人脸识别商业史——
人脸识别技术大总结
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篇一：人脸识别技术的主要研究方法1、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。
人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。
与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。
本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。
关键词：人脸识别2、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。
人脸识别流程图如图2．1所示：图2．1人脸识别流程图3、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。
基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。
这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。
但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。
模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，思想汇报专题然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。
人工智能技术在人脸识别领域的应用案例
人工智能技术在人脸识别领域的应用案例人工智能技术的快速发展正在为各个领域带来革命性的变化，其中之一便是在人脸识别领域的广泛应用。
人脸识别技术的发展使得我们能够更加高效地进行身份认证、安全监控以及个性化服务等方面的工作。
本文将通过介绍几个具体案例，展示人工智能技术在人脸识别领域的应用。
一、边境安全领域人工智能技术在边境安全领域的应用案例有着显著的效果。
例如，某国家的机场安检系统利用人脸识别技术，能够准确地识别护照上的面部特征与旅客本人是否一致，大大提高了安检效率和准确性。
这种系统通过与数据库中的信息进行匹配，能够迅速辨别出可疑人员或者潜在威胁，有力地提升了边境安全。
二、金融领域在金融领域，人工智能技术的应用已经取得了重大突破。
例如，某银行引入了人脸识别系统作为一种新的身份认证方式，用户只需通过摄像头正视镜头，系统就能自动识别面部特征，与用户的账户信息进行匹配。
这种基于人脸识别的身份认证方式不仅简化了用户操作流程，还大大提高了账户的安全性。
三、零售领域人工智能技术也在零售领域展示出了极大的潜力。
某家超市利用人脸识别技术，与会员系统进行整合，能够快速准确地识别顾客身份，并根据顾客的购物偏好和历史记录，为其提供个性化的推荐和优惠活动。
这种个性化服务不仅提高了顾客的购物体验，也促使客户更多地选择在该超市消费。
四、安防领域人工智能技术在安防领域的应用案例也十分广泛。
例如，某大型商业区域的监控系统采用了人脸识别技术，实时监测区域内的人员活动。
一旦系统检测到陌生人员或者异常行为，将迅速触发预警机制并通知相关部门。
这种人脸识别技术的应用大大提高了监控系统的准确性和效率，为安防工作提供了有力的支持。
总结人工智能技术在人脸识别领域的应用案例有着广泛而深远的影响。
无论是在边境安全、金融、零售还是安防等领域，人脸识别技术都展示出了它的巨大潜能。
通过与其他技术相结合，人脸识别技术为我们的生活带来了便利与安全，未来将继续发挥重要作用。
智慧商贸的实践与推广
智慧商贸的实践与推广一、前言智慧商贸指商贸领域运用智能化技术提升商业运营效率、增强商品销售体验的商业形态。
智慧商贸以云计算、物联网、大数据分析等先进技术为基础，结合商业模式、管理模式、服务模式等多方面因素，为商业运营注入新的动力和活力，助力商贸行业振兴。
智慧商贸如何实践与推广，是当前商贸领域亟需解决的问题。
二、智慧商贸的实践1. 人脸识别技术人脸识别技术在零售中的应用已经日趋普及，人脸识别设备的安装不仅让用户可以通过面部识别登录购物APP和实体店门口智能机，更可以在实体店内提升消费者的体验感，例如帮用户提供更多精准的推荐、快速结账、门店人员一定的客户服务与关怀等。
2. 无人货架无人货架作为智慧商贸的代表，其依靠自主研发的AI技术实现包括识别用户、选择商品、拣货、记账等操作，有效降低了人工成本、优化了用户体验、提升了营收规模。
目前无人货架已经在全球多个国家地区以多种商业形式推广，包括KOL商铺、便利店、超市等。
3. 人工智能推荐系统人工智能推荐系统应用广泛，可通过用户的历史购物记录、浏览记录、点赞记录、搜索记录等各种数据分析，生成相应的商品推荐，实现“一站式”商品导购。
智慧商贸中人工智能推荐系统的优化方案包括但不限于个性化推荐、增量式推荐、多元化推荐等。
4. 无人超市无人超市是基于无人零售、人工智能技术的智慧商贸零售形态。
无人超市的核心即采用人脸识别技术进行进出门操作，购物商品的拿取和结账通过物联网技术实现。
