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。

<strong>弱人工智能向强人工智能的转化

在不同的生物特征识别方法中，人脸识别有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。人脸识别的五个优势：

（2）原因

a． 出现原因：

近5日资金流向一览见下表：

2． 未来发展趋势的思考

3．10 动态识别

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

（2）解决思路

主要介绍以下几种常用的人脸数据库：

（2）人脸识别在银行远程开户上的应用

人脸识别的目的就是要判断图片和视频（视频是由图片构成的）中人脸的身份是什么。

它的输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。将这个最高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。

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人脸识别是如何工作的？一种识别人脸的方法，用于识别或验证目的。在此阶段，我们的面部坐标将与数据库进行比较。如果检测到相似性，则会进行确定。

3．4 年龄变化

从产品角度：文字提示不支持快速移动或提示缓慢移动（如，亲！您的动作太快了，奴家还未反应过来等）

从算法角度：人脸姿态估计、关键点定位来捕捉人脸动作。

也是在这一阶段，研究者的关注点开始从受限场景下的人脸识别转移到非受限环境下的人脸识别。LFW 人脸识别公开竞赛（LFW 是由美国马萨诸塞大学发布并维护的公开人脸数集，测试数据规模为万）在此背景下开始流行，当时最好的识别系统尽管在受限的 FRGC 测试集上能取得 99%以上的识别精度，但是在 LFW 上的最高精度仅仅在 80%左右，距离实用看起来距离颇远。

实际上，人工智能应用商业化落地难度大一直是其行业发展受限的关键因素所在，业内企业大多分为两种，一种试图打造通用型平台，一种则聚焦于某一细分领域的人工智能应用，但两者都存在弊病，前者的弊端在于通用型平台要不断“烧钱”进行研发，不同应用场景的算法有区别，后者的弊病则是企业规模增长受限。

面部识别威胁和问题

1． 全球人脸识别市场

面部技术在不同的产品和应用中有许多具体的工作方式，包括：

总的来说，人脸识别的趋势包括以下几方面。

从产品角度：

1．2 非侵扰

（2）产品应用

目前主流的人脸识别技术大多都是针对轻量级的人脸图像数据库，对于未来完全可预见的亿万级的人脸图像数据库则还不太成熟，因此需要重点研究基于深度学习的人脸识别技术。

▲人脸识别学者 TOP1000 全球分布图

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。

“人脸比对(FaceCompare)”算法实现的目的是衡量两个人脸之间相似度。

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。

如在金融领域，人脸识别用于身份确认，然而身份确认之后，就没你什么事，你跟用户的关系只在于，打开某款APP或某个终端场景（闸机）的钥匙，打开之后，用户的所有行为都沉浸在APP中，并没有给FR技术服务商带来其他的使用数据及用户行为信息；从根本上来看，用户只是用钥匙开了门，而往往是门里面的东西（用户数据）才能带来商业价值。

线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家 Sir R. A. Fisher1936 年发明（《The use of multiple measurements in taxonomic problems》）。为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。1997 年，Belhumer 成功将 Fisher 判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的 Fisherface 方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces: Recognition using class specific linear projection》）。

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