人脸图像匹配与识别

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份1信息进行判断。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

　其人脸识别技术广泛应用于***、公1安系统、商场等，并与公1安部、国有大型商业***、证通股份、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立。

　当前国内人脸识别技术在市场普及上面临的痛点

　　就当前人脸识别普及的领域而言，安防、***和公1安系统上应用广。未来人脸在很多领域都可以大放异彩，这取决于技术的突破与创新。就国内当前的现状而言，人脸识别在市场普及上面临着两大痛点。

作为开始早、发展快的人工智能技术之一，人脸识别技术从上世纪60年代起就已经起步，并取得了许多突破。1初，人脸识别靠的是识别面部关键点，被形象地概括成“大圆（面部） 小圆（瞳孔） 三角（鼻子） 椭圆（嘴）”模式。现在，人脸识别技术可以在人脸上捕1捉到3万多个特征点，识别双胞胎也不在话下；不仅可以识别静态图像，行走甚至跑跳的动态图像也能识别；即使周边光线昏暗，人脸识别也能很好地完成任务。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。