人臉識別

人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進行處理并終服務(wù)于特征提取的過程。然而，隨著社會的發(fā)展，技術(shù)的進步，生活節(jié)奏的加速，消費水平的提高，人們對于家居的期望也越來越高，對便捷的要求也越來越迫切，基于傳統(tǒng)的純粹機械設(shè)計的防盜門，除了堅固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

用于表示人臉的大量特征從哪來？這便是深度學(xué)習(xí)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）發(fā)揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級別的人臉數(shù)據(jù)庫上學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，會自動總結(jié)出適合于計算機理解和區(qū)分的人臉特征。

算法工程師通常需要一定的可視化手段才能知道機器到底學(xué)習(xí)到了哪些利于區(qū)分不同人的特征，當然這部分不是本節(jié)重點。

闡明了不同人臉由不同特征組成后，我們便有了足夠的知識來分析人臉識別，到底怎么識別。

“刷臉”技術(shù)覆蓋的用戶量也在快速上漲?！皟H僅在支付寶平臺，已經(jīng)有兩億用戶通過‘刷臉’登錄賬戶、找回密碼、風(fēng)險校驗等。”螞蟻CTO程立直言：“臉正在逐漸取代密碼。”

與此相伴隨的是行業(yè)規(guī)模的快速增長。來自艾媒咨詢的數(shù)據(jù)顯示，2017年中國計算機視覺市場規(guī)模為68億元，預(yù)計2020年市場規(guī)模達到780億元，年均復(fù)合增長率達125.5%。