商業臉部辨識涉及使用技術來提高組織和商業組織的安全性，商業臉部以改善客戶體驗並提高營運效率。臉部辨識技術使用電腦演算法根據臉部辨識授權個人。
臉部辨識對商業有以下幫助：
- 確保更好的存取控制
- 監控工作時間和出勤狀況
- 確保客戶端身份驗證
- 改進支付授權
- 改善安全和視訊監控
如果您是企業領導者，商業臉部想知道所有的炒作是什麼以及這項新開發是否有任何好處，我們可以滿足您的要求。在本文中，商業臉部我們將了解臉部辨識的歷史、發展、目前使用、爭議、實施等許多方面。
閱讀本文後，比利時電話號碼庫商業臉部您將全面了解什麼是臉部辨識技術以及它對業務的影響，包括：
- 人臉辨識準確率
- 人臉辨識的應用
- 常用人臉辨識API對比
讓我們開始吧！
隨著圍繞臉部辨識的所有炒作和媒體報道，商業臉部這項技術已經存在相當長一段時間了。第一個關於臉部辨識的嚴肅演算法工作是2001 年發布的 Viola-Jones 物件偵測框架。商業臉部儘管它是一個用於識別圖像中物件的通用框架，但它很快就被應用於人臉識別並取得了巨大的成功。這個演算法受歡迎的主要原因是它的速度：雖然學習過程非常緩慢，商業臉部但檢測過程卻非常快。
早在 2001/2004 年，採用此演算法的普通桌上型電腦就可以在 0.07 秒內處理 300px X 300px 的幀（更多詳細資訊請參見此處）。商業臉部準確率雖然無法與人類相比，但卻達到了令人印象深刻的 90%。
然而，直到 2010-2020 年，卷積神經網路成為臉部辨識的最佳方法，才取得了真正的進展。原因在於原始運算能力和龐大的系統記憶體的可用性，商業臉部這要歸功於基礎設施即服務 (IaaS)供應商提供的雲端運算。歷史上第一次，商業臉部電腦在臉部辨識方面持續擊敗人類，商業臉部尤其是在識別大量隨機臉部時。
來源：medium.com
人臉辨識是一個多步驟過程，商業臉部涉及多個專門的子系統。
以下是不同階段的含義：
偵測/追蹤：預處理階段的這一部分負責識別和追蹤給定影像或影片檔案中的人臉。一旦這個過程完成，我們就可以確定來源材料中存在一張臉，商業臉部並且可以對其進行進一步處理。如有必要，追蹤階段還負責追蹤特定部分、特徵或面部表情。
對齊：由於給定圖像或影片中的臉部不遵循任何規則，因此臉部辨識問題變得更糟。臉部可能會被放大或縮小，從樹後向外窺視，如何提高銷售利潤？商業臉部或者位於側面輪廓中，這使得臉部辨識任務進一步複雜化。這就是臉部對齊的用武之地：它告訴您臉部在給定影像/影片中的位置以及其特徵的輪廓是什麼。
來源：csc.kth.se
特徵提取：顧名思義，在過程的這個階段（我們現在處於識別階段），以演算法可以使用的形式提取個體面部特徵，例如眼睛、鼻子、下巴、嘴唇等在下一階段。在這個階段，電腦已經收集了足夠複雜的數據來唯一區分一張臉。
特徵匹配/分類：在此階段，商業臉部將特徵提取獲得的資料與給定的資料庫進行匹配，以確定人員的身份。此步驟也稱為分類，因為可能需要演算法對個體進行分類，而不是單獨識別它們。
在這個過程結束時，我們可以確定該人是否屬於我們比較的資料庫的一部分。最終結果可能還包含標籤，正如我們習慣在Facebook上看到的那樣。
資料來源：towarddatascience.com
部署注意事項：伺服器端與客戶端
臉部辨識既可以在伺服器上工作，商業臉部也可以在使用者互動的裝置上工作。例如，當您將照片上傳到 Facebook 時，演算法在伺服器端運行；另一方面，使用人臉解鎖設備的識別系統必須在客戶端運作。那麼哪個選項比較好呢？
老實說，這不是哪個更好的問題。伺服器系統和客戶端系統都有各自的優點；在實踐中，企業使用混合系統。建議在伺服器端訓練模型，訓練資料和運算資源不受限制。商業臉部模型訓練完成後，就可以打包並部署在客戶端，這既提高了系統速度，又保護了使用者隱私。
將所有內容傳輸到伺服器會帶來延遲，商業臉部這在某些情況下可能很糟糕或不可接受。同時，商業臉部將所有內容儲存在客戶端會導致模型較弱。
在人臉辨識中，準確性是一個有點誤導性的術語。美國數據主要原因是它是一個模糊問題，涉及各種扭曲的輸入（光線不佳、臉部被頭髮部分遮擋、相機品質等），甚至是欺騙性的輸入（稍後會詳細介紹！）。因此，用於臉部辨識的神經網路必須針對特定任務進行定制，商業臉部這限制了它們的能力。因此，雖然工業臉部辨識系統可能具有 100% 的準確率（通常如此），但當要求識別人群中照片中的臉部時，同一系統的準確率可能高達 20% 。
在一項研究中，某種類型的臉部辨識演算法能夠達到 98.52% 的準確率，高於人類在同一測試中達到的 97.53% 的準確率。在另一項法醫研究中，商業臉部人類判斷和演算法的結合在某些情況下產生了最佳結果。
最重要的是，對於有針對性的、明確定義的任務，臉部辨識是我們擁有的最好的工具。