浅谈基于深度学习的人脸识别技术
基于深度学习的人脸识别系统研究及应用
基于深度学习的人脸识别系统研究及应用近年来，随着人工智能技术的不断发展，人脸识别已经成为了一个热门话题。
基于深度学习的人脸识别系统已经在多个场景下实现了广泛应用。
那么，何为深度学习的人脸识别系统？它有哪些技术架构和应用场景呢？一、深度学习的人脸识别系统首先，我们需要了解一下深度学习的人脸识别系统是怎样运作的。
在深度学习的人脸识别系统中，图像通过人脸检测模块被提取出来，并被预处理。
接着，特征提取模块使用深度学习算法将预处理后的图像转换为一个特征值向量。
这个特征值向量可以表示这张图像中所包含的人脸特征，如性别、年龄、人种等。
最后，根据这个特征值向量，人脸匹配模块会将图像中的人脸与数据库中已有的人脸特征值进行匹配，如果匹配成功，则完成了一次人脸识别。
深度学习的人脸识别系统解决了传统人脸识别系统中存在的一些缺陷，如光照变化、姿态变化等。
在实际运用中，基于深度学习的人脸识别系统可以实现高精度的识别。
二、技术架构基于深度学习的人脸识别系统需要有完整的技术架构才能运作。
例如，在特征提取模块中需要使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
同时，为了保证特征提取的质量，需要使用大量标注完整的人脸图像数据进行训练，高质量的人脸图像数据会对这个系统的精度和鲁棒性有很大帮助。
除了技术架构外，还需要考虑相关的算法，例如注意力机制（Attention）等。
注意力机制是一种可以调整神经网络学习过程中不同部分权重的技术。
在基于深度学习的人脸识别系统中，注意力机制可以帮助系统更好地关注人脸图像的重点区域，从而提高系统的识别效果。
三、应用场景基于深度学习的人脸识别系统已经在很多应用场景中得到了广泛的应用，这些应用场景包括但不限于以下几个方面：1、安防领域。
人脸识别系统可以应用于安防监控系统中，以协助库房的入侵检测、机场等公共场所的安全检查、出入口人员的身份识别等一系列安全监控工作。
2、金融领域。
人脸识别系统可以应用于金融领域，以检测和识别欺诈行为。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
基于深度学习的人脸识别技术
基于深度学习的人脸识别技术一、背景介绍人脸识别技术是一种现代化的信息技术，它在安防、智能家居、金融等方面得到了广泛应用。
人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪六十年代。
随着计算机的发展和人工智能技术的进步，人脸识别技术也在不断发展。
而基于深度学习的人脸识别技术是当前最先进的人脸识别技术，具有更高的准确性和鲁棒性。
二、基本原理基于深度学习的人脸识别技术的核心是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
在人脸识别中，CNN主要实现了两个步骤：人脸检测和人脸识别。
1、人脸检测人脸检测是指在图像或视频流中，通过计算机算法和技术，自动或半自动地找出图像中包含的人脸并进行定位的过程。
在基于深度学习的人脸检测中，主要使用了区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）和快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）等方法。
2、人脸识别人脸识别是将图像中的人脸进行比对和匹配，从而确定这张人脸的身份的过程。
在基于深度学习的人脸识别中，主要使用了卷积神经网络和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等方法。
三、应用场景基于深度学习的人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、智能家居等领域。
1、安防领域在安防领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人员进出监控、黑名单管理、犯罪现场侦查等功能，具有高效、准确、实时、智能的特点。
2、金融领域在金融领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现账户认证、开户、支付等功能，具有高安全性、高便捷性的特点。
3、智能家居领域在智能家居领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人脸门禁、智能家电控制等功能，具有高度个性化、智能化和便捷性的特点。
