手機互聯網時代，人臉識別技術最困難的部分就是要建立適應各種光線環境的人臉預處理算法，并對各種復雜的光線環境進行人臉預處理。說起人臉識別，同學們應該都不陌生了，隨著近年來AI技術的發展，它的應用已經深入到我們生活的方方面面。下面就由小編來為您介紹人工智能技術未來前景-人臉識別。

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人工智能技術未來前景

       比如說我們在網上買了一些零食準備付款，很可能會使用支付寶的人臉驗證技術；還像最近對滴滴打車進行整改，要求司機每天都要通過人臉識別后才能接單。

       人臉識別是計算機視覺的子課題之一。計算機視覺是讓人教會機器去“看清”這個世界，計算機視覺中有5項常見任務，分別是分割、檢測、識別、描述、推理。

       分割是將圖像分解成若干特定、具有獨特性質的目標區域，用戶輸入一張原始照片，機器可以對其做一些場景語義分割，將照片中的藍天、汽車、樹木區分開來。

       檢測是發現目標并確定位置，最常見的任務有三類：這張圖片中是否有XX？XX的數量是多少？XX的位置在哪里？

       識別是判斷目標類別、性質或相似性，通常它會由2類常規任務構成，第一類任務是相似檢索問題，比如我們經常會用到的搜索引擎中的圖像搜索功能；第二類任務是相似比對問題。

       描述任務用通俗易懂的話來講就是“看圖說話”，由機器介紹圖片或視頻中的內容。

       最后一類常規任務是推理，根據圖像或視頻內容發掘故事 。人臉識別技術也有兩個常見的任務:判斷圖像或視頻中出現的人是否是同一個人，即人臉認證；判斷這個人是誰，也就是人臉檢索。

       當機器判斷兩張圖片中人臉的相似性時，一般有以下四個步驟:人臉檢測-人臉預處理-人臉特征提取-特征比較。通過這些步驟，不難看出人臉識別技術是模仿人臉識別的過程，用電腦比較人臉圖像的相似性。人臉認證和人臉檢索的核心是人臉相似度的判斷。以上就是小編為您介紹的人工智能技術未來前景-人臉識別。