這是一個概念滿天飛的時代，是一個英雄輩出的時代，同時也是一個魚龍混雜的時代。縱觀當前國內人臉識別應用市場，號稱擁有此技術的不下千家，可謂是名目繁多，魚龍混雜。面對眾多商家，用戶常常是丈二和尚摸不著頭腦，不但要為選哪家技術哪種人臉識別產品而犯愁，還得擔心是否會受欺騙花了冤枉錢。從這個角度來說，這不僅損害到用戶的利益，也影響了整個人臉識別行業的良性發展。

　　
　　人臉識別產品好不好，它的核心技術在哪里，目前都有哪些類型的產品？都有哪些類型的應用？在此，小編將會從人臉識別產品角度為您帶來詳盡解讀。
　　
　　原理很簡單，做好不容易
　　
　　總體來說，人臉識別技術原理很簡單，主要是通過視頻采集設備獲取識別對象的面部圖像，再利用人臉算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身數據庫里已有的范本進行比對，zui后判斷出用戶的真實身份。然而真正在實際應用過程中，因為算法達不到要求導致誤報太多，不僅無法幫助到使用者，更會給使用者帶著不必要的困擾和工作量。
　　
　　雖然人臉識別有很多其他生物識別*的優點，但是它本身也存在許多困難。人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域zui困難的研究課題之一。
　　
　　人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。人臉在視覺上的特點是：
　　
　　1、不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。
　　
　　2、人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
　　
　　在人臉識別中，*類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱*類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對于人臉，類內變化往往大于類間變化，從而使再受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。
　　
　　技術細節
　　
　　一般來說，人臉識別系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。
　　
　　目前人臉識別的算法可以分類為：基于人臉特征點的識別算法；基于整幅人臉圖像的識別算法；基于模板的識別算法；基于神經網絡深度學習的人臉識別算法；
　　
　　這些算法在應用領域上各有不同，如以漢王為首的人臉考勤機產品就是基于人臉特征點的識別算法；也有以科葩為首的應用于*人臉布控、人證身份識別產品的就是基于神經網絡深度學習的人臉識別算法。
　　
　　隨著計算機深度學習技術的發展，尤其是圖像識別領域進入卷積神經網絡時代后，很多傳統方法很快被顛覆。今天小編在這里會以重點介紹以科葩為代表的基于神經網絡深度學習的人臉識別算法，它為什么能迅速顛覆傳統算法？為什么在它出現后，以發改委、財政部、*部、住房城鄉建設部等核心部門牽頭推廣此技術的應用？
　　
　　基于神經網絡深度學習的人臉識別算法
　　
　　面對人臉的角度、光照、表情、年齡、化妝、遮擋、圖片質量等眾多變化，同一個人的不同人臉圖片具有很大差異。同時，隨著待識別的人數的增加、出現長得比較像的人的概率增加等情況逐漸增多，原有的人臉識別算法已不能滿足市場實際應用需求。科葩通過計算機深度學習模仿人腦的神經網絡，構建一個包含數百萬相互連接的神經元網絡結構，通過龐大數據訓練自己學習如何識別人臉圖像。

　　
　　對于很多訓練任務來說，特征具有天然的層次結構。以圖像為例，層次結構大概如上所示。

　　
　　上文小編有提到采用龐大的數據做訓練，在數據選取上，也會影響人臉識別在不同的應用場景下的效果。
　　
　　算法模型訓練
　　
　　針對多角度、多光照、部分遮擋等條件下的人臉識別，科葩通過對各種情況下的龐大人臉數據源進行深度訓練。數據來源及訓練主要有以下幾種方式：
　　
　　1、通過各種途徑獲得大量的監控視頻人臉數據，對于原有算法模型進行重新訓練；
　　
　　2、原有的大量數據模擬處理：通過對原有自拍照片的模擬處理，從而保證了以上的模糊人臉成對數據的訓練；
　　
　　3、通過對龐大人臉圖像先做人臉對齊，然后再深度特征提取，再采用極聯分類器進行識別訓練；

