人工智能技术未来前景-人脸识别

       手机互联网时代，人脸识别技术最困难的部分就是要建立适应各种光线环境的人脸预处理算法，并对各种复杂的光线环境进行人脸预处理。说起人脸识别，同学们应该都不陌生了，随着近年来AI技术的发展，它的应用已经深入到我们生活的方方面面。下面就由小编来为您介绍人工智能技术未来前景-人脸识别。

美洽

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人工智能技术未来前景

       比如说我们在网上买了一些零食准备付款，很可能会使用支付宝的人脸验证技术；还像最近对滴滴打车进行整改，要求司机每天都要通过人脸识别后才能接单。

       人脸识别是计算机视觉的子课题之一。计算机视觉是让人教会机器去“看清”这个世界，计算机视觉中有5项常见任务，分别是分割、检测、识别、描述、推理。

       分割是将图像分解成若干特定、具有独特性质的目标区域，用户输入一张原始照片，机器可以对其做一些场景语义分割，将照片中的蓝天、汽车、树木区分开来。

       检测是发现目标并确定位置，最常见的任务有三类：这张图片中是否有XX？XX的数量是多少？XX的位置在哪里？

       识别是判断目标类别、性质或相似性，通常它会由2类常规任务构成，第一类任务是相似检索问题，比如我们经常会用到的搜索引擎中的图像搜索功能；第二类任务是相似比对问题。

       描述任务用通俗易懂的话来讲就是“看图说话”，由机器介绍图片或视频中的内容。

       最后一类常规任务是推理，根据图像或视频内容发掘故事 。人脸识别技术也有两个常见的任务:判断图像或视频中出现的人是否是同一个人，即人脸认证；判断这个人是谁，也就是人脸检索。

       当机器判断两张图片中人脸的相似性时，一般有以下四个步骤:人脸检测-人脸预处理-人脸特征提取-特征比较。通过这些步骤，不难看出人脸识别技术是模仿人脸识别的过程，用电脑比较人脸图像的相似性。人脸认证和人脸检索的核心是人脸相似度的判断。以上就是小编为您介绍的人工智能技术未来前景-人脸识别。