海量人脸识别人脸识别技术目前的发展前景是什么样的

人脸识别技术目前的发展前景是什么样的

在建立人脸数据库及识别系统时，需要对人脸数据进行训练并建模，如果数据库动态更新还将涉及到在线学习等内容;识别人脸时，要把须识别的人脸与数据库中已有的人脸进行对比，判断二者相似程度，并按预先设定的标准进行检索或校验。人脸识别有多种方法，如：基于几何特征、基于子空间映射降维、基于模板、基于模型、基于神经网络等方法。 　　当前，基于“深度学习”的方法在一些算法竞赛中取得了很高的识别准确率，并迅速在业界投入应用。深度学习并不特指某一个算法，而是Sparse Coding、RBM、深信度网络等技术方法的总称。作为一类基于神经网络的方法，根据认知心理学，其主要思想是模拟人类大脑神经的信号传递。与传统神经网络模型2～3层训练层不同，深度学习的训练层数可达8～9层。因此在2006年该思想被提出之初，海量的训练数据和很高的计算复杂度超出了当时硬件的承受能力。但由于计算机硬件性能的提升，深度学习算法在准确率方面的优势迅速凸显。目前，谷歌、微软、百度等公司都成立了专门的部门对深度学习技术进行研究开发，市场上也涌现出一批基于深度学习的人脸识别团队。目前，基于深度学习的方法已经成为人脸识别技术领域的重要发展趋势和方向。 　　随着技术变革和应用的普及，建设大规模、分布式人脸数据库及识别系统的成本不断降低，识别的精度不断提高。可以预见，人脸识别技术在商业银行领域的潜在价值将被不断发掘提升，在保障服务安全性、节约客户时间、提升客户体验、整合与挖掘数据资源等方面具备广泛的应用前景。