人脸识别门禁系统的功能人脸识别功能( 三 ) _门禁系统

我们人类的识别过程是不断自我学习的。比如一个外国人初到中国，他会觉得中国人长得都差不多。过了一会儿，他就能分辨出中国人的五官不同。这是人类视觉识别的学习过程。
机器也是如此。他们还可以通过学习大量的人脸样本和优秀的算法来增强识别能力。

今年，全球更大的社交平台FaceBook(活跃用户占全球人口的三分之一)开发了一个深度人脸系统:达到肉眼级别的人脸识别技术。

Deep face是一个基于python语言的面部识别和面部属性分析(年龄、性别、情感、种族)的轻量级框架。它的优点是只需要几行代码就可以进行面部分析。
简单来说，就是用计算机语言对标记的照片像素进行分析，生成一个叫做template的字符串。当照片和视频上传到脸书的系统时，这些图像将与模板进行比较。

基于这一技术，用户可以安心地在脸书上发布自己的个人照片，同时还可以即时获知自己个人肖像的被盗动向。
深度人脸系统有效防止不法分子利用他人照片作为主页头像进行冒名顶替。
阴气
同年， 26岁的中国科学家殷琦开始研发人脸识别技术。两年后，他开发的“刷脸”技术比facebook的深度人脸识别率还高！
28岁的因基被福布斯选为“30岁以下的年轻领袖” 。

Inky在微软亚洲研究院呆了四年多，深度参与了微软的人脸识别项目。经过四年的经验，殷琦意识到，一旦基于人脸识别的图像搜索技术取得关键突破，消费机器人、无人驾驶汽车和智能家居将很快成为现实。
“这将是一个万亿美元的市场。”

印度团队研发的Face++智能平台是基于深度学习和计算机视觉的深度结合。构成了业内领先的算法能力，涵盖人脸识别、文本识别、图像识别、物体识别、场景识别等数十种计算机视觉能力。
基于核心算法的突破， Face++在全球顶级AI比赛中获得了40个世界冠军，创下了被誉为AI领域“中国乒乓球队”的COCO女士前所未有的三连冠纪录。
COCO数据集是一个庞大而丰富的数据集，用于对象检测、分割和字幕。这个数据集主要从复杂的日常场景中捕捉，整个数据集的个体数量超过150万。
支付宝用的人脸识别模块是Inqi团队开发的。我们可以用一百颗心来使用它。

不得不提另一位中国科学家唐晓鸥，他在麻省理工学院攻读博士学位时就开始接触人脸识别算法。获得博士学位后，他在微软亚洲研究院担任视觉计算组主任。
2014年3月，唐晓鸥团队发布了GaussianFace人脸识别算法，在LFW数据库上的准确率高达98.52% ，首次超越人眼识别能力(97.53%)和脸书同时发布的DeepFace算法(97.35%) 。该算法的论文被评为2015年人工智能领域影响因子更高的论文。

三个月后，唐晓鸥团队开始研发DeepID算法，逐步将人脸识别准确率提高到99.55% ，使中国在该领域处于世界领先地位。
他建立的香港中文大学多媒体实验室入选全球十大人工智能先锋实验室，成为亚洲唯一入选团队。
《福布斯》甚至称他为“中国人脸识别技术背后的面孔” 。

综上所述，人脸识别系统的关键在于是否有优秀的核心算法，识别结果是否有更实用的识别率和速度。
如今的人脸识别系统融合了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等专业技术。
标签【人脸识别门禁系统的功能人脸识别功能】我们每天80%以上的信息来源于眼睛的感知。当我们身边的监视器和摄像头越来越多的时候，这些机器的“眼睛”也在记录和参与我们生活的点点滴滴。
想象一下，在不久的将来，我们出门，不需要带钱包，身份证，银行卡，甚至你的手机。只需一张脸，就可以用“刷脸”完成所有日常活动。

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