人脸验证
比如 FaceID 人脸解1锁,iPhone 事先存了一张用户的照片(需要用户注册),这张照片变成了转换成了一连串特征数值(即特征空间里的一个点),用户解1锁时,手机只需要对比当前采集到的脸和事先注册的脸在特征空间里的几何距离,如果距离足够近,则判断为同一人,如果距离不够近,则解1锁失败。距离阈值的设定,人脸识别定制,则是算法工程师通过大量实验得到的。
当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长,在数据匹配,将面临着更大的挑战。
人脸识别用途很大,但目前人脸识别技术有很多不足,如对周围的光线环境敏感,可能会影响识别的准确性,在面对黑暗、相似等复杂场景,识别率表现不佳。
近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩,但还是有很多方面需要努力,如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。
考勤系统:使用人脸识别进行考勤成本较低,并且能有效防止代打卡现象。特别适合大规模流动性较高的群体的考勤场景。
远程认证:在***、证券和借贷等实名制和安全性要求较高的领域,可作为用户远程注册和密1码找回环节中的辅助验证。
门禁系统:使用人脸识别作为门禁系统的开1锁方式,可实现无需携带任何物品的验证流程。
***应用:将某人与某明星或者某卡通人物的人脸进行对比,系统可以给出相应的相似度对比分值。
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