人臉識(shí)別技術(shù)_人臉識(shí)別功能在銀行中的意義

人臉識(shí)別在銀行中的意義有著不可復(fù)制、不可盜取、簡(jiǎn)便直觀等優(yōu)點(diǎn)，是大數(shù)據(jù)時(shí)代各商業(yè)銀行應(yīng)儲(chǔ)備和發(fā)掘價(jià)值的重要戰(zhàn)略資源。而隨著技術(shù)變革和應(yīng)用的普及，建設(shè)大規(guī)模、分布式人臉數(shù)據(jù)庫(kù)及識(shí)別系統(tǒng)的成本不斷降低，人臉識(shí)別在銀行中的意義精度不斷提高。可以預(yù)見(jiàn)，人臉識(shí)別技術(shù)在商業(yè)銀行領(lǐng)域的潛在價(jià)值將被不斷發(fā)掘提升，在保障服務(wù)安全性、節(jié)約客戶時(shí)間、提升客戶體驗(yàn)、整合與挖掘數(shù)據(jù)資源等方面具備廣泛的應(yīng)用前景。

人臉識(shí)別技術(shù)是以身份檢索或校驗(yàn)為目標(biāo)，人臉識(shí)別在銀行中的意義通過(guò)從給定的靜態(tài)或動(dòng)態(tài)圖像中提取人臉信息等手段，與數(shù)據(jù)庫(kù)中已知身份人臉進(jìn)行匹配的過(guò)程。由于受到光照、表情、遮擋、朝向等干擾因素的影響，與其他基于身份證、虹膜、掌紋、指紋等技術(shù)手段相比。

人臉識(shí)別技術(shù)_人臉識(shí)別功能在銀行中的意義

人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率相對(duì)較低，但其采集方式最為友好：無(wú)須當(dāng)事人配合，甚至在其意識(shí)不到的情況下，就完成了對(duì)人臉信息的采集與識(shí)別。因此，人臉識(shí)別技術(shù)在過(guò)去的四十多年中一直是人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題，人臉識(shí)別在銀行中的意義至今已逐漸走向成熟，已經(jīng)應(yīng)用于反恐、安防、門(mén)禁等領(lǐng)域，近年來(lái)開(kāi)始向教育、金融等領(lǐng)域推廣。

人臉識(shí)別可分為針對(duì)二維圖像的人臉識(shí)別、針對(duì)監(jiān)控視頻的人臉識(shí)別、針對(duì)近紅外、熱紅外成像或素描等的多模態(tài)人臉識(shí)別和針對(duì)深度信息的三維人臉識(shí)別等。人臉識(shí)別在銀行中的意義對(duì)于上述各種數(shù)據(jù)輸入類型，均有來(lái)自學(xué)術(shù)界、業(yè)界的研究人員提出了基于不同假設(shè)、不同模型、不同學(xué)科背景的人臉識(shí)別處理方法。

在建立人臉數(shù)據(jù)庫(kù)及識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，需要對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并建模，如果數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)態(tài)更新還將涉及到在線學(xué)習(xí)等內(nèi)容;識(shí)別人臉時(shí)，人臉識(shí)別在銀行中的意義要把須識(shí)別的人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的人臉進(jìn)行對(duì)比，判斷二者相似程度，并按預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢索或校驗(yàn)。人臉識(shí)別有多種方法，如：基于幾何特征、基于子空間映射降維、基于模板、基于模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

華天成人臉識(shí)別布控系統(tǒng)是一套基于人臉圖片比對(duì)的遠(yuǎn)距離、快速、無(wú)接觸式重點(diǎn)人員布控預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)能主動(dòng)在監(jiān)控場(chǎng)景中搜索布控目標(biāo)，提示安保人員采取控制措施。對(duì)于人臉信息的分析能夠形成一條明晰的軌跡鏈。

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