四、发展前景基于深度学习的人脸识别技术在未来的发展中具有广阔的前景。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的人脸识别技术可以更好地满足实际场景的需求，并不断提高其准确性和鲁棒性。
基于深度学习的人脸识别方法研究综述
基于深度学习的人脸识别方法研究综述基于深度学习的人脸识别方法研究综述人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在诸多领域得到了广泛应用，如安全监控、电子支付、社交网络等。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别方法逐渐成为研究热点。
本文将综述近年来基于深度学习的人脸识别方法的研究进展，包括人脸特征提取、人脸检测与对齐、人脸验证和人脸识别等方面。
一、人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别中的核心环节，其目标是将人脸图像中的信息转化为具有辨识能力的特征向量。
目前，基于深度学习的人脸特征提取方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）和基于生成对抗网络（GAN）的方法。
其中，CNN主要通过在多层次上提取人脸图像的局部以及全局特征，并将它们融合到最终的特征向量中。
GAN则通过生成器和鉴别器的博弈过程，生成逼真的人脸图像，并从中提取有用的特征向量。
二、人脸检测与对齐人脸检测与对齐是在人脸图像中精确定位出人脸并对其进行标准化的过程。
基于深度学习的人脸检测与对齐方法主要有两种思路，一种是基于Proposal的方法，如R-CNN、Fast R-CNN 和Faster R-CNN等，另一种是基于单阶段的方法，如YOLO和SSD等。
这些方法通过学习图像中人脸的特征模式，实现高效且准确的人脸检测与对齐。
三、人脸验证人脸验证是指判断两个给定的人脸图像是否属于同一个人。
基于深度学习的人脸验证方法主要通过学习一个特征空间，将输入的人脸图像映射到特征向量上，并计算两个特征向量之间的距离来判断是否属于同一个人。
常用的深度学习模型包括Siamese网络和Triplet网络等，它们都具有较好的特征区分能力和鲁棒性。
四、人脸识别人脸识别是指从多个候选人中识别出给定的人脸图像所属的身份。
基于深度学习的人脸识别方法主要借鉴人脸验证的思想，通过学习一个更大的特征空间，实现多个人脸图像之间的比对和识别。
在大规模人脸识别任务中，深度学习模型如Inception-ResNet和VGG等被广泛应用，并取得了显著的性能提升。
《基于深度学习的人脸识别算法及在树莓派上的实现》
《基于深度学习的人脸识别算法及在树莓派上的实现》一、引言随着科技的飞速发展，人工智能技术已经渗透到人们生活的方方面面。
其中，人脸识别技术作为人工智能的重要应用之一，在安全监控、身份认证、智能家居等领域得到了广泛应用。
本文将介绍基于深度学习的人脸识别算法，并探讨其在树莓派上的实现方法。
二、深度学习人脸识别算法概述1. 算法原理深度学习人脸识别算法主要通过构建深度神经网络，从大量的人脸数据中学习和提取特征，进而实现人脸的识别和分类。
该算法通过不断调整网络参数，使网络能够自动学习和提取人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息。
这些特征可以有效地表示人脸的形态和结构，从而提高识别的准确性和稳定性。
2. 常用算法目前，常用的人脸识别算法包括卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）等。
这些算法在人脸识别任务中取得了显著的成果，可以有效地处理大规模的人脸数据，实现高精度的识别。
三、在树莓派上的实现1. 硬件环境树莓派是一款基于ARM架构的微型计算机，具有体积小、功耗低、价格便宜等优点。
在实现人脸识别系统时，我们需要将树莓派与摄像头等设备连接起来，以获取人脸图像数据。
此外，为了保障系统的稳定性和性能，我们还需要为树莓派配备适当的存储设备和电源等。
2. 软件环境在软件方面，我们需要安装操作系统、深度学习框架等软件。
常用的操作系统包括Raspbian等，而深度学习框架则可以选择TensorFlow、PyTorch等。
此外，我们还需要安装一些辅助软件，如图像处理库、Python编程环境等。
3. 实现步骤（1）数据准备：收集大量的人脸数据，并进行预处理和标注。
这些数据将用于训练和测试人脸识别算法。
（2）模型训练：使用深度学习框架构建神经网络模型，并使用准备好的数据进行训练。
在训练过程中，我们需要不断调整网络参数，以优化模型的性能。
