论文人脸识别技术特征与未来的应用展望，本文是人脸识别方面有关专科毕业论文范文和展望和应用展望和识别技术有关论文如何写.
【摘 要】 当前,科学技术逐渐向智能化、科技化进步,人脸识别也逐渐受到了广泛重视.文章首先对人脸识别重要内容进行分析,然后对人脸识别的应用进行讨论,阐述了人脸识别技术的发展前景,方便用户的日常生活,而且还可以在一定程度保证个人的财产和生命安全.
【关键词】 人脸识别技术 应用场景 面部识别算法
一、人脸识别重要内容
1.1 主流人脸识别分类
1.1.1 几何方案
这种方案主要根据脸部五官间的长度或比例为基本点,采用最快辨别速度来测试面部.该方法不仅在要求简单、判断速率灵活、算法简单,而且对于面部光线的要求不算太高.然而,如果被识别者出现面部表情变动后,这种方案则不能顺利按照以前的辨别方案来判断.并且面部五官的具体特点受到局限,从而影响了辨别的准确性.
1.1.2 模型方案
Hidden Markov 模型,以下简称HMM,是人脸识别理论中基于模型特征的最有效的方法,其主要根据脸部特征的统计概率方案.通常情况下,人的外貌按照上额、双眉、双目、鼻子、唇和下颚来排列,这是顺序结构式HMM 的基本特征机构.此方案在完善的数学统计理论的基础上,再结合医学面部器官的内容,最终可以形成按照统计的方案来表现人面部结构的基本特征结构[1].
1.1.3 统计方案
统计方案主要包括以下3 种类型的判别方法：Fisher 脸、特征脸和奇异结果内容法.①特征脸被认定为一种高效的面部识别方法,将面部特征从人脸中进行采集,然后利用图像定义的计算方法而判断出.② Fisher 脸方案主要是根据LDA内容,而且充分融合了特征脸中的PCA 算法,将原有的面部数据从高维度中逐渐转化成低维度的数据形式.③奇异结果内容法则是按照面部数据矩阵中提取分解处高奇异值所对应的特征向量,这些特征向量所对应的数据内容包括面部的亮度、动作和神态等信息.这种方案不仅只针对以前的面部识别信息,还包括脸部的基本形式特征.然而这种方案主要根据面部的向量信息进行统计,判断效果不明显.
1.2 面部图像的流程
1.2.1 面部检测
在这一环节中,按照合适的场景来选择所对应的最好效的面部检测算法,只有选择正确的算法,才能保证面部检测的准确性.算法中会考虑到环境的基本因素,对人脸面部的尺寸和角度等进行处理.通常算法的处理速度1min 左右.
1.2.2 特征提取
和以往的面部识别算法来看,现代的面部识别算法不仅进行了优化,使执行速率显著提升,同时结合了当代深度算法的方法对面部信息进行提取和处理.这种新算法对于解决以前的面部识别中存在问题起到了很好的帮助,对面部识别进行了高层次判别.该算法的优点是准确度高、使用范围广泛等.依据深度算法的面部识别理论依据的思维结构如下：扫描人脸→浅层特征（边缘信息）→中间层特征（局部特征）→高层特征（深层语义特征）→比对器→得出比对结果.
1.2.3 人脸匹配
要想实现人脸识别的高准确性和高效率,可以对检测环节和数据处理进行优化,同时还可以在人脸判别匹配环节中利用数据结构中的索引或树形结构来实现ms 级别的算法效率.所以,脸部识别的时长长达1.2s 以上,顺序结构的速度效率在10 帧/s 左右.但因为视频播放速率在17.5 帧/s 左右,所以提取面部信息时不会发生延迟问题.通常面部识别处理的方法主要根据面部信息的并联结构或者抽样隔帧处理方式.
该种理论方法具备如下的具体性质：
（1）面部判定速率快：我国所建立的面部数据库,根据数据库中的数据信息可以判定面部的速率在秒级别,每秒中所识别的面部信息达到几十次.
（2）面部判定准确性强：在正常的光源情况下面部识别的正确性＞ 98%.
（3）应用范围广泛：不管在任何的场所,任何的时间下,都可以满足人脸识别的基本要求.
二、人脸识别的应用
2.1 人证对比仪
通常在日常生活中可以在火车站、机场、柜台窗口等工作人员对客人的信息进行基本登记或辨别的场合,可以见到人证对比仪的使用[2].其作为现阶段面部识别技术应用效果最显著的技术,利用摄像技术直接将等面部信息进行对比,客户仅仅需要面部信息就可以*,准确精度十分灵敏.在人证对比仪的使用场所需要核对所采集的面部信息,判断完成后,还要进行人工审核检查.有些场所为了简化流程,增加了门闸机和面部锁等装置,完成比对核验后,算法直接向控制设备产生电平的变化量,从而控制系统装置.
