此前小米科技宣布小米人臉檢測(cè)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的新算法在FDDB人臉檢測(cè)準(zhǔn)確率全球排名第一，緊隨其后，百度、騰訊、360等國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大咖們也紛紛建立人臉檢測(cè)算法團(tuán)隊(duì)，積極參與平臺(tái)的評(píng)測(cè)。除此之外，蘋(píng)果、三星、華為、Facebook、谷歌等終端大巨頭也爭(zhēng)先加入人臉識(shí)別這一塊領(lǐng)域當(dāng)中。想必未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景不斷增加的情況下，面部識(shí)別功能極大可能成為下一個(gè)消費(fèi)終端大方向。

人臉識(shí)別基于人的面部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。使用攝像頭或者攝像機(jī)采集含有人臉的圖像或視頻，自動(dòng)檢測(cè)圖像信息和跟蹤人臉，對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)分析技術(shù)。

人臉檢測(cè)是指從復(fù)雜的背景當(dāng)中提取我們感興趣的人臉圖像。臉部毛發(fā)、化妝品、光照、噪聲、人臉傾斜和大小變化及各種遮擋等因素都會(huì)有導(dǎo)致人臉檢測(cè)問(wèn)題變得更為復(fù)雜。人臉識(shí)別技術(shù)主要目的在于輸入的整幅圖像上尋找特定人臉區(qū)域，從而為后續(xù)的人臉識(shí)別做準(zhǔn)備。

    人臉識(shí)別系統(tǒng)三大關(guān)鍵技術(shù)

一、基于特征的人臉檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測(cè)。 

二、基于模板匹配人臉檢測(cè)技術(shù)：從數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫(kù)提取相匹配，由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。

三、基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫(kù)，采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。國(guó)內(nèi)類(lèi)型此款著名人臉識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)就有雅量門(mén)店。

人臉識(shí)別系統(tǒng)四大特征

1、幾何特征：從面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征，識(shí)別速度快，內(nèi)存要求比較小，對(duì)于光照敏感度降低。

2、基于模型特征：根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。

3、基于統(tǒng)計(jì)特征：將人臉圖像視為隨機(jī)向量，并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨(dú)立成分分析、奇異值分解等。

4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征：利用大量神經(jīng)單元對(duì)人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲(chǔ)和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像準(zhǔn)確識(shí)別。

G20峰會(huì) 人臉識(shí)別三大關(guān)鍵技術(shù)與四大特征

   人臉識(shí)別系統(tǒng)是根據(jù)所提取的人臉圖像特征采用相關(guān)識(shí)別算法進(jìn)行人臉確認(rèn)或辨別。即將已檢測(cè)到的待識(shí)別人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中已知人臉進(jìn)行比較匹配，得出相關(guān)信息，該過(guò)程的關(guān)鍵是選擇適當(dāng)?shù)娜四槺碚鞣绞脚c匹配策略，系統(tǒng)的構(gòu)造與人臉的表征方式密切相關(guān)。一般根據(jù)所提特征而選擇不同識(shí)別算法進(jìn)行度量，常用的包括距離度量、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k均值聚類(lèi)等。