识别图像和视频中的面部是人工智能系统的标准任务。在线面部识别算法基于从互联网获得的数百万张图像进行训练，并取得越来越可靠的结果。这不仅适用于将图像数据分配给特定的人，还适用于面部情绪识别和其他相关信息，适用于广泛的应用。要深入了解这些进步背后的技术，请详细探索前 19 种面部识别技术。
简介——面部识别
面部识别，利用技术直观地映射人的面部，并将其与已识别面部的数据库进行比较。尽管该技术被广泛用于个人身份确认，但其隐私后果仍在调查中。
面部识别技术的应用十分广泛，并且具有多种多样的应用。苹果、三星等公司已经推出了配备面部识别技术的智能手机，作为访问设备的一种方式。Facebook 和谷歌 whatsapp 数据 使用面部识别技术自动“标记”照片并生成链接。除了用于社交联系之外，深度学习和人工智能的进步还大大提高了面部识别系统的准确性，使这些应用更加高效和可靠。执法部门越来越多地使用该技术来识别罪犯，最近对联邦调查局使用该技术进行潜在的错误逮捕和歧视进行了审查。
美国民权委员会和美国国家科学、工程和医学院的最新报告以及越来越多的研究都强调了联邦制定面部识别技术使用法规和指导方针的必要性。这些法规和指导方针强调解决民权问题、严格测试公平性以及减轻不同人口群体之间的差异。全球面部识别市场正在快速增长，预计将从 2022 年的 50 亿美元增长到 2032 年的 190 亿美元，复合年增长率为 14%，约 70% 的政府将大量采用该技术。这凸显了监管发展的重要性，以确保在道德和隐私问题日益严重的情况下，面部识别技术的道德使用，尤其是关于影响边缘化社区的潜在偏见和不准确性。
在线人脸识别如何工作？
人脸不是静态的，而是不断变化。这种外观多变性是自动人脸识别最具挑战性的方面。此外，一些图像是在不断变化的光照条件下从不同位置拍摄的。人们在不同时 如何获得客户体验洞察？（线上和线下零售购物） 间也会有不同的发型——他们化妆、戴眼镜或戴帽子。
因此，在线人脸识别程序必须应用过滤器来识别关键的识别特征。借助深度学习，系统可以借助来自互联网的大量数据自行学习做出这些区分。为了实现这一点，系统主要通过模式识别来工作。用于训练它们的数据越多，数据质量越高，AI算法的结果就越好。
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在线人脸识别的应用领域
在线人脸识别有许多应用领域：
- 使用元数据自动注释图像文件，以便对大型数据集进行系统排序。
- 对访问敏感区域进行面部识别。
- 使用内置摄像头对移动设备进行身份验证。
面部识别和面部识别器的另一个实用性示例是移动银行工具。在发展中国家，Aella Credit 金融公司为客户提供简单的身份验证，无需人工干预。这为以前无法进入金融市场的人群打开了金融市场的大门。
在线人脸识别对于限制进入的敏感区域也是一种有效的方法。现有系统不仅可以比较具有访问权限的人的图像数据，而且在某些情况下，它们还可以根据典型特征预测意图。在线人脸识别的人工智能系统可以识别
- 眼睛睁开或闭上，
- 面部的视觉几何形状，
- 心态，
- 个人的大致年龄。
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面部识别如何工作？
自诞生以来，面部识别技术已取得长足发展。最初，它仅限于 2D 图像，但技术进步已推动 3D 面部识别系统的发展。这些系统使用各种技术来分析和比较面部特征。
2D 面部识别
2D 面部识别系统利用从单一角度捕获的图像并识别 2D 图像中的关键面部特征。这些功能包括：
- 两眼之间的距离
- 鼻宽
- 下颌线形状
这些测量值用于创建面部的数学表示，以供比较。
2D 面部识别的优势
- 通常计算成本较低
- 可与广泛使用的相机一起使用
2D 面部识别的局限性
2D 面部识别容易受到以下因素影响：
- 灯光
- 姿势
- 图像质量
3D面部识别技术
3D 可变形人脸模型 (3DMM)
3DMM 是一种统计模型，它对大型 3D 面部数据集使用主成分分析来生成面部形状和纹理的低维表示。它是一种用于创建逼真的 3D 面部模型的技术，可应用于面部识别、动画甚至整形手术等各个领域。
特征提取
3D 面部识别中的特征提取涉及从深度数据中识别独特的几何特征。这些特征可能包括：
- 表面法线：这些向量表示特定点的表面方向。分析表面法线的变化可提供有关面部曲线和轮廓的信息。
- 曲率：曲率分析有助于识别突出的面部特征，如鼻尖、下巴和眉骨。
- 面部特征：识别面部上的特定点，例如眼角、鼻尖和嘴角，提供一种比较不同面部的标准化方法。
深度学习
深度学习通过自动学习原始数据中的复杂模式和表示，彻底改变了 3D 面部识别。卷积神经网络 (CNN) 在分析面部扫描等视觉数据方面特别有效。
- 网络结构优化：研究人员不断致力于改进 CNN 的架构，以增强其从 3D 面部数据中提取有意义特征的能力。
- 多分支结构：这些网络通过单独的分支处理面部数据的不同方面（如颜色和深度），然后融合信息以做出更明智的决策。
- 损失函数工程：损失函数指导 首席执行官电子邮件列表 深度学习模型的训练过程。通过设计专门的损失函数，研究人员可以训练对姿势、光照和表情变化更具鲁棒性的模型。