人脸识别解锁、人脸识别防盗系统、人脸识别登陆账户，相比于传统的指纹识别或者是虹膜识别等生物识别技术，人脸识别的应用更加广泛和多样。人脸识别技术是什么？人脸识别和数据标注有什么关系？阅读本文你会了解：
- 人脸识别技术什么
- 数据标注和人脸识别的关系
- 人脸识别的应用场景
人脸识别技术是什么？
人脸识别系统是通过测量人的鼻子宽度等点之间的距离，生成所谓的脸部“指纹”，适用于特定个人的独特代码。这些所谓的 “节点”–人脸识别系统检查的点有80多个–通过数学方式组合成人脸指纹，然后可以通过身份数据库进行搜索。
人脸识别技术的工作原理
- 监测：是在图像中寻找人脸的过程。如果你曾经使用过能监测到人脸并在其周围画出一个方框来自动对焦的相机，你就会看到这项技术的实际应用。
- 分析：（又称归因）是映射人脸的步骤。通常是通过测量眼睛之间的距离、下巴的形状、鼻子和嘴巴之间的距离，然后将其转换为一串数字或点，通常称为 “脸谱”。
- 识别：是试图确认照片中的人的身份。这个过程用于验证，比如智能手机的安全功能中，或者用于脸部识别，从数据库中分辨这个人到底是谁。
如何进行人脸识别数据标注？
机器并没有办法分辨你是刘德华还是梁朝伟，但数据可以让机器辨认。人工智能公司需要大量的经过标记的人脸数据对其模型进行训练，不断优化模型得到一个数据偏见很小、可靠的人脸识别系统。 数据标注中的人脸关键点标注就是为人脸识别AI产品贡献训练数据的方式。人脸关键点数据标注是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步，人脸数据标注也属于图像标注的范畴。 人脸识别的应用广泛得益于人脸识别技术的日益革新，图像标注工具的先进也推动技术的不断发展。人脸关键点越来越精细（数量多），对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越来越高。标注质量的好坏，对人工智能人脸模型的算法精确度起着重要的作用，如果人脸关键点标注不好，那么人脸识别算法就无法很好地进行人脸识别，对实际应用场景就会产生不良的影响。数据标注的影响就显得尤为重要。
人脸识别的应用场景
- 人脸识别在安防领域：监控摄像头的图像可以用来识别远处的人脸。他们使用一个更复杂的系统，寻找人脸，重新定位，倾斜和拉伸它们。然后将其转换为黑白图像，使计算机更容易识别面部特征。
- 人脸识别在教育行业：刷脸签到-课堂刷脸报道考勤，人脸识别系统可以识别谁逃课、谁代课；学员身份检查-在各大考试中防止假证、代考现象。
- 航空旅行产业：人脸识别被大量应用于登机、身份验证，比起以往传统人工拿起你的护照比对你的脸，直接刷脸就快速的多。
- 金融：刷脸解锁账户、刷脸解锁银行信息、刷脸密保等
- 零售：人脸识别检测是否店内有小偷。人脸识别技术直接从数据库中检索比对身份、可以确认是否是惯犯并汲取采取措施等等。
人脸识别技术在如今的生活中随处可见，任何细微的动作可能都会被监控下来。前不久的3.15还有不少企业被控告说随意采集人脸信息造成大量消费者的隐私侵犯。这也预示了虽然技术在不断发展，但是安全性和隐私性将如何得到保障会是未来社会共同关注和需要完善的问题。不然我们也许就会像英剧《黑镜》的某一集那样，在一个脸部信息不被监管的世界，你的脸每分每秒都在被监控和追踪，也许你只是太累了打了个瞌睡，机器会突然给你一个警告：不可以摸鱼，请继续工作。如果是那样的未来社会，我可能会选择还是做个“不要脸“的人吧。
