隨著大數(shù)據(jù)時代的到來與崛起，人們開始愈加關(guān)注隱私安全和生命安全，當人們處于公共場所時，人們希望可以獲得足夠的安全保障，針對人身安全和隱私安全的要求刺激了生物識別技術(shù)的發(fā)展。生物識別，具體是指通過人工建模、大數(shù)據(jù)訓練等方法訓練計算機，使得計算機可以獲取與人類相似甚至更好的識別能力。

在生物識別領(lǐng)域中，人臉識別由于其生理特征的獨特性占據(jù)了顯著的重要地位。人臉特征作為人類較具特點的生理特征可以作為生物識別的標準。人臉識別技術(shù)對用戶相對友好，且識別快速、準確。

據(jù)了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)開發(fā)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法系統(tǒng)。其利用人臉像素灰度值特征，以其強大的學習能力提取圖像中的全部特征信息，避免了信息丟失的現(xiàn)象，并使用局部感受野、權(quán)值共享、池化這三種方法相組合的技術(shù)來提高算法的性能和減少權(quán)值參數(shù)的數(shù)量級，降低了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練的復雜度。并通過多個卷積層和池化層對輸入的圖像進行特征提取和降維，得到對圖像的高維特征表示。對于人臉圖像，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學習到人臉的輪廓、紋理、顏色等特征，從而提高人臉識別的準確性及效率。

WIMI微美全息的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法系統(tǒng)可自動學習到圖像的高層次特征，避免了傳統(tǒng)人臉識別算法中需要人工提取特征的復雜性，提高人臉識別的準確性和魯棒性。其通過端到端的方式進行訓練，從原始圖像開始逐步提取特征，最終輸出分類結(jié)果。這種訓練方式可以自動學習到特征之間的關(guān)系，通過數(shù)據(jù)增強的方式，對訓練數(shù)據(jù)進行擾動和變換，從而增加數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，提高人臉算法的魯棒性，并適用于不同規(guī)模和復雜度的人臉識別任務(wù)。另外，系統(tǒng)利用GPU等硬件加速，實現(xiàn)較高的識別速度，滿足識別實時性要求。

人臉識別技術(shù)是生物識別技術(shù)中具有獨特性質(zhì)及顯著地位的一種高檔識別技術(shù)，在越來越多的領(lǐng)域中得以發(fā)揮其有效的作用，相較于其他識別方式，人臉識別方式相對友好，且識別快速、準確，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識別技術(shù)也越來越成熟。

在人臉識別技術(shù)中，識別的準確率是最核心的一個衡量標準，而由于拍攝環(huán)境的復雜性，例如面部表情、姿勢、可見度等變化，使得人臉識別技術(shù)在實際應(yīng)用過程中會遭遇各種挑戰(zhàn)。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法已經(jīng)成為目前最有效的人臉識別技術(shù)之一，并廣泛應(yīng)用在醫(yī)療、零售、金融等行業(yè)領(lǐng)域?？梢灶A(yù)見，WIMI微美全息的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法在未來的市場前景非常廣闊，具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

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