人脸识别技术的应用

人脸识别是基于深度学习的面部分析技术，包括人脸检测与分析、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、活体检测等。人脸识别的核心分为几个步骤：生物特征数据的采集；生物特征的提取；特征匹配。

　　随着深度学习的引入，彻底颠覆了图像识别技术中以经验驱动的"人造特征"范式，开启以数据驱动的"表示学习"范式，识别的准确率和抗环境干扰能力有了质的飞跃，使得图像识别技术产业应用成为可能。

传统的人脸识别技术基于人工设计的人脸特征模型，由于人脸存在着个体差异，导致无法完全精确地区分细小的变化。尤其是在光照、姿态、表情、饰品、年龄等因素的影响下，鲁棒性较差。而基于人工智能深度学习的人脸识别技术，突破了人工建模的局限，通过对实际作业环境中海量数据的训练与学习，有效适应各种因素的变化影响，可在较大干扰情况下实现对目标的精准识别。

随着人脸识别技术的成熟，应用的范围在生活中随处可见，公安的安防、移动支付、火车站和高铁站的闸机，智能门禁系统等都应用了人像识别的技术。同时关于人像识别的安全性问题也越多的被提及，需要技的进一步突破和法规的进一步规范，消除安全性的隐患。

总结

本周主要讲述了大数据相关内容，具体如下：