相对于有人超市来说，无人超市更加省时、便捷、精准，且可以在24小时运营。
5. 极速物流极速物流是智慧商贸中重要的服务模式。
通过对物流供应链进行智能化升级，实现物品快速配送，并且可以通过大数据分析，给用户提供与物流配送相关的服务提示，例如物流状态查询、配送时间预留、订阅物流信息推送等等。
三、智慧商贸的推广1.新闻推送通过新闻推送的方式，向公众传递智慧商贸的相关概念、形态、优势、操作模式等信息，帮助大众更好地理解和接受智慧商贸。
人格权保护的案例
人格权保护的案例以人格权保护的案例为题，列举如下：1. 郭美美事件：郭美美是中国一位知名微博大V，曾发布过一条引起争议的微博，声称自己的财富是靠赌博和非法经营获得的。
该微博引发了社会公众的关注和质疑，郭美美在随后受到了舆论的谴责和法律的制裁。
这个案例涉及到了言论自由和个人声誉的冲突，人格权保护成为了争议的焦点。
2. 人脸识别技术滥用事件：随着人脸识别技术的快速发展，一些公司和政府机构滥用该技术，侵犯了个人的隐私权和肖像权。
例如，一些商家使用人脸识别技术进行顾客的跟踪和行为分析，未经用户同意就搜集和使用其个人信息，引发了隐私权保护的争议。
3. 网络暴力事件：网络暴力是指通过网络媒体对他人进行人身攻击、侮辱、恐吓等行为。
这种行为侵犯了被攻击者的人格权和名誉权。
例如，某位女性在社交媒体上发表了一篇关于女权主义的文章，结果引来了一大批的网络暴力，对她进行人身攻击和辱骂。
她通过法律途径维护了自己的人格权和名誉权。
4. 公开著作权事件：作为一项基本的人格权，著作权保护了作者对其作品的独立性和完整性。
有些情况下，他人未经作者同意擅自公开作者的作品，侵犯了作者的著作权。
例如，某位摄影师拍摄了一组优秀的作品，但在未经其同意的情况下，一家摄影公司擅自将这些作品用于商业宣传，损害了摄影师的著作权。
5. 个人信息泄露事件：随着互联网的普及，个人信息的泄露问题日益严重。
一些公司未经用户同意，擅自收集、使用和传播用户的个人信息，侵犯了用户的隐私权和人格权。
例如，一家电商平台未经用户同意，将用户的购物记录、浏览历史等个人信息出售给第三方，引发了用户对个人信息保护的关注和维权行动。
6. 社交媒体侵权事件：社交媒体的普及使得个人信息的流通更加便捷，但也带来了一些侵权问题。
例如，某位网友在社交媒体上发布了一张自己的照片，结果该照片被其他人用于商业广告中，未经网友同意侵犯了她的肖像权和隐私权。
7. 虚假广告事件：虚假广告是指商家在广告中故意夸大产品的功效或虚构产品的质量，误导消费者。
人脸识别数据集精粹（下）
⼈脸识别数据集精粹（下）⼈脸识别数据集精粹（下）5. ⼈脸检测数据集所谓⼈脸检测任务，就是要定位出图像中⼈脸的⼤概位置。
通常检测完之后根据得到的框再进⾏特征的提取，包括关键点等信息，然后做⼀系列后续的分析。
(1) Caltech 10000 Web Faces发布于2007年，这是⼀个灰度⼈脸数据集，使⽤Google图⽚搜索引擎⽤关键词爬取所得，包含了7092张图，10524个⼈脸，平均分辨率在304×312。
除此之外还提供双眼⿐⼦，和嘴巴共4个坐标位置，在早期被较多地使⽤，现在的⽅法已经很少⽤灰度数据集做评测。
(2) AFW发布于2013年，⽬前官⽹数据链接已经失效，可以通过其他渠道获得。
AFW数据集是⼈脸关键点检测⾮常早期使⽤的数据集，共包含205个图像，其中有473个标记的⼈脸。
每⼀个⼈脸提供了⽅形边界框，6个关键点和3个姿势⾓度的标注。
(3) FDDB发布于2010年，这是被⼴泛⽤于⼈脸检测⽅法评测的⼀个数据集。
FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)的提出是⽤于研究⽆约束⼈脸检测。
所谓⽆约束指的是⼈脸表情、尺度、姿态、外观等具有较⼤的可变性。
FDDB的图⽚都来⾃于 Faces inthe Wild 数据集，图⽚来源于美联社和路透社的新闻报道图⽚，所以⼤部分都是名⼈，⽽且是⾃然环境下拍摄的。
共2845张图⽚，⾥⾯有5171张⼈脸图像。
通常⼈脸检测数据集的标注采⽤的是矩形标注，即通过矩形将⼈脸的前额，脸颊和下巴通过矩形包裹起来，但是由于⼈脸是椭圆状的，所以不可能给出⼀个恰好包裹整个⾯部区域⽽⽆⼲扰的矩形。
在FDDB当中采⽤了椭圆标记法，它可以适应⼈脸的轮廓。
具体来说，每个标注的椭圆形⼈脸由六个元素组成。
(ra、rb、θ、cx、cy、s)，其中ra、rb是椭圆的半长轴、半短轴，cx、cy是椭圆的中⼼点坐标，θ是长轴与⽔平轴夹⾓(头往左偏θ为正，头往右偏θ为负)，s则是置信度得分。
人脸识别发展史
1 人脸识别研究的发展状况1.1 发展历史早在1888年和1920年Galton就在《Nature》上发表过两篇关于利用人脸进行身份识别的论文。
真正意义上的自动人脸识别的研究开始于二十世纪六十年代中后期 1965年Chen 和Bledsoe的报告是最早的关于自动人脸识别的文献。
1965到1990年之间是人脸识别研究的初级阶段 这一阶段的研究主要集中在基于几何结构特征的人脸识别方法 Geometric feature based 。
该阶段的研究基本没有得到实际的应用。
1991年到1997年间是人脸识别研究非常活跃的重要时期。
