自蘋果的秋季新品發布會之後，iphone x的face id就像乙個引線，輕易的引爆了人臉識別市場，帶熱了人臉識別技術的相關話題。
事實上，一夜爆紅的人臉識別其實並不算新技術。在2023年，臉部解鎖功能便首次亮相在搭載安卓平台的galaxy nexus上;2023年，微軟開發了生物特徵識別系統 windows hello，支援面部識別登入，谷歌推出號稱當時最強的人臉識別系統facenet;同年，馬雲在德國通過支付寶成功「刷臉」購買了一張2023年漢諾瓦工業博覽會的紀念郵票。
那麼，已經發展多年的人臉識別技術，究竟是怎麼實現的呢?
人臉識別主要分為人臉檢測、特徵提取和人臉識別三個過程。
1、人臉檢測
人臉檢測是指從輸入影象中檢測並提取人臉影象，通常採用haar特徵和adaboost演算法訓練級聯分類器對影象中的每一塊進行分類。如果某一矩形區域通過了級聯分類器，則被判別為人臉影象。
2、特徵提取
特徵提取是指通過一些數字來表徵人臉資訊，這些數字就是我們要提取的特徵。常見的人臉特徵分為兩類，一類是幾何特徵，另一類是表徵特徵。幾何特徵是指眼睛、鼻子和嘴等面部特徵之間的幾何關係，如距離、面積和角度等。由於演算法利用了一些直觀的特徵，計算量小。
不過，由於其所需的特徵點不能精確選擇，限制了它的應用範圍。另外，當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時，特徵變化較大。所以說，這類演算法只適合於人臉影象的粗略識別，無法在實際中應用。
3、人臉識別
將待識別人臉所提取的特徵與資料庫中人臉的特徵進行對比，根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類：一類是確認，這是人臉影象與資料庫中已存的該人影象比對的過程，回答你是不是你的問題;另一類是辨認，這是人臉影象與資料庫中已存的所有影象匹配的過程，回答你是誰的問題。顯然，人臉辨認要比人臉確認困難，因為辨認需要進行海量資料的匹配。
不過，根據廈門雲脈技術****的內部相關技術人員介紹，近幾年，隨著技術的不斷發展，人臉識別已日趨成熟，正逐漸占領各個行業市場。
為了促進人臉識別技術的發展，以及加速「刷臉」時代的到來，廈門雲脈技術多年來專注人臉識別技術的研發，其自主研發的人臉識別相關演算法具有識別率高、識別速度快等特點。配合獨創的活體檢測技術，不會被**、蠟像、人偶等模具欺騙，在安全效能方面值得信賴。目前，廈門雲脈的人臉識別技術已經廣泛應用於安防、電子商務、銀行、金融等眾多企事業單位。
相信隨著技術的逐漸成熟，人臉識別在不久的未來將會成為人們習以為常的技術，靠「臉」吃飯的時代，也終將會到來!
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