党的十九大报告提出,要推进互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合。当前随着信息化的迅猛发展,生物识别技术在警务实战及个人财产保护中得到广泛的应用。作为生物识别技术的一种,人脸识别技术以其独特的优势,利用人的个体面部特征的区别,广泛用于政府、军队、银行、电子商务、安全防务等多重领域。

弱人工智能向强人工智能的转化

速度：除了算法识别需要消耗一定时间外，该局域网下的网速会影响到识别结果输出的速度。

数据库架构：通过检索结果关联结构化数据。

阈值的可配置性：在界面设置阈值功能，从产品层面输入阈值后，改变相对应的结果输出。

输出结果排序：根据相似度排序或结构化数据排序内容地抉择

云服务的稳定性。

MIT人脸数据库

数据标记完成后，交由算法同学进行模型的训练，期间发现的问题可与产品一起商讨。训练过程中，最好能可视化一些中间结果。一来可以检测代码实现是否有Bug，二来也可以通过这些中间结果，来帮助自己更好的理解这个算法的过程。

MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关 量（Normalized Correlation）方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。

▲人脸识别技术发展历程

作为8周年代表作，小米8不仅外观工艺实现突破，而且还大胆尝试了很多新技术、新方案。这些工艺、技术等很多又都来自国内供应链厂商。

CVPR：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

Gabor 及 LBP 特征描述子是迄今为止在人脸识别领域最为成功的两种人工设计局部描述子。这期间，对各种人脸识别影响因子的针对性处理也是那一阶段的研究热点，比如人脸光照归一化、人脸姿态校正、人脸超分辨以及遮挡处理等。

系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理 的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理。

人脸检测

人脸对齐

人脸编码

人脸匹配

h-index 排在前十二的相关学者位列如下：

（2）难点：角度、光线、发型、相似脸型等干扰分类。

ORL 人脸数据库中一个采集对象的全部样本库中每个采集对象包含10 幅经过归一化处理的灰度图像，图像尺寸均为 92×112 ，图像背景为黑色。其中采集对象的面部表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着以及戴或不戴眼镜等，不同人脸样本的姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达 20 度。

2．2 人脸辨认（1：N）

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人们非常担心公司会滥用他们通过面部识别收集的数据。而且，即使一家公司有好的意图，如果数据泄露发生，数据总是有可能被滥用。

（5）细分领域对比表

鼻子的宽度

为了严防监犯逃脱、外人非法进入，违禁物品持有和带入带出等，通过人脸识别技术，对家属、律师等相关公务人员到访、社会团体参观、相关服务人员等进行身份识别、人脸登记，确保出入人员符合探视要求。

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