cf國密是什麼意思啊
隨著人工智慧技術在商業和安全等方面的應用，人臉識別技術已經逐成熟的應用到很多行業，掃臉支付、考勤等這些日常行為，都說明了人臉識別已經影響了人們的生活，正在提高著生活和工作效率。常用的技術中，
人臉識別技術有三個關鍵技術點：人臉檢測、定位點檢測、人臉特徵提取。想把一張人臉的檢測應用到實際場景中，需要透過AI演算法，經過以上三個關鍵技術點的處理，再經過應用層演算法處理，最後實現。
圖1 人臉識別應用
在現實場景中，又可以劃分為這三種（1：1、1：N和N：N）
1：1：
根據字面意思，資料庫中有使用者自己的資料，所以1：1可以根據使用者現有的資料進行對比和驗證。
1：N：
資料庫中可能有大量的相似圖片，演算法將一張照片與這些照片進行逐個比對，按照相似度排列多個比對結果。最後採用匹配最高的當做結果，1：N更有難度。
N：N：
相當於同時進行多個1：N的識別，進一步增加匹配組合和難度，同時增加可信度。
圖2 人工智慧技術
深度人臉識別：透過影象識別中常用的一些卷積神經網路結構，透過分析比較不同網路結構的特點，結合人臉識別的特點，設計出一種更適合人臉特徵提取任務的網路結構，在計算和效能上都有很好的表現。透過一些常用的最佳化函式，我們最終從特徵角度設計了一個監督函式來最佳化距離測量學習，並在公共資料集上取得了良好的效果。二值面部特徵也可以透過雜湊特徵得到，大大減少了儲存量，加快了檢索效率。
人臉識別的優勢：
1、使用者可以不接觸，不需要做多餘的操作就可以進行人臉識別的驗證，非常方便；
2、可以透過資料庫資料海量優勢，主動獲取人臉影象資訊，增加演算法效能。
人臉識別的弱點：
1、使用者面部遮擋物、周圍光線、角度、環境，都可能影響人臉識別演算法的準確性；
2、對於以上影響因素，人工智慧需要額外的機制進行補償。
圖3 商場中的人臉識別
人臉識別已經被成熟的應用於門禁、刷臉支付、考勤、安防等領域。人臉識別的準確性取決於演算法，同時依賴於人臉資料庫的豐富程度和質量高低。資料庫的資料越多，識別時間越慢，準確度同時降低。我們相信，隨著人臉識別技術的進步，人臉識別的準確率越來越高，在我們的日常生活中，人臉識別也發揮著越來越重要的作用。