【技术】人脸识别技术将创造巨额收入
以前 ， 人脸识别技术被认为只是科幻小说里的概念 。但在过去的十年里 ， 人脸识别技术不仅成为现实 ， 而且得到了广泛的应用 。
人脸识别技术、人工智能和深度学习技术正在造福多种行业 ， 包括执法机构、机场、手机制造、家电制造等 。如今 ， 连零售业也在使用基于人工智能的人脸识别技术来预防暴力和犯罪发生 。机场安保环境越来越好 ， 手机制造商们开始使用人脸识别技术 ， 将生物特征融入设备中 。
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人脸识别历史
世界公认伍迪·布莱索是人脸识别之父 。20世纪60年代 ， 布莱索创建了一个用Rand平板电脑手工整理人脸照片的系统 ， 通过可释放电磁脉冲的手写笔在网格上输入水平和垂直坐标 。人们使用该系统手动记录人脸特征的坐标区域 ， 如眼睛、鼻子、嘴巴和发际线 。
手动记录的指标可以保存在数据库中 。当一个新照片被输入系统时 ， 能够通过数据库得到最相似的图像 。在此期间 ， 人脸识别技术都没有受到计算机处理能力的影响 。但布莱索踏出了第一步 ， 也是最重要的一步：那就是人脸识别是实用的生物特征识别方式 。
20世纪70年代 ， 21种人脸标记提高了准确性
20世纪70年代 ， 哈蒙（Leon Harmon）、戈尔茨坦（Lyle Goldstein）和莱斯克（Lesk）使人工人脸识别系统更加精确 。他们使用了包括嘴唇厚度和头发颜色在内的21种人脸标记来自动识别人脸 。然而 ， 布莱索的系统仍然使用的实际生物识别技术进行计算 ， 手工操作 。
【【技术】人脸识别技术将创造巨额收入】特征脸算法
斯洛维奇（Sirovich）和柯比（Kirby）在1988年开始使用线性代数来解决人脸识别问题 。他们使用的方法被称为“特征脸” 。该团队也证明了 ， 对数据库中收集到的图片进行特征分析可以形成一组基本特征 。他们解释了如何使用少于100个值来精确编码人脸图像 。
1991年 ， 彭特兰（Pentland）和图尔克（Turk）进一步研究了特征脸方法 ， 找到了在图像中检测人脸的方法 。彭特兰和图尔克采用了技术和环境因素第一次尝试自动人脸识别 。
1993-2000年期间 ， 美国国防部高级研究规划局(DARPA)、美国国家标准与技术研究院（NIST）发布FERET计划 ， 鼓励人脸识别市场商业化 。2002年 ， 已经有执法人员在关键技术测试中应用人脸识别技术 。
人脸识别在社交媒体及2010年至今应用
2010年初 ， Facebook开始使用人脸识别功能 ， 帮助识别Facebook用户更新的照片中的人脸 。虽然这次更新在媒体行业引起了轰动 ， 但是Facebook仍然很低调 ， 因为该技术对网站的流量和使用率没有明显的负面影响 。
2011年 ， 巴拿马政府与美国国土安全部合作 ， 批准了一个人脸识别平台的试点项目 。这个试点项目被称为FaceFirst ， 用来减少在巴拿马托库曼机场的非法活动 。
这次尝试取得了成功 ， FaceFirst项目扩展到机场北部终端设施 ， 成为最大的生物识别项目 。
2011年 ， 美国执法部门和军事专业人员使用人脸识别技术来辨认尸体 。2014年 ， 执法机构提出采用移动人脸识别 。2017年 ， 这项技术成为在零售业使用 。
人脸识别的未来
世界各国政府在人脸识别技术上投入越来越多地资源 ， 尤其美国和中国在人脸识别市场处于领先地位 。
美国政府加强机场安保 ， 通过人脸识别系统为旅客提供身份识别和登记 。几个州的执法人员还允许在数据库中进行搜索信息 ， 包括驾照和身份证照片等详细信息 。人脸识别和由此产生的搜索技术也用于警察检查过程 。
中国也已经运行多种人脸智能项目 。全世界都在使用人脸识别技术 ， 并获得许多实际的好处 。在印度 ， 银行使用人脸识别技术来防止自动取款机欺诈行为 ， 也被用来核实护照和签证、驾驶执照等 。
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