高精度人脸识别方法（全息智能人脸检测及数据库比对识别系统）

高精度人脸识别方法（全息智能人脸检测及数据库比对识别系统）

随着人工智能技术的发展，人脸识别技术得到了越来越广泛的应用，在各个领域都有重要应用。人脸识别的优势在于对每一个人的脸部信息都能进行准确地检索和识别，并且能通过对身份信息的比对达到预防犯罪、确认个人身份等目的。在安防行业，全息人脸识别系统不仅可以用于机场、车站、医院等人员密集场所的监控防范措施和防盗报警系统，还可用于商业领域防欺诈和安防监控方面。根据Markets and Markets数据显示，全球人脸识别市场2020年规模为38亿美元，2021年预计成长至45亿美元，2025年将达85亿美元，CAGR约17%。

现在，全息VR/AR应用中也越来越多地加入了人脸识别功能，为此，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了全息智能人脸检测及数据库比对识别系统，WIMI微美全息智能人脸检测通过面部特征点在图像中的分布规律来实现对人的辨认并进行身份认证。通过图像处理技术来提取并分析与个人特征有关的特征，并将其转换为数字形式，通过计算机进行识别处理以完成对身份认证或个人验证过程。使用摄像头收集面部信息，经滤波、RGB/RGBD技术进行预处理、转码、3D配准与重建、人脸检测、区域分割、人脸追踪后进行特征提取与比对。为提供检测信息的准确性和识别效率，WIMI微美全息研发团队自主研发人脸检测算法，实现了对面部特征的实时检测，并利用实时动态数据增强技术，减少了误检。这种方法使人脸识别比对的速度和精度得到了明显的改善。WIMI微美全息智能人脸检测比对系统，可适用于多种复杂场景，并根据其在复杂环境下的特点，开发了人脸质量评估、姿态评估、逆光检测等技术，并提出了一种基于人脸优先推图的新方法。在脸部属性上，WIMI微美全息智能人脸检测比对系统采用了多个属性关联的方法，将相关度高的属性用于网络特性的共享，而互斥性则用于特征的解耦。该算法通过重复迭代，能够在线实时地对单个模型和多个面部特征进行预测。WIMI微美全息智能人脸检测比对系统采用基于深度学习的非匹配动态场景识别算法，该算法通过简化网络实现准确识别，并结合WIMI微美全息自主开发的面部姿态和脸部修正技术，可以在复杂场景中对脸部特征不明显的侧面和局部进行过滤与重建，解决人脸遮挡的问题。

随着人工智能和大数据的不断发展，人脸信息越来越成为个人信息的重要组成部分。WIMI微美全息全息智能人脸检测比对系统，通过数据脱敏、隐私计算、分散存储的方式确保了使用者的信息安全。在获得用户完全授权的情况下，对用户的面部特征进行了识别，并采用标签技术对其进行了识别，并采用非可逆密码技术对其进行了加密，从而保证了数据的传输和存储的安全性，并对用户的面部特征进行了有效的保护。利用Trusted Execution Environment (TEE可信执行环境）、Secure Multiparty Computing (MPC安全多方计算）等隐私计算技术手段，在不收集和共享原始数据的情况下，实现了对面部特征的安全处理，只对外部进行了脱敏计算，保证了在使用、处理、流转中不会出现任何泄漏，有效地解决了数据保密与高效处理和流通的矛盾。采用安全隔离和分散存储的方式，实现了差分隐私，确保了攻击者不能从某些数据中推测出其他信息，减少了因敏感信息集中存储而导致的隐私泄漏。

WIMI微美全息人脸识别技术的发展，将会在公共安全、社会管理等方面得到广泛的应用，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)也将在其全息云平台上提供大规模人脸识别比对服务解决方案，让智能生活更安全、更美好。