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這些應(yīng)用場景的共同特點是:人臉識別系統(tǒng)都事先存儲了大量的不同人臉和身1份信息,系統(tǒng)運行時需要將見到的人臉與之前存儲的大量人臉做比對,找出匹配的人臉。
兩者在早期(2012年~2015年)是通過不同的算法框架來實現(xiàn)的,想同時擁有人臉驗證和人臉識別系統(tǒng),需要分開訓(xùn)練兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 的發(fā)表改變了這一現(xiàn)狀,將兩者統(tǒng)一到一個框架里。
人臉識別應(yīng)用場景
廣告精準投放
人臉分析技術(shù)可快速準確的分析畫面中出現(xiàn)的人物屬性,如年齡、性別等信息,在廣告投放方面可以給予一定的指導(dǎo)。
人1流監(jiān)控
通過人臉檢測技術(shù),可以輕松計算在畫面里出現(xiàn)的人的數(shù)量,可以應(yīng)用在零售行業(yè)分析貨品擺放合理性,也可以應(yīng)用在學(xué)校、公司、會議等場所進行出勤率統(tǒng)計。
相冊分類
通過人臉識別與人臉檢索,可以聚合相冊中的相似的人臉,輕松將照片按人臉進行智能分類。
美顏美妝
五官定位技術(shù)可以精準定位五官的位置,實現(xiàn)人臉美顏美妝、人臉變形、人臉漫畫、人臉換臉、人臉貼紙等。