智能锁中的深度学习人脸识别算法是什么？

近年来，随着国内深度学习算法的飞速进步与庞大数据资源的积累，人脸识别技术得以迅速普及，展现出蓬勃发展的态势。从宏大的智慧城市构建到细微的手机APP登录解锁功能，人脸识别技术无处不在。然而，许多消费者对此仍感困惑不解。今天，小编就来为大家揭秘深度学习算法背后的故事。

什么是深度学习算法

深度学习算法是机器学习的一个分支，它依赖于多层（至少三层）的人工神经网络结构。与传统机器学习相比，深度学习的一大突破在于其无需人类将特定领域知识转化为简单的数据特征，即可自动构建学习模式。这一技术革新了人工智能算法的设计路径，突破了性能瓶颈，为人脸识别等高精度技术的实现铺平了道路。

在基于深度学习的人脸识别算法中，如何促使神经网络从训练数据中有效且稳健地学习生物特征至关重要。为此，一个高效的学习引导机制必不可少。在模型训练实践中，常采用度量学习方法，通过将人物面部特征间的距离作为神经网络特征学习的导向，从而精确区分不同个体，实现人脸识别的高效与准确。

深度学习人脸识别算法的特点

01自然性

自然性是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

02非接触性

人脸识别完全利用可见光获取人脸图像信息，不同于指纹识别需要利用手指接触传感器采集指纹，用户不需人脸与设备直接来接触，可以同时满足多人连续进行人脸图像信息的识别和分拣，在医院测温、小区门禁等一些应用场景下人脸识别技术的非接触性特点可为用户提供便利。

未来发展

人脸识别技术在实际应用当中不断成熟，其市场的需求不断增加，人脸识别的应用场也在不断地被挖掘。大数据快速发展背景下，人脸识别技术必须有所创新。目前，已经出现了为公安大数据打造的云计算人脸识别技术，通过将人脸特征散布到多台电脑进行计算，获取更强的计算能力，同时基于云架构设计，实施混合多算法，提高大数据库容量下人脸图像的识别和对比特性。同时，由于部分时候设备或目标距离较远，获得的人脸图像质量较低，在此情况下人脸识别准确率会受到明显影响，需要利用人脸图像重建技术组建高质量图像，从而辅助提高人脸识别准确率，云计算为人脸图像重建也搭建出更便捷的交流沟通平台。