出现了著名的特征脸方法Eigenface 该方法由麻省理工学院的Turk和Pentland提出 之后有许多基于该方法的研究。
Brunelli和Poggio在1992年对基于结构特征的方法和基于模板匹配的方法进行了实验对比 并给出了后者优于前者的明确结论。
该时期内 美国国防部资助的FERET FacE Recognition technology Test 项目资助多项人脸识别研究 创建了著名的FERET人脸图像数据库。
该项目极大地促进了人脸识别算法的改进以及算法的实用化。
1998年至今 研究者开始针对非理想条件下的人脸识别进行研究。
光照、姿势等问题成为研究热点。
出现了基于3D模型的人脸建模与识别方法。
在商业化的应用方面 美国国防部在2000年和2002年组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT Face Recognition Vendor Test) 比较领先的系统提供商有Cognitec, Identix和Eyematic。
1.2 主要公共数据库人脸数据库对于人脸识别算法的研究是不可缺少的 而公共人脸图像数据库的建立方便不同研究者之间的交流学习 并有助于不同算法的比较 下面列举常用的人脸图像数据库。
FERET人脸数据库 是FERET项目创建的人脸数据库 该库包含14,051幅多姿态、不同光照条件的灰度人脸图像 是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。
百度人脸识别的原理
百度人脸识别的原理如果用户给出一张图片，百度识图会判断里面是否出现人脸，如果有，百度识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。
如何通过一张图片，找到另一张图片？对于搜索引擎而言，寻找图片之间的内在联系，与常见的关键词搜索并没有本质区别——都是通过关键特征的比对，按照一定的逻辑规则完成匹配。
然而不同之处也是显而易见的，以图片为输入发起的搜索，存在多种搜索含义的可能。
比方，一张图片可能既包括风景又包括人，用户想要寻找的是类似风景、类似布局结构的图片还是类似的人？谷歌以图搜图功能，甚至可以根据一张图片猜出拍摄地，但并不会尝试对图片中的人物精确匹配。
多数搜索引擎都会如此。
-而且大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如tineye(2008年上线)、搜狗识图(2011年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。
2010年推出的百度识图()也是如此。
在经历两年多的沉寂之后，百度识图开始向另一个方向探索。
上周的百度年会中，李彦宏特意提到百度识图：“以图搜图的准确率从20%提升到80%”。
不过与之前相比，百度识图找到相似图片的能力似乎并未显著提升，那么改变从何而来？李彦宏把这种明显的提升归因于刚上线的人脸识别搜索。
与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，百度识图会判断里面是否出现人脸，如果有，百度识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。
新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，最后按照相似度排序返回结果。
其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，百度才决定推动这一技术付诸实施。
这里面自然有战略层面的考虑。
两年前，李彦宏就对未来做出读图时代的判断；去年的KDD大会上，李彦宏提出的九大待解技术挑战中，基于内容的图像搜索技术被列在第三；现实层面百度的图片相关产品、云相册等均对这一技术有需求。
百度还希望借助这一途径，挖掘图片之间的联系，进而激发二次浏览。
人脸识别发展史——
人脸识别的研究历史比较悠久。
高尔顿(Galton)早在 1888 年和 1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。
但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。
最早的AFR1的研究论文见于 1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。
尤其是 1990 年以来，人脸识别更得到了长足的发展。
几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。
表 1 人脸识别发展历史简表人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。
为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将 AFR 的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1 所示。
