在日常生活中，隨著人臉識(shí)別技術(shù)的成熟，你是否覺得自己的臉越來(lái)越值錢了，可以用來(lái)做很多事情，例如以下最新刷臉應(yīng)用。

    人臉識(shí)別技術(shù)資料分享給大家。人臉識(shí)別、IC卡、二維碼三合一開閘！

    使用場(chǎng)所：小區(qū)、寫字樓訪客以及北方冬天不能人臉識(shí)別的場(chǎng)所。

    內(nèi)部人員可以人臉或者刷卡進(jìn)出，外來(lái)訪客刷被訪者發(fā)送的二維碼開閘，系統(tǒng)記錄哪位內(nèi)部人員發(fā)了二維碼給訪客！內(nèi)部人員可以設(shè)置發(fā)出二維碼的有效時(shí)間和限制次數(shù)。

    作為人工智能的一個(gè)重要分支，人臉識(shí)別技術(shù)已有很多落地應(yīng)用，在公共安全領(lǐng)域更多次協(xié)助公安部門緝拿在逃罪犯、案件偵查、身份核驗(yàn)、尋回走失人口等工作。

    01技術(shù)成熟，對(duì)算法的認(rèn)識(shí)趨于理性

    中國(guó)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者似乎酷愛扎堆，在人臉識(shí)別領(lǐng)域呈現(xiàn)出百家爭(zhēng)鳴的態(tài)勢(shì)。人臉識(shí)別技術(shù)現(xiàn)已比較成熟，99%的識(shí)別準(zhǔn)確率早已不是什么大新聞。如今，沒在某某測(cè)試集上刷個(gè)第一，都不好意思說(shuō)自己是做人臉識(shí)別的公司。

    提到人臉識(shí)別人們首先想到的是算法，其實(shí)人臉識(shí)別不只是算法。決定人工智能的要素有三個(gè)：算法、算力和數(shù)據(jù)訓(xùn)練。人臉識(shí)別算法一般會(huì)設(shè)定一個(gè)相似度及閾值作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，人臉識(shí)別算法間準(zhǔn)確率的差異僅僅體現(xiàn)在小數(shù)點(diǎn)上，99.6%提升到99.7%帶來(lái)的差別并不是那么強(qiáng)烈。技術(shù)總是在迭代更新的，當(dāng)技術(shù)不能呈現(xiàn)顛覆性的時(shí)候，技術(shù)帶來(lái)的價(jià)值就會(huì)大打折扣。

    人臉識(shí)別攝像頭廠家真正的解決方案需要前端與平臺(tái)的結(jié)合，保障優(yōu)秀算法的前提上，配合帶有深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力的前后端硬件，開展前端數(shù)據(jù)的大量訓(xùn)練，才能為行業(yè)提供落地產(chǎn)品和解決方案。

    02門檻低了，場(chǎng)景應(yīng)用不簡(jiǎn)單

    盡管人臉識(shí)別的精確度很高，現(xiàn)階段還不能適用所有場(chǎng)景，只有在符合受控的環(huán)境和條件下（包括光照、有足夠的識(shí)別對(duì)象的訓(xùn)練樣本）才能保證一定的準(zhǔn)確性。比如在人臉圖片采集上，不僅要在圖像或視頻的高清抓拍、鏡頭追蹤、防抖動(dòng)以及確保更多有效像素等關(guān)鍵技術(shù)。

    云中心結(jié)構(gòu)化≠監(jiān)控點(diǎn)位利舊

    平安城市建設(shè)這么多年來(lái)，攝像頭已無(wú)處不在，但還是有很多人肆無(wú)忌憚地進(jìn)行違法犯罪活動(dòng)。這其中一個(gè)很重要的原因就是，攝像頭的數(shù)量雖多，但絕大部分情況下都拍不清人臉，犯罪分子存在僥幸心理，因而選擇鋌而走險(xiǎn)。

    實(shí)際上90%以上的已建點(diǎn)位無(wú)法直接用于人臉識(shí)別，現(xiàn)有監(jiān)控畫面中提取的人像圖片分辨率很難達(dá)到40*40pixel。低分辨率圖像相對(duì)于高分辨率圖像會(huì)損失很多高頻信息，其所能提供的細(xì)節(jié)信息豐富度和表達(dá)能力會(huì)減少。同一個(gè)算法模型，圖片的分辨率越低，相應(yīng)的識(shí)別準(zhǔn)確率也越低。若要采用云中心結(jié)構(gòu)化建設(shè)人臉識(shí)別，意味著未來(lái)還要新建大量的高清視頻。