人臉識別技術(shù)是以身份檢索或校驗(yàn)為目標(biāo)，通過從給定的靜態(tài)或動態(tài)圖像中提取人臉信息等手段，與數(shù)據(jù)庫中已知身份人臉進(jìn)行匹配的過程。由于受到光照、表情、遮擋、朝向等干擾因素的影響，與其他基于身份證、虹膜、掌紋、指紋等技術(shù)手段相比，人臉識別技術(shù)的準(zhǔn)確率相對較低，但其采集方式最為友好：無須當(dāng)事人配合，甚至在其意識不到的情況下，就完成了對人臉信息的采集與識別。因此，人臉識別技術(shù)在過去的四十多年中一直是人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題，至今已逐漸走向成熟，已經(jīng)應(yīng)用于反恐、安防、門禁等領(lǐng)域，近年來開始向教育、金融等領(lǐng)域推廣。

　　根據(jù)應(yīng)用場景的不同，人臉識別可分為針對二維圖像的人臉識別、針對監(jiān)控視頻的人臉識別、針對近紅外、熱紅外成像或素描等的多模態(tài)人臉識別和針對深度信息的三維人臉識別等。對于上述各種數(shù)據(jù)輸入類型，均有來自學(xué)術(shù)界、業(yè)界的研究人員提出了基于不同假設(shè)、不同模型、不同學(xué)科背景的人臉識別處理方法。經(jīng)歸納，這些方法有類似的處理步驟，主要包括以下幾類：一是人臉檢測。解決“有幾張臉、臉在哪”的問題，即從圖片或視頻中檢測并確定人臉的位置，并將其分離。二是人臉跟蹤(針對視頻人臉)。解決識別人臉“從哪來、到哪去”的問題，對檢測到的每一張臉在視頻各幀中進(jìn)行跟蹤，如出現(xiàn)遮擋應(yīng)在遮擋結(jié)束后恢復(fù)跟蹤，比如兩張人臉交錯(cuò)而過應(yīng)不出現(xiàn)混淆。三是人臉規(guī)范化。解決“鼻子、眼睛、嘴巴位置對得上”的問題，具體操作包括預(yù)處理、歸一化、人臉標(biāo)定等。四是人臉識別。即解決“這個(gè)人是誰”(檢索)、“這個(gè)人是不是某客戶”(校驗(yàn))的問題。

　　在建立人臉數(shù)據(jù)庫及識別系統(tǒng)時(shí)，需要對人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并建模，如果數(shù)據(jù)庫動態(tài)更新還將涉及到在線學(xué)習(xí)等內(nèi)容;識別人臉時(shí)，要把須識別的人臉與數(shù)據(jù)庫中已有的人臉進(jìn)行對比，判斷二者相似程度，并按預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢索或校驗(yàn)。人臉識別有多種方法，如：基于幾何特征、基于子空間映射降維、基于模板、基于模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

      隨著技術(shù)變革和應(yīng)用的普及，建設(shè)大規(guī)模、分布式人臉數(shù)據(jù)庫及識別系統(tǒng)的成本不斷降低，識別的精度不斷提高?？梢灶A(yù)見，人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行領(lǐng)域的潛在價(jià)值將被不斷發(fā)掘提升，在保障服務(wù)安全性、節(jié)約客戶時(shí)間、提升客戶體驗(yàn)、整合與挖掘數(shù)據(jù)資源等方面具備廣泛的應(yīng)用前景。

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