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随着非裔美国黑人弗洛伊德的去世，引起了美国各界对警察种族歧视和暴力执法的强烈不满，对警察处理方式的指责也不断听闻，一度在全世界引起热议。
备受争议的人脸识别技术，已经能够准确识别有色人种，自然成为关注的焦点。抗议者向警方和科技巨头施压，要求他们停止使用这项技术。
【/h/】目前，美国许多科技巨头ibm、亚马逊、微软等都在美国民权组织的抗议活动中表达了自己的观点，他们将限制警察部门使用人脸识别技术，除非未来出台具有约束力的联邦法律，表示将暂停向美国警方提供人脸识别技术，拒绝执法偏向，更倾向于选择保护个人信息。
【/h/】看到这里，相信很多人会问，为什么一场民族冲突在科技界引起了巨大的震动，甚至影响到了应用领域中流行技术的普及和使用。我们来看看现在比较流行的人脸识别技术。
人脸识别是一种基于面部特征信息的生物识别技术。人像识别和人脸识别等一系列相关技术被用来用摄像机采集包含人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸。
【/h/】随着现代高科技的快速发展和普及，目前人脸识别技术可以广泛应用于国内城市公共生活的各个领域，如app人脸识别支付、银行人脸识别验证、企业办公/物业门禁人脸识别、机场/高铁安检人脸识别+证件综合验证等。人脸识别技术已经渗透到我们生活的方方面面，如服装、食品、住房、交通等
人脸识别系统通常由软件采样分析系统和硬件感应识别组成。传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，已经发展了30多年。传统的人脸识别受到软件技术发展水平的限制。当环境光发生变化时，识别效果会急剧下降，不能满足实际系统的多样性需求。
【/h/】随着基于主动近红外图像的三维图像人脸识别、热成像人脸识别和多光源人脸识别技术的发展，以及人脸识别算法技术的逐步完善，传统识别中因光线变化导致识别度不高甚至无法识别的情况逐渐被弱化和解决。目前，多光源人脸识别技术在卓越的性能、准确性、稳定性和速度上取得了质的飞跃。
【/h/】目前人脸识别技术成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用的识别率和识别速度；人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术。同时需要结合中值处理的理论和实现，这是生物识别的最新应用。其核心技术的实现表明了从弱人工智能到强人工智能的转变。
【/h/】人脸识别系统主要包括四个组成部分，即:人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取与匹配识别。
(1)人脸图像采集:可以通过摄像头镜头采集异脸缘图像，如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
(2)人脸检测:在实践中，人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即准确标定人脸在图像中的位置和大小。人脸图像中的模式特征非常丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和哈尔特征。人脸检测就是挑出有用的信息，利用这些特征来实现人脸检测。
【/h/】主流人脸检测方法采用基于上述特征的adaboost学习算法。adaboost算法是一种分类方法，它结合了一些弱分类方法，形成了一种新的强分类方法。
在人脸检测过程中，使用adaboost算法选择一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)。根据加权投票法将弱分类器构造为强分类器，然后将多个训练好的强分类器串联成级联分类器，有效提高了分类器的检测速度。
人脸图像预处理:人脸图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理，最终服务于特征提取的过程。由于各种条件和随机干扰，系统获得的原始图像不能直接使用，因此在图像处理的早期必须进行灰度校正和噪声滤波预处理。对于人脸图像，预处理过程主要包括光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波和锐化。
人脸图像特征提取:人脸识别系统中可用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取是针对人脸的某些特征。人脸特征提取，又称人脸表示，是人脸特征建模的过程。人脸特征提取的方法可以分为两类:一类是基于知识的表示；另一种是基于代数特征或统计学习的表示方法。
基于知识的表示方法主要是基于人脸器官的形状描述和它们之间的距离特征来获取有助于人脸分类的特征数据。其特征分量通常包括欧氏距离、曲率和特征点之间的角度。人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等组成。这些部分的几何描述及其结构关系可以作为识别人脸的重要特征，这些特征称为几何特征。基于知识的人脸表示主要包括基于几何特征的方法和模板匹配方法。
人脸图像匹配识别:将提取的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，并设置阈值，当相似度超过该阈值时，输出匹配结果。人脸识别是将待识别的人脸特征与获得的人脸特征模板进行比较，根据相似度判断人脸的身份信息。这个过程分为两类:一类是确认，是一对一的图像比较过程，另一类是识别，是一对多的图像匹配比较过程。
【/h/】根据国家标准技术研究院(NIST)2018年全球人脸识别算法测试(frvt)的结果，来自世界各地的39家企事业单位参加了本次比赛。在最新的排名中，前五名的算法被中国公司接手，前两个被Etu科技接手，第三第四个被上唐科技接手，第五个被中科院深圳高院接手，第八个被鄙视技术算法接手，显示了中国公司在人脸识别技术领域的强大竞争力和技术领先地位。
目前国内人脸识别技术已经处于国际领先水平。不难理解，为什么美帝会在2019年10月8日掌握行业发展核心技术专利的中国技术龙头企业:大华科技、Hikvision、科大讯飞、迪法恩科技、上唐科技、美亚百科、易图科技、益信科技都被列入实体名单，限制甚至延续了这些新兴技术企业在中国的发展
你还记得之前关于张学友演唱会抓逃犯的新闻报道吗？警察通过安全摄像头捕捉到逃犯面部的关键信息，通过深度学习算法进行结构化，然后与数据库进行比对，在几秒钟内找到一个人的动作轨迹。这只是很多人使用人脸技术的典型案例。事实上，人脸技术应该得到越来越广泛的应用和应用，它已经渗透到群众日常生活中的安全、金融、交通、医疗等许多领域。
如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
这可能是未来最大的应用。国际民用航空组织(icao)已确定，从2010年起，其118个成员国和地区必须使用机读护照，人脸识别技术是第一种识别模式，已成为国际标准。中国的电子护照项目正由公安部规划和实施。
如果使用人脸识别系统和网络，将在全国范围内搜索逃犯。
例如，在银行的ATM机中，如果用户的卡和密码被盗，其他人就会取走现金。如果同时应用人脸识别，就可以避免这种情况。
比如电脑登录，电子政务，电子商务。在电子商务中，所有的交易都是在线完成的，电子政务中的很多审批流程也是在线移动的。目前交易或审批的授权都是通过密码实现的。如果密码被盗，安全性无法保证。然而，通过使用生物特征识别技术，可以将互联网上各方的数字身份和真实身份统一起来，从而大大提高电子商务和电子政务系统的可靠性。
【/h/】随着中国科技的不断突破和发展，即使美帝将这些高科技企业加入实体名单，短期内也会在一定程度上影响一些企业的海外发展。然而，随着中国在国际市场地位和地位的不断提高，大国崛起势不可挡。我相信，在不久的将来，美国实体名单中指出的地方将是中国科技崛起的地方！
【/h/】人脸识别技术势必是华为5g技术之外另一股可能引领世界高科技的新兴力量！
