人脸识别技术在银行系统中的意义

      人脸识别技术是以身份检索或校验为目标，通过从给定的静态或动态图像中提取人脸信息等手段，与数据库中已知身份人脸进行匹配的过程。由于受到光照、表情、遮挡、朝向等干扰因素的影响，与其他基于身份证、虹膜、掌纹、指纹等技术手段相比，人脸识别技术的准确率相对较低，但其采集方式最为友好：无须当事人配合，甚至在其意识不到的情况下，就完成了对人脸信息的采集与识别。因此，人脸识别技术在过去的四十多年中一直是人工智能领域的热点研究课题，至今已逐渐走向成熟，已经应用于反恐、安防、门禁等领域，近年来开始向教育、金融等领域推广。
      根据应用场景的不同，人脸识别可分为针对二维图像的人脸识别、针对监控视频的人脸识别、针对近红外、热红外成像或素描等的多模态人脸识别和针对深度信息的三维人脸识别等。对于上述各种数据输入类型，均有来自学术界、业界的研究人员提出了基于不同假设、不同模型、不同学科背景的人脸识别处理方法。经归纳，这些方法有类似的处理步骤，主要包括以下几类：一是人脸检测。解决“有几张脸、脸在哪”的问题，即从图片或视频中检测并确定人脸的位置，并将其分离。二是人脸跟踪(针对视频人脸)。解决识别人脸“从哪来、到哪去”的问题，对检测到的每一张脸在视频各帧中进行跟踪，如出现遮挡应在遮挡结束后恢复跟踪，比如两张人脸交错而过应不出现混淆。三是人脸规范化。解决“鼻子、眼睛、嘴巴位置对得上”的问题，具体操作包括预处理、归一化、人脸标定等。四是人脸识别。即解决“这个人是谁”(检索)、“这个人是不是某客户”(校验)的问题。
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