（3）模型测试：使用测试数据对训练好的模型进行测试，评估模型的准确性和稳定性。
基于深度学习的人脸识别与表情识别技术研究
基于深度学习的人脸识别与表情识别技术研究人脸识别与表情识别技术是目前计算机视觉领域的重要研究内容之一。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别与表情识别技术也取得了显著的进展。
本文将重点探讨深度学习在人脸识别和表情识别方面的应用和研究现状。
一、深度学习在人脸识别方面的应用人脸识别是一种通过对人脸图像进行处理和分析，识别出其中的个体身份信息的技术。
深度学习在人脸识别方面的应用主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个方面。
1. 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，其主要目标是在图像中准确地找到人脸的位置。
传统的人脸检测方法通常是基于图像特征和机器学习算法，但其准确率和鲁棒性都有一定的局限性。
而基于深度学习的人脸检测技术通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行特征学习和分类，能够显著提高人脸检测的准确率和鲁棒性。
2. 人脸特征提取人脸特征提取是指从检测到的人脸图像中提取出能够表征个体身份信息的特征向量。
在过去的几年中，基于深度学习的方法逐渐取代了传统的特征提取算法，如局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。
深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和人脸识别网络（FaceNet）能够提取出更加鲁棒和具有判别性的人脸特征。
3. 人脸识别人脸识别是将得到的人脸特征向量与已知的人脸数据库进行比对，以实现个体身份的识别。
深度学习在人脸识别方面的最大贡献之一就是利用深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）进行人脸识别。
例如，著名的深度学习模型Siamese网络通过将两张人脸图像通过卷积神经网络进行编码，然后通过判断两个编码向量之间的距离来判断是否为同一个人。
二、深度学习在表情识别方面的应用表情识别是一种通过对人脸图像中的表情信息进行分析和识别，推测出人物的情感状态的技术。
基于深度学习的人脸识别技术研究
基于深度学习的人脸识别技术研究随着科技的进步，人脸识别技术也随之发展。
人脸识别技术是利用计算机视觉和模式识别方法对人脸图像进行分析和识别的一种技术。
近年来，基于深度学习的人脸识别技术得到了快速发展，成为了人工智能领域的热点之一。
一、深度学习的发展深度学习是人工智能领域的重要分支，它是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习算法。
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有广泛应用，并被认为是实现人工智能的基石。
深度学习算法是一种“端到端”的机器学习方法，即从原始数据开始，经过一系列的特征提取和抽象层级，最终得到输出结果。
深度学习算法有多种结构，如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，它们的特点是具有多层结构，每层都用来学习不同的特征。
随着深度学习算法的发展，人脸识别技术也得到了极大的提升。
传统的人脸识别技术通常使用人工设计的特征值进行匹配，但是这种方法对光照、角度、遮挡等因素比较敏感，容易出现误判。
基于深度学习的人脸识别技术则可以自动从人脸图像中学习特征，具有更高的准确性和鲁棒性。
二、基于深度学习的人脸识别技术基于深度学习的人脸识别技术主要包括两个步骤：人脸检测和人脸识别。
1. 人脸检测人脸检测是指在一张图像中找到所有的人脸。
传统的人脸检测方法主要是基于 Haar 特征级联分类器或者基于 HOG 特征的支持向量机分类器。
这些方法需要手工设计特征和分类器，不够灵活和准确。
基于深度学习的人脸检测方法则可以自动从图像中提取特征，并构建多层神经网络进行分类。
常用的深度学习人脸检测算法包括 Faster R-CNN、SSD、YOLO 等，它们的检测速度和准确率都得到了显著提升。
2. 人脸识别人脸识别是指在已知人脸库的情况下，从一张人脸图像中找到对应的人脸并进行识别。
