人脸识别作为备受关注的生物特征识别技术,到2012年后的深度学习的复兴,人脸识别技术取得历史性的进步,真正实现大规模商业化普及,并且在众多场景中得以成功应用。在不同的生物特征识别方法中,人脸识别技术有其自身特殊的优势,因而在生物识别中有着重要的地位。
人脸识别技术无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果,只要在摄像机前自然地停留片刻,用户的身份就会被正确识别。人脸识别采集设备简单,使用快捷。不需特别复杂的专用设备,图像采集在数秒内即可完成。用户不需要与设备直接接触,可以扩展出众多实际应用方案,如应用在出入门禁控制、人脸图片搜索、上下班刷卡、非法人员识别等领域。
人脸识别系统记录的人脸信息是非常重要且易于利用的线索,有利于进行事后追踪应用。相比于人体、步态等其特征,人脸特征具备更强的鉴别性与更低的误报率。由于相似脸、年龄 、算法偏见、面临的场景多样化以及人脸图像更易公开获取等原因, 人脸识别技术本身也面临着一定的局限性。
双胞胎或者长相很相近的人脸容易识别错误,在目前暂时没有新技术能完全解决。当前人脸识别算法很大程度依赖于数据样本,但不同人群的人脸数据样本存在差别,导致算法对不同地域、年龄的人群识别能力有差别。 随着年龄的变化,面部外观也会变化,对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。信息存储同样会面临黑客的攻击,在安全性上需要加强。
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