该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。
下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍。
第一阶段（1964 年~1990年）这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法。
这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。
人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。
较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。
金出武雄于 1973 年在京都大学完成了第一篇 AFR 方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学（CMU）机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。
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FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。
美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000 FRVT2002。
这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002 测试就表明Cognitec, Identix 和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。
另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下（正面签证照），针对37437 人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER14)大约为6%。
FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。
例如，FRVT2002 测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下（尤其是光照和姿态）、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。
而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting15的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
从FRVT2002 看研究现状FRVT2002 人脸识别测试集中反映了目前人脸识别理论与应用研究的最高学术水平。
该测试所使用的数据库的规模达到了37,437人，共121,589 幅图像，大多数知名的人脸识别商业系统公司都测试使用的据库规模达到了37,437 人的121,589 幅图像，所有图像全部由美国国务院（DOS）下属的领事事务局（Bureau of Consular Affairs）签证服务处提供。
每人至少三幅标准的签证照，图像质量很高，采集环境也非常一致。
而MCInt 测试使用的数据库则既包括室内也包括室外采集的图像，最长时间跨度为三年。
基于这些数据，FRVT2002 测试了身份认证、闭集识别、开集识别三类不同的人脸识别任务的性能，结果表明：
…对目前最好的人脸识别系统，在37,437 人签证照测试库上，闭集识别任务的最高首选识别率为73%，前10候选累计识别率82%，前50候选识别率87%。
…目前最好的人脸识别系统对签证照质量的人脸图像，人脸验证错误接收率为0.01%时，最
低错误拒绝率30%左右；错误接受率为0.1%时，最低错误拒绝率18%左右；错误接受率为1%时，最低错误拒绝率10%左右。
…虚警率控制在1%时，最好的识别系统在25 人规模的观察对象表（Watch list）上的正确检测识别率为77%，而在3000 人的观察对象表上，正确率则下降为56%。
因此，如果可能，要尽量减少观察对象表中人脸的数量。
…非理想图像采集条件下，虚警率为1%时，在787 人的数据库上，图像样本库中图像均为
正面中性表情，室内白炽灯光源条件下采集，对室外同一天测试图像最高首选识别率54%，室外152-505 天之间的测试图像最高首选识别率46%。
…对姿态，在87 人的人脸库上，图像样本库和测试图像光照条件一致，左右深度旋转45度
时最高首选识别率42%，低头/抬头30度时最高首选识别率53%。
…对大约3年后的照片，在错误接受率为1%时，最高首选识别率60%左右，而最低的错误
拒绝率则为15%左右。
而时间跨度增加一年，最好系统的识别性能大约下降5个百分点。
…人脸数据库的规模每增加一倍，最好的商业识别系统的首选识别率大约会下降2到3个百
分点。
而不同属性的人群识别性能也有差别，例如男性比女性更易于识别（大约有6到9 个百分点的差别）；年轻人比老年人难识别。