2017 年，人脸识别技术首次作为智能手机的一项功能推出（提示：Apple iPhone 中的“Face ID”）。如今，人脸识别技术比以往任何时候都更加广泛和集成。这项技术已被主要金融机构、信用卡公司、技术平台甚至美国职业棒球大联盟采用。在疫情期间，人脸识别技术也渗透到了我们的职业生活中。许多企业升级了他们的门禁系统，用利用人脸识别的系统取代了徽章或指纹读取器。这在分散的环境中变得尤为重要，因为公司越来越需要加强人流较少的工作空间中的工人安全和保障。
人脸检测与识别：计算机视觉的方方面面
在讨论一些流行的应用之前计算机视觉，必须了解这些技术以及它们本质上有何不同。
1. 人脸检测
人脸检测是一种计算机视觉技术，用于在数字图像或视频中定位和识别人脸。该过程涉及分析图像或视频帧并识别包含面部特征（例如眼睛、鼻子、嘴巴和脸型）的区域。一旦检测到包含人脸的区域，通常会在人脸周围绘制一个边界框，以便进一步分析或处理。
2. 人脸识别
人脸识别是一种计算机视觉技术，通过将个人的面部特征与数据库中存储的面部特征进行比较来识别或验证个人身份。它涉及分析图像或视频帧、检测面部是否存在以及提取特定面部特征，例如两眼之间的距离、下颌线的形状和嘴唇的曲率。然后将这些特征与先前存储的面部特征进行比较，以识别或验证个人。
著名的面部检测和识别模型
目前存在几种人脸检测和识别模型。其中一些最流行的模型是：
1. Viola-Jones 算法
它是最古老和最广泛使用的算法之一，它使用 Haar 级联和 AdaBoost 来检测图像和视频帧中的人脸。
2. 方向梯度直方图（HOG）
另一种流行的人脸检测算法是使 whatsapp 号码数据 用梯度方向来检测图像和视频帧中的人脸。
3.卷积神经网络（CNN）
目前，最广泛使用的脸部识别模型是利用深度学习技术从图像中学习特征并识别人脸。基于 CNN 的模型，例如多任务级联卷积网络 (MTCNN)、Faster R-CNN、FaceNet、VGG-Face 和 OpenFace，具有高度准确性，适用 什么是广告展示位置？ 于监控、个人识别、社交媒体和电子商务等实时应用。
现有人脸检测模型的缺点
现有的人脸检测和识别模型虽然已经表现出最佳的准确率，但仍然存在一些局限性，例如：
现有人脸检测
1. 需要定期进行数据训练
高精度人脸检测和识别需要大量 广东移动电话号码清单 多样化的数据集，其中包含在不同光照、姿势和表情下拍摄的人脸图像。获取此类数据集可能具有挑战性，尤其是在处理包含个人面部图像的数据时。
2. 无法检测和识别被遮挡或被掩盖的面部
人脸检测和识别解决方案依赖于识别清晰可见的面部特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴和下巴。当面部被帽子、眼镜或手等物体部分遮挡或遮挡时，面部特征可能不易识别，从而导致识别不准确或不完整。
3. 无法检测和识别卡通/非人类角色
检测和识别非人类面部（例如卡通人物或动物）是一项挑战，因为它们的面部特征可能不符合典型的人类特征。
4.成本和复杂性
开发和实施人脸检测和识别系统可能成本高昂且耗时，需要大量资源和专业知识，这可能会限制较小的组织或社区能够使用它们。
先进的人脸识别技术及其应用
我们开发了先进的面部识别系统，该系统使用需要极少训练数据的先进算法，能够以无与伦比的准确度检测和识别甚至蒙面或遮挡的面部，从而超越现有解决方案。以下是 Sigmoid 解决方案的一些功能：
它可以检测和识别人脸和非人脸，包括被遮住或部分遮盖的脸部。
该模型只需每个角色 50-150 张图像即可进行训练，并且仍能达到高精度。
训练数据多样，不局限于视频中人物扮演的角色，这使得模型甚至可以识别被蒙版遮挡的人物。
该解决方案可以非常自信地检测和识别来自不同角度的面部，包括侧面面部。
它通过角色脸上的边界框和标签进行实时检测和识别，非常易于使用。
使用免费资源，在不到 70 分钟的时间内即可从 44 秒的输入视频生成输出视频。
随着更多升级的进行，Sigmoid 的解决方案继续在图像和视频中提供高准确率的人脸检测和识别。这是通过专有解决方案框架实现的，如下图所示 –
人脸识别解决方案框架
Sigmoid 的人脸识别解决方案框架
Sigmoid 面部识别解决方案在各个行业的潜在商业应用：
1.媒体和娱乐业
人脸检测和识别可用于计算演员在电影或电视节目中的出场时间，这使研究人员能够分析出场时间、电影评分和票房收入之间的模式和相关性。这些信息有助于预测电影的潜在成功并做出选角决定。此外，流媒体公司可以使用这项技术深入了解观众的偏好，并提供更具吸引力和个性化的观看体验。
2.金融服务
客户身份识别和验证可以通过面部识别进行。同样，面部识别技术可以加快客户入职流程。为了减少 ATM 抢劫或银行欺诈案件，可以使用面部识别来增加另一层安全性。
3. 酒店业
酒店可以利用这项技术识别客人，获取他们的预订信息，并根据他们的喜好提供个性化服务。该技术还允许工作人员将客人入住期间使用的服务费用添加到客人的账单中。
4. 医疗保健
面部识别可以自动扫描患者的面部并提取病史和保险信息，从而节省医护人员和患者的时间。最近的一项研究表明，66% 的患者接受使用面部识别技术进行此目的。它还可以帮助诊断症状轻微或难以检测的患者所患的疾病。
5.零售
面部识别正被用于简化 B2C 零售业务，例如自助结账和非接触式支付，从而提供更加个性化的购物体验、更好的客户服务和量身定制的帮助。此外，面部识别还可以提供个性化优惠/计划，以提高客户忠诚度。面部识别还可以增强零售安全性，以减少商店盗窃的发生。
结论
神经网络彻底改变了人脸识别技术，能够在逆光、面部遮挡和不同摄像头角度等具有挑战性的条件下实现准确检测。此外，FRT 供应商优先考虑隐私功能以确保合乎道德的部署，包括减少性别和种族偏见以及内置数据保护功能以管理数据保留。人脸识别已经克服了作为一项小众技术的青春期，现在准确、易于部署、易于学习，并且与现有的摄像头、访问控制和 VMS 系统兼容，并且可试用和测试。尽管已经存在了很长一段时间，但就主流采用而言，预计 2023-2025 年将是其最辉煌的几年。技术突破、消费者信心的不断增长和行业规范化的结合表明，这项技术将在未来几年得到广泛接受。