近年來，隨著國內(nèi)深度學習算法的飛速進步與龐大數(shù)據(jù)資源的積累，人臉識別技術得以迅速普及，展現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。從宏大的智慧城市構建到細微的手機APP登錄解鎖功能，人臉識別技術無處不在。然而，許多消費者對此仍感困惑不解。今天，小編就來為大家揭秘深度學習算法背后的故事。

什么是深度學習算法

深度學習算法是機器學習的一個分支，它依賴于多層（至少三層）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構。與傳統(tǒng)機器學習相比，深度學習的一大突破在于其無需人類將特定領域知識轉(zhuǎn)化為簡單的數(shù)據(jù)特征，即可自動構建學習模式。這一技術革新了人工智能算法的設計路徑，突破了性能瓶頸，為人臉識別等高精度技術的實現(xiàn)鋪平了道路。

在基于深度學習的人臉識別算法中，如何促使神經(jīng)網(wǎng)絡從訓練數(shù)據(jù)中有效且穩(wěn)健地學習生物特征至關重要。為此，一個高效的學習引導機制必不可少。在模型訓練實踐中，常采用度量學習方法，通過將人物面部特征間的距離作為神經(jīng)網(wǎng)絡特征學習的導向，從而精確區(qū)分不同個體，實現(xiàn)人臉識別的高效與準確。

深度學習人臉識別算法的特點

01自然性

自然性是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。

02非接觸性

人臉識別完全利用可見光獲取人臉圖像信息，不同于指紋識別需要利用手指接觸傳感器采集指紋，用戶不需人臉與設備直接來接觸，可以同時滿足多人連續(xù)進行人臉圖像信息的識別和分揀，在醫(yī)院測溫、小區(qū)門禁等一些應用場景下人臉識別技術的非接觸性特點可為用戶提供便利。

未來發(fā)展

人臉識別技術在實際應用當中不斷成熟，其市場的需求不斷增加，人臉識別的應用場也在不斷地被挖掘。大數(shù)據(jù)快速發(fā)展背景下，人臉識別技術必須有所創(chuàng)新。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了為公安大數(shù)據(jù)打造的云計算人臉識別技術，通過將人臉特征散布到多臺電腦進行計算，獲取更強的計算能力，同時基于云架構設計，實施混合多算法，提高大數(shù)據(jù)庫容量下人臉圖像的識別和對比特性。同時，由于部分時候設備或目標距離較遠，獲得的人臉圖像質(zhì)量較低，在此情況下人臉識別準確率會受到明顯影響，需要利用人臉圖像重建技術組建高質(zhì)量圖像，從而輔助提高人臉識別準確率，云計算為人臉圖像重建也搭建出更便捷的交流溝通平臺。