最近、再び取り、「功労」に巻き込ま逃亡の過程で、繰り返しの認識技術を顔「赤」。1960年代、オープン顔認識研究ので、どの今日開発進行するには？業界の競争は、人工知能の投資バブルが衝動によって引き起こされる、または市場の大きさが急落続けるのだろうか？
顔認識技術とは何ですか？
1960年代には、研究エンジニアリング認識正式オープンを適用します。顔の初期幾何学の方法の主な利点は、顔器官特徴点のトポロジー関係の同定および分析を介して行います。この方法はシンプルで直感的ですが、顔は、顔の表情が変化し、深刻な衰退の精度をもたらすたら。
今日では、解決策は主に近赤外画像に顔認識技術マルチソースイニシアチブに基づいています。これは、光の変化の影響を克服することができる優れた認識性能、3次元顔認識の上に精度、安定性と速度の点で、全体的なシステム性能を達成しています。
焦点を当てて描きます！
1.顔認識技術は動作します：
一つは、顔画像を含む大容量のデータベースを確立することである。第二は、種々の方法によって同定される現在の対象顔画像を取得することで、第三は、比較するために、両方の顔画像における対象顔画像データベースでありますおよびスクリーニング。
2.顔認識技術プロセス：
（1）画像取得及び前処理
顔画像の捕捉は、一般的に二つの方法、一括インポート誰かの顔画像及び顔画像のリアルタイム収集に分割され、前処理の目的は、さらに作成する顔画像に基づいて顔画像検出システムであります顔画像処理の特徴抽出を容易にします。
（2）顔検出
顔検出方法は、統計理論に基づくエッジ検出機能に基づく肌色モデルの検出に基づいている三つのカテゴリーに分けることができます。
（3）顔特徴抽出
人間の顔の特徴の使用をサポートすることができ、現在主流の顔認識システムは、通常、視覚的特徴、顔の特徴及び他の画像の画素数に分割され、顔画像の特徴を抽出する人間の顔の特定の特徴のいくつかのために抽出されます。
（4）生体の同定および顔認識
一般的な問題のバイオメトリクスの一つは、信号男性が点滅し、転じ要件、開口部と開口部を含む、実際の生体からの信号かを区別することであるので、実際の顔認識システムは、典型的には、リンクのインビボ同定を増加させるために必要言葉のように。
技術開発
最も広く構造光3Dプログラム、プログラムとのToF両眼ステレオ3Dイメージング方式を含む三つのプログラムは、市場で使用します。
1.3D構造化光技術
3D構造化光技術（構造化光）が光学的手段によって撮影対象物の三次元構造を得ることで、その情報は、より深いアプリケーションを得ました。このプログラムは、将来的に非常に有望だろう、など5G関連の通信分野として、より広いスペースを拡大することが、他の3DモデリングとARだけでなく、それが独特の重要な役割を再生することができます。
例えば、iPhone X / XR / XS / xsmax、OPPOの検索X、3D結果は、光の他の技術的原理に基づいているmate20pro。
3D従来のカメラに比べて、ワークの三次元構造からの光が短くなるように構成された光は、その制限があり、最長の距離は、一般に約1mであり、与えられたデータは、60センチメートル遠いOPPO精度であるが±1ミリメートルの範囲内に制御することができます。
2.ToF
ToF型（飛行時間、TOF法）は、単に治療後の光を発するように参照光と変調光の波長が知られているので、それが可能であり、後前後オブジェクト、捕捉時間にヒットバック反射されます迅速かつ正確に対象物までの距離を計算します。
角を曲がったところに技術の普及のToFと開発、生体内には、主導権を握るためになっている、とアナリストは、ToF型技術を使用することを含む重要な技術革新があるかもしれない2019年にAppleのiPhoneを予測しています。
3.両眼ステレオ画像
被写体を撮影デュアルカメラを用いた両眼ステレオ画像（ステレオシステム）は、オブジェクトの距離を三角原理により算出されます。華為記載されているnova3使用することは、両眼3D顔認識プログラムです。
双眼鏡スキームの最も簡単な原理は、コストが比較的低いです。
技術開発
3次元情報と合わせて2次元と3次元情報の統合機能より堅牢な多機能の融合
フィーチャー融合：複雑な照明や姿勢変化に対応するのが困難な単一機能
顔大規模なデータ検索よりも、人間本位：より大規模な人間の顔
深さの研究：大規模データの条件の下で強力なニューラルネットワーク学習の全深さ