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延伸内容
详情介绍：随着互联网+数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化，人工智能正在让生活变得更加便捷。“刷脸”进站、“刷脸”支付、“刷脸”签到、“刷脸”执法……人脸识别技术正走进更为广阔的应用场景。新零售+刷脸会员支付的落地，更是让许多软硬件企业去提供人脸识别的解决方案。人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初，与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都属于生物识别技术的一种。早期人脸识别技术，是测量人脸上根据眼角、鼻孔、嘴巴、下巴几个部位的几何关系，通过图像库中的人脸模板，与待识别人脸在灰度上的相似程度，来实现人脸识别。其弊端是容易丢失有用信息，在视角、表情等变化的情况下识别能力很差。因为时间原因，身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异，比如脸的宽度等，但瞳孔间的距离则相对恒定。传统回归运算可能会出现误差，现在，深度学习算法不断被改进，可以把人脸分为100多个关键点，尽量避免误差。人脸识别技术的优点是采集比较直观，商家可以通过采集用户的照片归档到数据库，再通过算法的改善来把用户的脸部特征跟照片进行比对即可实现“刷脸会员支付”。成本较低，便利性较高，按照识别的精度排序，确实是虹膜、指纹、人脸的识别精度依次降低。但人脸识别可以根据摄像头的提升而提升，双目摄像头、结构光摄像头、TOF等等，这个上升空间很大。从应用性来看，你现在让所有的用户都去提取虹膜信息、指纹信息，这个很难，不现实。而我们每个人都有身份证照片，从对比库的角度来看，人脸识别是有一定优势的。此外，虹膜识别、指纹识别需要额外装置，而进行人脸识别，只要有一部手机就可以进行识别或者收集。体验度较好，用户较易接受由于人脸识别根据摄像头的提高而提高
联系我时，请说是在老客网上看到的，谢谢！