大数据人脸分析案例

大数据人脸分析案例

大数据人脸分析案例，随着社会科技的不断发展，人工技能，人脸识别技术也不断普及到各个领域。人脸识别技术可以在大数据的环境下，极大发挥其强大的作用。下文分享有关大数据人脸分析的内容。

基于特征的方法和基于图像的方法

1、基于特征的方法

技术：基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测。其基本思想是基于人类视觉可以毫不费力地检测不同姿势和光照条件下的人脸的观察，因此必须有尽管存在这些变化的属性或特征是一致的。当前已经提出了广泛的方法来检测面部特征，然后推断面部的存在。

示例：边缘检测器通常会提取人脸特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系并验证人脸在图像中的存在。

优点：易于实施，传统方法

缺点：基于特征的算法的一个主要问题是图像特征可能会由于光照、噪声和遮挡而严重损坏。此外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘，这使得感知分组算法无用。

2、基于图像的方法

技术：基于图像的方法尝试从图像中的示例中学习模板。因此，基于外观的方法依靠机器学习和统计分析技术来找到“人脸”和“非人脸”图像的相关特征。学习的特征是以分布模型或判别函数的形式应用于人脸检测任务。

示例：基于图像的方法包括神经网络 （CNN）、支持向量机 （SVMi） 或 Adaboost。

优点：性能好，效率更高

缺点：难以实施。 为 ……此处隐藏2647个字……推广。

而应用1：N人脸比对技术的刷脸支付主要落地在地铁公交等市内交通，这种技术能够极大提高通勤人员的出行效率，释放大量的人力资源，提升出行体验。同时，人脸识别可以对交通站点进行人流监测，根据人员出行规律预测人流高峰，提前做好疏导预案。

民生政务方面，人脸识别在政务系统的落地，提升了民众的办事效率，公民可以不用窗口排队，实现自助办事，节省了因人工效率低下产生的耗时。部分政务还可以通过在线人脸识别验证，在移动端线上办理，减轻了“办事来回跑、办事地点远、办事点分散”的困扰。

智能家居方面，主要应用在安全解锁和个性化家居服务两个场景。

在线教育领域则是通过人脸识别查验学员身份，避免一账号多个人使用，给网校造成损失，另一用途是帮助在线课堂老师了解学生学习状态，弥补网络授课相较于传统授课在师生交流环节上的不足。

商业领域，利用人脸识别功能实现各种极具创意的互动营销活动。

凡事都有两面。即便拥有以上优势，因人脸暴露度较高，相比对其他生物特征数据更容易实现被动采集，这也意味着人脸信息的数据更容易被窃取，不仅可能侵犯个人隐私，还会带来财产损失。大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险。

在南方都市报个人信息保护研究中心发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》中，其对两万份调研报告进行统计，问卷中就“便捷性”与“安全性”设置了量表题，请受访者分别依据前述10大类场景中的使用感受进行打分。

1分为最低分，5分为最高分。结果显示，在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。