一路机电人脸识别器(图)-人脸识别应用-人脸识别

基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别闸机的人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在相关领域已经跨入大数据时代，一些传统技术瓶颈显现，人脸识别门禁识别，因此，利用人脸识别闸机的人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个信息化的管理水平，是未来人脸识别技术发展的重要方向。

深度学习将人脸识别闸机的人脸识别准确度提升至肉眼级别，大大拓展了2D人脸识别的应用场景，并借助互联网爆发的东风，人脸识别原理，作为基础设施迅速普及。此外，随着互联网等业务身份认证的需求爆发，第三方认证服务平台将会出现，基于提供服务的平台型盈利模式发展空间巨大。

随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别闸机的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、****度相似的传统难点具有很好的解决方式，也逐渐成为人脸识别闸机的人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。

人脸是一种非常重要的生物特征，具有结构复杂、细节变化多等特点，人脸识别，同时也蕴含了大量的信息，比如性别、种族、年龄、表情等。一个正常的成年人可以轻易的理解人脸的信息，但将同样的能力赋予给计算机，人脸识别公司，并让其代替人类进行类脑思考成为研究学者亟待*的科学课题！

人类可以通过使用相机等图像采集装置和计算机组建一套与*类似的系统，相机等图像采集装置是“眼睛”，计算机是“大脑”。但是问题来了，这些单纯的硬件设施并不足以让机器完成理解人脸信息的任务，这其中还需要载有思考能力，也就是我们平时所说的算法。

目前主流的人脸识别算法主要包括：性别识别、种族识别、年龄估计、表情识别等。

人脸细微动作是人脸识别中的重要因素。由于照片、模型中的人脸不具备细微等动作的可能，那么我们在获取人脸的连续一系列细微动作的过程中可以获得一些线索来判断是否是真实的人脸：如眼睛眨动、嘴唇的离合、面部肌肉细微动作以及人脸周边场景的细微变化，这些我们可以将其设为相应的特征值存储在人脸特征值中，并设定这些值设置波动范围，如果这些值没有变化，就判定这是作假人脸。

对于以上归类的细微动作可以采用以下几类人脸经典算法进行特征值提取和判断：霍夫变换法、变形模板法、边缘特征分析法和对称变换法等，利用这些算法，从一个较大的特征集中选择少量的关键的特征，产生一个****的强分类器，再用瀑布算法将多个强分类器合成为一个更加复杂的层叠分类器，使图像的背景区域快速地丢弃，而在有可能存在目标（人脸）的区域花费更多的计算。