传统的人脸识别方法通常使用局部特征描述子（如 LBP、SIFT、HOG 等）进行特征提取，并使用分类器（如 SVM、KNN 等）进行分类。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会关注的热点。
作为计算机视觉领域的重要分支，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能交互等多个领域得到了广泛应用。
深度学习技术的出现为人脸识别提供了新的解决方案，使得人脸识别的准确性和效率得到了显著提升。
本文旨在综述基于深度学习的人脸识别方法，分析其原理、技术特点及发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的深层特征。
在人脸识别领域，深度学习主要应用于特征提取和分类识别两个阶段。
1. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始图像中提取出能够表征人脸特征的有效信息。
深度学习通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习从原始图像中提取出高维度的特征表示，这些特征对于人脸识别任务具有较好的鲁棒性和区分性。
2. 分类识别分类识别是利用已提取的特征进行人脸匹配和识别的过程。
深度学习通过构建全连接层、支持向量机（SVM）等模型，对提取的特征进行分类和识别。
在人脸识别任务中，深度学习可以有效地提高识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法基于深度学习的人脸识别方法主要包括基于深度神经网络的人脸识别方法和基于深度学习的三维人脸识别方法。
1. 基于深度神经网络的人脸识别方法该方法通过构建多层神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类识别。
常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些模型能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
2. 基于深度学习的三维人脸识别方法该方法利用三维信息来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
通过构建三维模型来获取人脸的立体信息，再结合深度学习技术进行特征提取和分类识别。
这种方法对于姿态变化、表情变化等复杂场景具有较好的适应性和鲁棒性。
四、技术特点及发展趋势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点：1. 高效性：深度学习能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的效率和准确性。
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信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2019年第6期（总第198期）2019(Sum. No 198)浅谈基于深度学习的人脸识别技术刘晓波（中国联合网络通信有限公司湖北省分公司，湖北武汉430040）摘要:互联网科技和大数据技术飞速发展的时代，日新月异的各种前沿技术，一再刷新人们的认知,人工智能（AI ）成为了 一 门最热门的行业应用能力。
AI 技术不仅仅要够炫够酷，更要有足够的“温度"，让机器更加人性化。
人脸识别技术（FaceRecognition Technology, FRT ）是近年来模式识别、图像处理以及人工智能等领域的重要研究课题之文章重点对现有的人脸检测识别方法以及应用领域关键技术进行总结，分析和比较当前主流识别方法优缺点，分享其中关键技术及发展前景。
关键词:人脸识别;人工智能;深度学习；人脸检测；面部特征中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号：1673-1131（2019）06-0018-030引言随着社会对个人身份的自动验证需求的加深，一些技术成熟且传统上被认为更加稳健的身份验证方案如指纹识别、虹膜识别、语音识别等，都具有侵入性的特征，即需要参与者 的一定程度的合作（指纹识别需要用户将手指按在传感器上,虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话），因此寻找一种更优且非侵入式的自动身份验证方案 成为了大势所趋。
人脸识别技术（Face Recognition Technology, FRT ）是基于 人的面部特征信息能够识别或验证图像或视频中主体身份的技术生物识别技术。
