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    今年上半年，各地一些零售商开始在门店中安装市场上一种新奇的人工智能产品——“人脸识别”系统，来统计真实的人流。近年来，无论是线下传统零售业还是线上电商都面临着不小的发展困境。降低成本、保持利润增长、寻求创新的发展路径一直是零售业追求的目标。对于风雨飘摇中的传统零售业而言，人工智能（AI）可能也会超乎想象地加速行业的重新洗牌。作为近年来**火热的词之一，人工智能与传统零售业的结合还鲜少听闻，但改变已经悄然开始，诸如“人脸识别”之类的技术正在颠覆零售的渠道。据了解，人工智能一般分为运算智能、感知智能、认知智能等阶段，而后者往往比前者智能程度更高。在中国互联网公司中，腾讯、阿里巴巴、网易等已经纷纷将人工智能作为下一个关键的风口进行布局。在人工智能领域中，语音和视觉识别技术占了大头。2016年，艾瑞咨询预测，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的60%和。此外，2020年，中国人工智能市场将从2015年的12亿元增长至91亿元。过去一年，人机大战不断上演，柯洁大战AlphaGo以落败告终，令人工智能再度升温。对于人工智能产业来说，2017年也是一个重要的历史节点。在技术突破和资本催化下，这个信息时代的前列技术正在逐步落地。 人脸识别电子班牌进行实时考勤签到，。丽水安全人脸识别私人定做

    然后想说一下人脸识别技术发展应用的必要性，为什么要使用人脸识别技术？在政策方面，***发布的《新一代人工智能发展规划》和工信部发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》保障了人工智能相关技术的发展；在技术方面，深度学习将人脸识别的精确度提高到了肉眼级别别，为其商业化打下了基础；人脸识别比较大的优势在人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的***性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 温州通用人脸识别制作厂家1：1就是判断两张照片是否为同一个人。

    人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准，该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率（FAR，又称误识率，把某人误识为其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）”，来作为评判依据。当人脸比对的相似度值大于此阈值时，则比对通过，是同一个人，否则比对失败，不是同一个人。每个阈值我们都可以统计对应的FAR\FRR，不同阈值的FAR/FRR值可绘成ROC曲线（ReceiverOperatingCurve），我们可以通过ROC曲线选定一个合理的阈值点。其实这种算法类问题，还是要自己上手体验过才能有直观认知。

    三、人脸识别技术研发现状截至2018年7月2日，我国人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中，发明专利数**多，达到6589项，占比为；实用新型专利数其次，为2591项，占比为；外观、发明授权专利数占比分别为、。从申请专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后，人脸识别专利申请数量大幅增多；到2017年，人脸识别专利申请数量达到2847项。从公开**数量来看，2007-2017年，我国人脸识别**公开数量总体上呈趋势。2017年，我国人脸识别**公开数量为2698项，达到近年来比较大值；截至2018年7月，**公开数量为2163项。 在人脸识别环节，其应用场景一般分为1:1和1:N。

    1、光照问题光照变化是影响人脸识别性能的**关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。尤其是在夜晚，由于光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降，使得系统难以满足实用要求。同时，理论和实验还证明同一个体因光照不同引起的差异，大于同一光照下不同个体之间的差异。光照问题是机器视觉中的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。2、姿态问题人脸识别主要依据人的面部表象特征来进行，如何识别由姿态引起的面部变化就成了该技术的难点之一。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正面人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。3、表情问题面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。

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    将因此失去根基、需要重建；在技术大潮面前，坚守历史、并以之为后者界限，则是另一同样不易的方向。此处抉择，殊为困难。以下分三部展开：先探讨前一潮流，再简述二十世纪以来的演变与矛盾，***总结。从戏剧到狂欢：近代之前的“脸”现代之前，改变本来面目的办法，有的温和，有的残忍[5]。前者**，是花色繁多、穿戴两宜的面具。如Weihe所言，“面具**对‘脸’的**早的理解”[6]。在技术相对落后的前提下，面具为复制或替代原本面目提供无限空间[7]：从幼童向成人的过渡仪式，常以面具为桥梁；人与神灵或幽灵的沟通，亦频繁仰赖面具[8]。古典时期，相应思想脉络稍微清晰。如Belting之总结：古希腊时，伴随戏剧艺术发展，面具成为角色之指代，并逐渐衍生出“掩蔽”[9]等意蕴；罗马时期，面具与人格的关联更加直白[10]。当时“面具”一词，即是后来“人格”一词的渊薮（persona）[11]。对此，西塞罗的论述为后人反复吟咏：大自然为我们戴上两张面具，一是优于野兽的理性，二是每一个体的个性；之外，时势为我们戴上第三层面具，欲望和野心，则为我们妆戴第四层假面[12]。Belting进一步指出：面具这一譬喻，是“个体”这一概念在思想层面成型的基础[13]。

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