更好地了解面部识别技术的工作原理
Posted: Sat Dec 21, 2024 8:43 am
毫无疑问，我们这个时代最相关的技术之一是用于身份验证的面部识别，也称为面部生物识别技术。
它涉及根据先入为主的信息，使用一些特定资源来识别和验证人脸。自 20 世纪 60 年代以来，这项技术就被用于各种目的。
突出用于打击风险和欺诈，以加强保护。从这个意义上说，面部识别正在成为该领域的一项基础技术创新，并旨在未来继续优化分析的准确性。
要详细了解该技术的内部工作原理、使用方式以及其优点和其他问题，请关注我们的文章。
什么是面部识别？
面部识别包括对人脸进行深入、详细的分析，以检测允许识 玻利维亚电话号码数据 别的特定形状、距离和特征。该系统遵循一组标准步骤来解构图像（无论是视频、照片还是实时图像），并尝试通过比较来验证它。
因此，面部识别的目的有两个重要的后果：识别本身和验证。识别行为简单地对应于可以识别人类的机器的学习。
验证和确认的行为涉及允许基于分析获得的信息采取行动。验证允许用作面部生物识别技术（读取数据并允许访问）。
人脸识别是计算机视觉这一庞大计算机科学领域的重要应用。
这是一个致力于让计算机理解对象、识别这些模式并处理它们以获得关于它们是什么的结论的领域。在某种程度上模拟人类学习本身。
该技术于 20 世纪 60 年代开始大规模使用，随后被政府用于安全和控制检查，也被公司用于不同目的：身份验证、访问控制等。
应用于人脸的视觉专门用于确定人是谁。这可以通过在监督学习逻辑中使用数据库进行训练来完成，我们将在下一个主题中详细介绍。
这项技术是如何运作的？
面部识别系统首先需要一个训练库，它是一组预先确定的信息，我们传递这些信息以使其具有参数。从这个基础上，它将知道如何区分每个图像代表什么，因为我们已经根据基础中每个信息的各自输出配置了系统。
然后，应用程序分析这些初始面孔，学习它们的特征，以便提取所有面孔的独特和一般方面。
眼睛之间的距离、下巴的轮廓、下巴的形状、嘴唇的形状和面部的形状是研究的一些特征。这样，算法就可以准确地理解每张脸的具体构成。
有了这些知识，就可以测试系统了。该测试是使用您真正想要分析的面部进行的，例如尝试使用面部信息验证交易的人。系统将其与数据库中已有的面孔进行比较，并检查是否符合：如果是，则验证，如果不符合，则拒绝。
深度学习
在这种情况下，监督学习是通过人脸识别最常见的解决方案之一——深度学习来进行的。它是人工智能的一个子领域。
深度学习是一种深度神经网络，由层层连接和排列的神经元组成。每一层都会分析图像的某个方面并生成结论。例如，一个分析形状，另一个分析距离。
每一层总是从前一层的结论开始，就像专家的集合一样。在所有层的末尾，将获得有关输入记录是否经过验证的答案。
新记录分析
对于新数据，即要分析的面孔，此类过程中需要严格遵循一系列步骤。首先，系统检测人脸。
例如，它从面部接收特定信息，并将其与背景中或周围的其他形状和其他元素区分开来。这是分析工具的输入数据。
然后进行分析。这一步包括解码人脸并提取所有典型点以进行深入调查，其中包括我们已经提到的元素和许多其他元素。
因此，我们有转型阶段。在此阶段，脸部变成一组经过格式化的数字信息，作为随后进行的计算的基础。
一旦系统已经将数据作为向量（数字集），它就会与内存中数据库中已经存在的其他面孔进行比较。换句话说，面孔是已经学过的。它检查分析的数据与内存中的数据之间的距离，最终返回该信息之间的相似性概率。
在实际应用中，可以建立一个最小阈值来验证人脸是否正确，并提供良好的精度和安全性。
自动化
有趣的是，自动化如何在面部分析模型中发挥重要作用。提取用于调查和分析的元素数不胜数（大约80种），甚至是人眼无法察觉的。
系统可以通过将整个图像分解为一组像素并检查每个单元和每个片段来做到这一点。而且短时间内要进行的计算量很大，这也是人力不可能完成的。
为什么它被如此广泛地使用？
自动化正是当今此类应用成功的原因之一。消除重复的识别和识别工作中的人员存在这一事实创造了对更具战略性的工作的需求。
此外，使用机器来实现这些功能可以更好地控制错误：以概率方式对故障进行计数，并对原因进行具体定义。
通过这种方式，您可以准确地了解每个应用程序提供的精确度，这与人类不同。如果达到不满意的程度，可以改变算法和配置来测试和尝试改进。
解释该技术大规模采用的另一点是对保密性的关注。该术语指的是控制谁查看公司中的某些信息，以及控制谁有权访问特定位置。目前，企业已经意识到关注这一因素的重要性。
例如，在政府环境中，面部识别用于识别人群中的人，这对人类来说非常困难。在这些工具的支持下，可以更轻松地执行公共安全和其他问题所需的干预措施和行动。
什么时候使用？
由于其成功及其作为一种趋势的地位，面部识别技术已在多种不同的环境中使用。
其中之一是身份验证访问控制，正如我们已经简单提到的，这是一个经典的例子。用户请求访问系统、平台甚至包含机密信息的房间。然后，应用程序读取您的面部，分析您的面部信息并将其与分类为授权的面部进行比较。
还值得一提的是政府实体使用它来帮助公共安全。该系统可用于识别对社会构成高度危险的逃犯。
今天另一个非常常见的用途是完成交易，作为实现和优化支付方式使用的一种方式。该过程在结帐时完成并提供购买授权。
