作方便、簡潔，很容易為廣大計(jì)算機(jī)使用者接受。人物識(shí)別技術(shù)除了在公安、**、海關(guān)、交通、金融、社保等行業(yè)和部門存在著***的需求外，在諸如企事業(yè)單位或公司的考勤、門衛(wèi)接待系統(tǒng)、社會(huì)醫(yī)療、福利和保險(xiǎn)行業(yè)以及高級(jí)轎車防盜等領(lǐng)域也大有用武之地。梁溪區(qū)時(shí)代人臉識(shí)別

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