用图像釆集工具（如摄像机或摄像头）釆 集含有充分且足够的人面部特征的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别和验证的一系列相关技术总成。
相比传统的身份验证方法，人脸识别技术具有非接触性（不用肢体接触）、非强制性（路过即可，甚至无察觉）、可并发 性（可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别）等优势。
直观的人脸识别如下图所示：* 2 z 5n e s i e 图1人脸识别示例简单来说就是通过输入一个自然人的面部特征，和自然人面部特征库中的注册在库身份进行面部特征逐项比对，找出一个与输入的面部特征相似度最高（需预设阀值，必须大于阀值）的个体，以确定输入面部特征对应的身份。
如没有找到大于阀值的个体,则返回“unknown ”。
1传统的人脸识别传统的人脸识别被当作模式识别/模式匹配问题。
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
（1）基于几何特征的方法是最早投入实际应用的人脸识别方法。
该方法通过定位人面部主要器官的详细位置，如：眉、眼、鼻、嘴、耳等，获取主要器官等重要面部特征的形状、相对 位置以及特征之间的距离等参数，利用参数构成一个可以代 表个体人脸的特征向量。
（2） 基于模板的方法可以分为神经网络方法、动态连接匹 配方法、线性判别分析方法、特征脸方法、基于相关匹配的方法、奇异值分解方法等。
（3） 基于模型的方法则有基于主动外观模型、隐马尔柯夫模型方法、主动形状模型等。
传统的人脸识别是人脸识别的初级阶段，重要成果不多, 人工依赖性较强，鲁棒性较差，基本没有实际应用。
随着大数据时代的到来，沉寂了许久的神经网络卷土重来。
作为人工智能时代的利器一深度学习逐渐走入人们的视野。
基于深度学习，人脸识别技术迅速发展。
各种学习框 架如 Tensorflow 、Caffe >KerasMxnet >Darknet 等不断涌出。
基 于深度学习的人脸识别一般被处理为回归/分类问题。
一般流图2人脸识别一般流程图2人脸检测算法人脸检测是人脸识别中的第一个环节，是一项关键技术。
人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或者多个人脸情况下，确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。
图3人脸检测不意图早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个位置处是否有人脸,如果存在则定位人脸的位置、大小及主要特征；此后机器学习被用于解决该问题，神经网络、支持向量机等将人脸检测处理为二分类问题。
如下图所示：18信息通信刘晓波:浅谈基于深度学习的人脸识别技术•是•人脸分矣器.________________、否图4人脸检测分类模式由于单一的分类器效果一般，鲁棒性差，随后产生了Ad- aBoost框架。
它是一套集成学习算法。
其思想是通过多个简单的弱分类器，构建出准确率很高的强分类器。
2015年CVPR 的一篇论文CA Convolutional Neural Network Cascade for Fac-eDetection》开启了基于深度学习的人脸检测时代。
图5基于深度学习的人脸检测示意图在人脸检测的基础上,提取人脸特征,进而实现人脸识别。
Feature VectorDeepAichiiecture•Lou FunctioaData(]2<D]图6人脸特征提取示意图3基于深度学习的人脸识别基于深度学习,人脸识别流程如下:图7基于深度学习的人脸识别流程图基于深度学习的人脸识别可广泛应用于以下场景：(1)身份识别/身份验证一出入境管理、嫌疑人照片比对、敏感人物智能监控、会议代表身份识别、护照驾照身份证等各类证件查验、幼儿园接送人脸识别、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查等国家安全、公共安全领域;面像考勤系统等企业应用；考生身份查验等教育领域；电子商务身份验证、金融用户身份验证等金融安全领域；(2)实时远程监控，釆用网络IP流媒体服务，实现实时远程监控。
4人脸识别在运营商实名制合规性稽核中的应用实例2017年1月1日运营商联合发布关于入网的公告，根据工信部规定从1月1日起实施新的实名认证。
电信行业新入网都需要本人现场拍照(人脸识别)加有效证件，现场办理。
用户过户及资料补录也都需要摄像头现场拍照与有效身份证,缺一不可。
