人脸识别智能概念股(人脸识别概念)

每经记者：范芊芊 每经编辑：魏官红

聊天机器人模型ChatGPT的热度正在不断攀升，2月7日还一度因访问量激增而宕机。竞争对手闻风而动，百度将于3月推出ChatGPT项目“文心一言”，谷歌宣布计划推出聊天机器人Bard。而在A股市场上，有不少概念股因此大涨。

2．5 人脸聚类

目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。特征简单，匹配算法则简单，适用于大规模的建库；反之，则适用于小规模库。特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。

（7）腾讯：2012年下半年，成立优图项目组

6．6 项目优化

幼儿园安全应用

△ 人脸配准结果举例（右图中的绿色点位人脸配准结果）

为重点客户画像：帮助卖家获得顾客和潜在顾客更精准的信息，构建用户画像。可以安装在超市、商场、门店等入口，统计每天进入门店的人数、大致年龄和性别等；另一种可以安装在货架上，分析客户的关注点和消费习惯等。通过大数据分析挖掘回头客，提升客户提袋率和VIP转化率；

为零售商降本增益：以智能化系统来代替人工，以人脸识别系统连接支付端来代替收银员，能跟快实现零售店的导流和商品人流分析等。

减少突发事件的产生：门店遇到商品失窃的突发事件，通过对所获数据的分析，也可以将不良客户拉入“黑名单”或是降低其信用水平。

完美连接线上线下：识别系统获得的用户偏好还能反哺线上，将所得数据通过线上反馈给厂商，助力于厂商更全面地了解消费者需求，进而精准地研发产品，设计营销策略。这些都是完美实现新零售“打通线上线下”内在要求的极佳方式。

“人脸配准(FaceAlignment)”所实现的目的是定位出人脸上五官关键点坐标。当前效果的较好的一些人脸配准技术基本通过深度学习框架实现。这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域抠取出来，缩放到固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸特征提取的过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

（4）关键位置添加虚拟物品失败（如在嘴上叼烟、耳朵吊耳环、眼镜戴墨镜、脸显红晕）

弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。

（5）识别建议

一、人脸识别技术发展

自此之后，研究者们不断改进网络结构，同时扩大训练样本规模，将LFW上的识别精度推到99.5%以上。如表1所示，给出了人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在LFW上的精度，一个基本的趋势是：训练数据规模越来越大，识别精度越来越高。

二、人脸识别十大关键技术

1、人脸检测(FaceDetection)

2、人脸配准(FaceAlignment)

3、人脸属性识别(FaceAttribute)

4、人脸提特征(FaceFeatureExtraction)

5、人脸比对(FaceCompare)

6、人脸验证(FaceVerification)

7、人脸识别(FaceRecognition)

8、人脸检索(FaceRetrieval)

9、人脸聚类(FaceCluster)

10、人脸活体(FaceLiveness)

(1)用偷拍的照片假冒真实人；

(2)在公开场合录的视频或网上公开的视频片段；

(3)用计算机辅助软件设计的三维模型欺骗；

(4)用蜡或塑料等材质构造的三维雕像欺骗。

三、人脸识别算法原理

1、基于几何特征的方法

2、局部特征分析方法

3、特征脸方法(Eigenface或PCA)

4、基于弹性模型的方法

5、神经网络方法(Neural Networks)

6、其他方法

(1)隐马尔可夫模型方法(Hidden Markov Model)

(2)Gabor 小波变换+图形匹配

(3)人脸等密度线分析匹配方法

四、人脸识别技术难点

1、光照问题

2、表情姿态问题

3、遮挡问题

4、年龄变化

5、人脸相似性

6、图像质量

五、人脸识别技术应用

1、智慧金融

2、智慧商业

3、智慧公安

4、智慧社保

5、智慧安检

6、智慧城市

随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口，为实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。而在智慧城市的建设过程中，需注重对信息的结构化存储、分析挖掘，人脸的结构化云识别储存是构建整个智慧城市基础数据之一，是智慧城市云储存体系中的不可或缺的一部分。

7、智慧监狱

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