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人脸识别技术在未来的发展前景

作者:原创   发布时间: 2021/12/20 14:39:21

  1.机器识别与人工识别相互结合

  现在市面上一些主流的人脸识别公司,在引入国内外的人脸识别数据库进行检测的时候,准确率一般都可以达到95%以上,进行精准识别的速度也会比较快,这也侧面为人脸识别系统的应用提供了印证。在实际的应用过程中,每个人的人脸面对摄像头时并不是静止不动地,在高速的运动状态下,摄像头采集到的人脸图像会因为人脸的姿势,表情,光线等条件的不同,产生不同的变化,呈现出完全不同的样子,这种情况下人脸识别设备也无法快速,精准的实现人脸识别。

  在设定好人脸识别相似度之后,人脸识别设备会对高于这个相似度的图像进行提示,之后再通过人工方式对图像进行筛选,一般采用机器识别和人工识别的方式,就可以对人脸图像进行精准的识别。

  2.3D人脸识别技术的广泛使用

  不论是现在较为主流的人脸识别数据库当中保存的图像数据,还是摄像头采集到的人脸数据,大部分都是一张2D图像,2D图像本身就存在很多缺陷,并且2D图像在拍摄过程中,非常容易受到光线,表情,姿势等等因素的影响,人脸的鼻子,下巴,嘴巴并不是处于一个平面的上面,人脸具有天然的立体效果,2D图像不能很好地反映人脸的特征。

  目前国内3D人脸识别设备的应用,尚且处在一个比较初级的阶段,导致3D人脸识别技术无法广泛应用的原因主要包括以下这些,一是3D人脸识别一般都需要特定的采集设备,就比如3D摄像机或者双目摄像机,一般来说这些摄像机的价格都比较贵。

  第二是对3D图像进行处理,一般来说都需要进行3D图像的建模,3D人脸识别对于硬件的要求一般都比较高,第三是现有的3D人脸图像数量不够多,目前也没有成熟的3D人脸识别图像数据库,缺少足够数量的3D人脸识别样本。

  3.深度人脸识别技术的广泛使用

  现在主流的人脸识别技术,大多数都是根据轻量级的人脸识别数据库,对于未来发展更大容量的数据库条件还不够成熟,需要研究基于深度学习的人脸识别数据库,在未来如果想要建立十亿或者百亿,这时就会出现大量的表征相似,关键点相似的人脸数据,如果没有经过深度学习的人脸识别技术,建立起较为复杂的人脸识别模型,想要快速精准的进行人脸识别是一件比较困难的事情。

  4.人脸识别数据库的升级

  对现有的人脸识别数据库进行升级,建立起来具有优良多样性和通用性的数据库,是一件必然的事情,和目前主流的人脸识别数据库相比,它的提升主要包括以下这几个方面,一个是人脸识别数据库量级的提升,会从十万级、提升到十亿级和百亿级,第二个就是质量的提升,将会由2D人脸图像提升到3D人脸图像,第三个是人脸图像类型的提升,在人脸识别时将会采集每个人在不同的姿势,光线,表情下的人脸图像,扩充每个人的人脸表征,实现更为精准的人脸识别。