2.2 面部考勤
面部考勤主要是利用在办公室等工作地点的设备,将工作人员的日常工作利用现代化的考勤方式结合起来,主要可以划分为面部考勤和人证考勤.面补考勤制度具备更高的利用性和实用性,不需要现场携带,然而采用的是多对一的判断算法,判断正确性差,使用效果不显著.人证考勤制度要求办公人员携带和本人相关的办公卡、打卡证、指纹或者二维码等,系统只要根据这些相关即可判断出该工作人员的准确信息,然后再进行面部信息直接比对,以此来完成办公单位的考勤制度,这种理论的准确性＞ 98%.
2.3 面部判别综合管理系统
面部判别综合管理系统主要是根据面部识别技术为基础的综合管理系统,应用在进行核查面部、布局员工、监视预警、信息调查、面部识别、办公考勤等多种多样的面部识别功能.这种人脸识别的基本算法和功能可以利用这种综合系统,尤其是应用于办案警局,可以很快的识别出犯罪嫌疑人,这大大简化了警局的办事流程,提高了工作效率.
三、人脸识别技术的发展前景
3.1 分析现状,多方延伸
人工智能的实现具有重要意义,但并不能实现所有,还需要进一步发展.按照现在的内容可知,具备充分的特点,在未来实现面部识别具有重要意义.现阶段的发展现状虽然已经可以基本满足消费者的基本需求,但是关于安全防护等问题没有进行充分考虑,未来还需要进一步完善和发展,来逐渐实现人工智能的最终梦想.这些内容将会不断根据算法的研究和改善,使软件技术进一步提高,同时关于图像技术的分析以及相关硬件的会继续优化.
3.2 多角度发展方向
根据现在生物理论识别系统在工程领域的开发中还有许多困难（像肢体残疾人不能利用指纹解锁,视觉困难的用户不能进行虹膜识别,面部受损整形不能进行人脸识别等）,而且对于安全系数要求较高的行业,利用生物特点多角度相联的算法是现阶段解决难题的重要方法.这种多角度相连的算法不仅可以结合各类的优点,同时也会将单特征方法的问题加剧,而且也需要更高的算法设计和判别技术,在技术层面要求更高.而且,这种识别方案的发展趋势肯定会与其它判别方法进行充分融和.
3.3 规定化、法律化
由于生物面部信息等资源属于个人的私人问题,很容易出现隐私的泄漏和个人照片的肖像权受到侵害等问题.当今阶段面部识别发展不断扩大,不法分子甚至会破坏服务器来、挪用、破坏个人隐私.所以随着人工智能的迅速发展,加紧相关法律的立法和执行是发展科技所需要考虑的重要内容.有关部门和政府需要紧急考虑这方面的问题,利用法律途径来保护用户的,同时也要求技术发展不断进化,以防止收到严重影响.
四、结束语
综上所述,当今科学技术逐渐受到越来越多人的关注,使我国对创新能力越来越重视.如果人工智能在各个领域能取得巨大进步,将一定会对人们的生活方式产生重要影响.未来一定会对面部识别等有新技术提升,会有很好的发展前景.
此文结论,这是大学硕士与人脸识别本科人脸识别毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写展望和应用展望和识别技术方面论文范文.
参考文献：
1、 人脸识别技术走入生活社保资格家中验证 从人脸识别抓拍行人闯红灯到机场安检“刷脸”,从远程认证养老金领取资格到办理公司信息审核,从“刷脸”办银行业务到“扫脸”支付&he.
2、 生物特征识别技术在金融安全领域的实践和应用 近年来,生物识别技术在金融领域已经进入到了实用化阶段,利用生物识别技术可以方便快捷的解决实人身份认证问题,但生物识别技术在提供便捷体验的同时,也产生了相应的安全隐患 生物识别技术在金融场景中应用时主要.
3、 ADI公司和B-Secur携手开发面向汽车工业的生物特征识别技术 Analog Devices, Inc (ADI) 宣布与BSecur 有限公司合作,共同开发完整的汽车生物特征识别解决方案 ADI 领先的信号调理技术与BSecur 的心电图(ECG) 生物计量算.
4、 人脸识别将如何影响人类社会 计算机视觉作为人工智能重要的分支领域之一,其主要应用体现在人脸识别技术上 那么未来十年,除了刷脸打卡这样的常见应用外,人脸识别技术将如何影响我们的生活呢一群人出去玩,总有那么几个“拍照狂魔.
5、 人脸识别技术成神捕 人脸识别技术能够迅速处理超大规模的人像数据,在十亿级人像库中实现秒级返回比对,能进行基于视频流的动态人像识别比对,和基于图片的静态人脸比对,具备快速精准地确认被查询人员身份,人脸跟踪捕获和识别,实时布.