还值得一提的是，它可以作为加强平台记录中的个人文档的一种方式。事实上，一些应用程序要求面部数据与其他文档（例如身份证）中的数据进行比较。
它涉及根据先入为主的信息，使用一些特定资源来识别和验证人脸。自 20 世纪 60 年代以来，这项技术就被用于各种目的。
突出用于打击风险和欺诈，以加强保护。从这个意义上说，面部识别正在成为该领域的一项基础技术创新，并旨在未来继续优化分析的准确性。
要详细了解该技术的内部工作原理、使用方式以及其优点和其他问题，请关注我们的文章。
什么是面部识别？
面部识别包括对人脸进行深入、详细的分析，以检测允许识 玻利维亚电话号码数据 别的特定形状、距离和特征。该系统遵循一组标准步骤来解构图像（无论是视频、照片还是实时图像），并尝试通过比较来验证它。
因此，面部识别的目的有两个重要的后果：识别本身和验证。识别行为简单地对应于可以识别人类的机器的学习。
验证和确认的行为涉及允许基于分析获得的信息采取行动。验证允许用作面部生物识别技术（读取数据并允许访问）。
人脸识别是计算机视觉这一庞大计算机科学领域的重要应用。
这是一个致力于让计算机理解对象、识别这些模式并处理它们以获得关于它们是什么的结论的领域。在某种程度上模拟人类学习本身。
该技术于 20 世纪 60 年代开始大规模使用，随后被政府用于安全和控制检查，也被公司用于不同目的：身份验证、访问控制等。
应用于人脸的视觉专门用于确定人是谁。这可以通过在监督学习逻辑中使用数据库进行训练来完成，我们将在下一个主题中详细介绍。
这项技术是如何运作的？
面部识别系统首先需要一个训练库，它是一组预先确定的信息，我们传递这些信息以使其具有参数。从这个基础上，它将知道如何区分每个图像代表什么，因为我们已经根据基础中每个信息的各自输出配置了系统。
然后，应用程序分析这些初始面孔，学习它们的特征，以便提取所有面孔的独特和一般方面。
眼睛之间的距离、下巴的轮廓、下巴的形状、嘴唇的形状和面部的形状是研究的一些特征。这样，算法就可以准确地理解每张脸的具体构成。
有了这些知识，就可以测试系统了。该测试是使用您真正想要分析的面部进行的，例如尝试使用面部信息验证交易的人。系统将其与数据库中已有的面孔进行比较，并检查是否符合：如果是，则验证，如果不符合，则拒绝。
深度学习
在这种情况下，监督学习是通过人脸识别最常见的解决方案之一——深度学习来进行的。它是人工智能的一个子领域。
深度学习是一种深度神经网络，由层层连接和排列的神经元组成。每一层都会分析图像的某个方面并生成结论。例如，一个分析形状，另一个分析距离。
每一层总是从前一层的结论开始，就像专家的集合一样。在所有层的末尾，将获得有关输入记录是否经过验证的答案。
新记录分析
对于新数据，即要分析的面孔，此类过程中需要严格遵循一系列步骤。首先，系统检测人脸。
例如，它从面部接收特定信息，并将其与背景中或周围的其他形状和其他元素区分开来。这是分析工具的输入数据。
然后进行分析。这一步包括解码人脸并提取所有典型点以进行深入调查，其中包括我们已经提到的元素和许多其他元素。
因此，我们有转型阶段。在此阶段，脸部变成一组经过格式化的数字信息，作为随后进行的计算的基础。
一旦系统已经将数据作为向量（数字集），它就会与内存中数据库中已经存在的其他面孔进行比较。换句话说，面孔是已经学过的。它检查分析的数据与内存中的数据之间的距离，最终返回该信息之间的相似性概率。
在实际应用中，可以建立一个最小阈值来验证人脸是否正确，并提供良好的精度和安全性。
自动化
有趣的是，自动化如何在面部分析模型中发挥重要作用。提取用于调查和分析的元素数不胜数（大约80种），甚至是人眼无法察觉的。
系统可以通过将整个图像分解为一组像素并检查每个单元和每个片段来做到这一点。而且短时间内要进行的计算量很大，这也是人力不可能完成的。
为什么它被如此广泛地使用？
自动化正是当今此类应用成功的原因之一。消除重复的识别和识别工作中的人员存在这一事实创造了对更具战略性的工作的需求。
此外，使用机器来实现这些功能可以更好地控制错误：以概率方式对故障进行计数，并对原因进行具体定义。
通过这种方式，您可以准确地了解每个应用程序提供的精确度，这与人类不同。如果达到不满意的程度，可以改变算法和配置来测试和尝试改进。
解释该技术大规模采用的另一点是对保密性的关注。该术语指的是控制谁查看公司中的某些信息，以及控制谁有权访问特定位置。目前，企业已经意识到关注这一因素的重要性。
例如，在政府环境中，面部识别用于识别人群中的人，这对人类来说非常困难。在这些工具的支持下，可以更轻松地执行公共安全和其他问题所需的干预措施和行动。
什么时候使用？
由于其成功及其作为一种趋势的地位，面部识别技术已在多种不同的环境中使用。
其中之一是身份验证访问控制，正如我们已经简单提到的，这是一个经典的例子。用户请求访问系统、平台甚至包含机密信息的房间。然后，应用程序读取您的面部，分析您的面部信息并将其与分类为授权的面部进行比较。
还值得一提的是政府实体使用它来帮助公共安全。该系统可用于识别对社会构成高度危险的逃犯。
今天另一个非常常见的用途是完成交易，作为实现和优化支付方式使用的一种方式。该过程在结帐时完成并提供购买授权。
还值得一提的是，它可以作为加强平台记录中的个人文档的一种方式。事实上，一些应用程序要求面部数据与其他文档（例如身份证）中的数据进行比较。