行业必须遵守保密协议、绝不泄露客户任何信息。
这也可以说是有史以来最严格的实名制措施。
对于此前尚未实名认证的用户，可能会无法拨打电话或办理任何业务。
实名制的关键是人证合一，人证合一的关键是人脸识别，识别步骤为:第一看脸型和五官突出的比例;第二是看五官具体的形态(五官大小、形状和边缘);第三是看五官搭配的关系(相对位置)。
虽然人有相似，但具体的五官是存在明显差异的,通过分步骤对客户的五官进行细细分解、逐一对照、辨别，从而实现人脸识别，人证合一，最终加速实名制。
针对上述现状，我们在已经落实身份信息实名制，入网拍照规范化之后，留下的最大问题就是对拍照照片的图像识别技术。
解决这个问题的关键一是实人认证生物识别，即通过视频活体或拍照的方式进行人脸验证。
获取照片后，生物识别使用业界领先的人脸识别系统进行人脸检测，检测照片图像中的人脸特征，自动审核、验证该照片是否为人脸；二是人脸验证，即利用基于深度学习的人脸识别技术,提供验证两张照片中的人脸是否为同一人的核实服务。
湖北联通经过了自主开发探索,终于将人证生物识别，也即实名制流程的静态照片识别率提高到了98%。
第一阶段自主开发利用开源算法。
我们选用python为开发工具,实现EigenFace、FisherFace、LBPH算法后，利用机器学习提高人脸识别精度，抽取全省某月1万张人像照片验证识别结果，进度仅超过50%。
第二阶段技术招标利用第三方强大技术优势资源。
受困于自主开源的技术薄弱和算法成熟度不髙，我们找到业界成熟的团队进行识别验证测试。
使用基于深度学习的卷积精神网络，在人脸检测上釆用haar,HOG特征，结合adaboost和SVM算法，在人脸识别上使用Haar,Hog,LBP算法提取图像特征，对结果进行降维，结合PCS主成分分析法来提高处理速度。
图8湖北联通实名制合规稽核流程进一步将精度提高到了90%以上，但也止步于此。
第利用提就度”结合之前多次失败经验，找到照片水印的关键因素，攻坚克难，使用基于openCV简单的图像处理，整合国信研发适合亚洲人种的人脸模型,在Haar Cascades和HOG(Histogram of oriented gradien)算法基础上，整合adaboost和SVM算法，最终将识别进度提高到了99%。
在使用人脸识别技术后，每天全省的增量工单约7000条，10分钟即可处理完成,准确率达到了99%以上为企业节省了极大的人力成本并提高了效率。
19信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2019年第6期(总第198期)2019(Sum. No 198)基于ANP 的WSNs 综合性能评估研究刘静雪张华乐'(1.安徽建筑大学城市建设学院;2.国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，安徽合肥230000)摘要：针对WSNs 性能评估中指标相关性问题，论文提出了一种基于ANP 的综合性能评估方法。
该方法在评估过程中采用ANP 计算各指标权重，充分考虑了指标间依赖与反馈关系，实际算例分析验证了论文所提方法的有效性。
关键词：无线传感器网络;性能评估;ANP中图分类号:TP212.9文献标识码:A 文章编号：1673-1131(2019)06-0020-020引言目前WSNs 的研究主要集中在协议栈研发、算法设计和工程应用等方面冋。
而针对WSNs 网络性能综合评估的研究 较少，仍缺乏一套科学合理的WSNs 综合性能评估模型和方 法。
WSNs 综合性能评估作为为系统设计、优化和运维等工作 的参考和决策依据,具有重要的工程实用价值。
系统性能评估涉及指标体系的建立、权重的计算和评估信息的集结，其中确定指标权重是性能评估的难点。
常用的 方法主要有灰色关联法、炳权法、层次分析法(analytic hier archy process, AHP)和网络层次分析法間(analytic network pro cess, ANP) 等叫灰色关联法可以避免专家意见不统一造成的权重分配错误，但该方法分辨系数难以确定。
爛权法可以有效减小专家主观性对权重量化结果的影响，但对权重的量化结果难以给出合理解释。
AHP 是一种定性和定量分析相结合的权重确定方法，被广泛应用系统评估中，但该方法主观性较 强，当评估指标的数目较多时，易造成模糊判断。
需要指出， 灰色关联法、爛权法和AHP 法均不能解决指标间依赖与反馈 关系的问题。
影响WSN 性能的因素众多,指标权重计算需充分考虑各个指标间的相互关系。
ANP 作为一种实用的权重计算方法, 能够有效解决指标的依赖与反馈关系,但是目前基于ANP 的WSNs 综合性能评估还未见报道。