　　
　　人臉識別技術涉及到的子項
　　
　　人臉檢測
　　
　　無論場景中是單人或多人，還是側臉、半遮擋、模糊等情景中，均能進行檢測。目前科葩檢出率達99.95%，速度達5ms/幀，確保人過留圖。
　　
　　人臉關鍵點對準
　　
　　可對各種表情、姿態、角度豐富多變的人臉進行關鍵點定位；科葩采用的基于3D規整算法，結合了深度學習的五官標定初始化，結合多個不同的標準的多點數據集知識，使得同一個模型可以應用于不同數量的關鍵點檢測，以保障zui低的誤差和的適應性。目前科葩在關鍵點檢測速度可達10ms/幀，高于其它業內同行。
　　
　　人臉質量判斷技術
　　
　　在跟蹤的人臉序列中選擇質量*的幾幀圖像用于后續的識別，可有效提率和降低誤識率。
　　
　　人臉驗證技術
　　
　　可實現1：1和1：N的人臉相似度比對。科葩采用深度學習方法對大量數據進行特征提取，利用征征匹配程度來區分不同的人臉。

　　
　　魚龍混雜 價格差別大
　　
　　以上可以得知，在當今眾多的人體生物特征識別技術中，人臉識別技術以其實用性強、速度快、使用簡單和識別精度高等特點，與其他人體生物特征識別技術相比較時占有明顯的技術優勢。面對市場對人臉識別的需求越來越多，讓不少商家以次充好，隨便弄一兩個人從網絡下載破譯的一個簡單算法而夸大宣傳并大打旗號自己擁有人臉識別核心算法，還有另一部分商家通過獲取擁有人臉算法的公司*，在某一些應用領域應用。后者比前者的技術要相對好一些，但不排除為了尋求低價，所獲得的*往往是初級版本而非現在所需求的深度學習的算法版本。有了這些商家的介入，導致人臉識別市場出現越來越多的低價產品。小編通過百度搜索，隨機抽取了一些在網絡做推廣宣傳的商家詢價，價格參差不齊，如人證識別設備，有高達幾萬的，但也有小幾百的；還有些甚至直接在淘寶掛價銷售。小編通過淘寶購買了一套人證識別系統，回來鬧的不少笑話，男同事識別成女同事，張三識別成李四，也難怪了，淘寶大家都懂的，山寨假貨不奇怪。
　　
　　選購需謹慎 主要考慮以下幾點
　　
　　個人需求：根據自己的實際需求選擇對應的人臉識別產品。在商家的時候，盡可能的闡述清楚自己的需求，讓商家做產品的推介，是能根據自己的需求提供相應的方案。
　　
　　性能如何：因為人臉識別的性能是需要在實際應用中才能判斷，所以在選擇的時候，一定要商家能提供人臉識別相關和獲取的相關證書。同時是能提供較多的落地應用案例。
　　
　　研發能力：因為人臉識別在應用中往往更多是定制化需求，這個需要考量商家的研發能力，是否有能力支撐項目的二次開發和系統升級等。
　　
　　價格方面：不要一味的追求低價，人臉識別技術所需的研發成本是非常高的，同時我們也知道，如今人才是zui貴的。真正做人臉識別的公司在研發人員組建這塊，不少于四十人，有的甚至高達數百人。
　　
　　以上部分數據感謝深圳市科葩信息技術有限公司！科葩潛心于人臉識別技術研究長達10余年之久，十年磨一劍，始終堅持走“深度研發，自主創新”的發展之路。公司主要技術團隊來自于武漢華中科技大學，公司在技術、人才、知識產權歷經十余年的積累，已擁有深厚的技術底蘊。截止目前，前科葩的人臉識別技術和產品已在*、海關、金融、地產、學校、邊檢口岸等多個重要領域得到廣泛應用。同時還推動在智能手機、平板電腦、PC等民用產品領域的應用。