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G20峰会 人脸识别三大关键技术与四大特征

2016年百度世界大会开幕，其百度创始人李彦宏在会上发表了人工智能为主题的演讲，并推出最新产品百度大脑让参展人员眼前一亮，其图像识别能力非常突出，人脸识别概率已经高达97%；G20峰会如期举行，人脸识别技术也被应用到此次大会的安防工作当中。目前，业内普遍到处都非常关注人脸识别相关催化事件。

此前小米科技宣布小米人脸检测团队研发的新算法在FDDB人脸检测准确率全球排名第一，紧随其后，百度、腾讯、360等国内互联大咖们也纷纷建立人脸检测算法团队，积极参与平台的评测。除此之外，苹果、三星、华为、Facebook、谷歌等终端大巨头也争先加入人脸识别这一块领域当中。想必未来应用场景不断增加的情况下，面部识别功能极大可能成为下一个消费终端大方向

。

人脸识别基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，自动检测图像信息和跟踪人脸，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。

人脸检测是指从复杂的背景当中提取我们感兴趣的人脸图像。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、人脸倾斜和大小变化及各种遮挡等因素都会有导致人脸检测问题变得更为复杂。人脸识别技术主要目的在于输入的整幅图像上寻找特定人脸区域，从而为后续的人脸识别做准备。

人脸识别三大关键技术

一、基于特征的人脸检测技术：通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

二、基于模板匹配人脸检测技术：从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

三、基于统计的人脸检测技术：通过对于人脸和非人脸的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统计方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。国内类型此款著名人脸识别客流统计就有雅量门店。

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