如今，人工智能(AI)已成为现代世界的最新流行术语。它使世界各地的智能机器具有执行人类所期望的认知功能的能力。这些功能可以是逻辑思维能力，或者参与随意的对话，或者甚至识别用于情绪检测和识别的面部模式。在自然语言处理、机器学习、深度学习等工具的支持下，人工智能为机器像人一样思考、交谈和行动铺平了道路。

面部识别技术是通过人工智能应用中最前沿的技术之一。它能够使用数字图像或视频帧识别和验证人的身份。通常，面部识别系统通过将来自图像的所选面部特征与数据库内可用面部进行比较。这种技术已经在安全系统中得到应用，其中它使摄像头能够获取可以在之后进行比较和识别的面部图像。它最近还发现了在商业和营销工具中的应用。

有几种基于人工智能的技术用于面部识别。一些面部识别算法从给定对象的面部提取面部标志或特征，并将它们与其他图像进行比较以匹配特征。其他人将一系列面部图像标准化，然后压缩面部数据。然后保存有意义的数据，并将探测图像与面部数据进行比较。

人工智能在面部识别中的应用示例

如今，各种组织正在开发基于人工智能的人脸识别功能。Facebook公司开发了一款名为“DeepFace”的深度学习面部识别系统。深度学习是一种基于人工智能的机器学习技术，涉及受人类大脑神经网络启发的算法。深度学习可以使用大脑模拟，使学习算法更好、更容易使用。Facebook利用9层神经网络，具有1.2亿个连接权重，对Facebook用户上传的400万个连接图像进行训练。据说该系统准确率为97%。

同样，谷歌公司的FaceNet据称是一种非常精确的面部识别方法，可实现近86%的准确率。它具有来自世界各地的近2.6亿张图像的图像数据集，它可以为面部命名并呈现与面部搜索相匹配的图像。

一些模型使用预测建模技术来结合面部数据以了解人类的年龄。该方法已通过名为“去老化”的过程进行测试，该过程涉及拍摄老人的照片，并反向运行深度学习算法以创建同一个人的年轻版本。然后，这个年轻的图像与他年轻时的人的原始图像相匹配，其结果非常准确。虽然有关于年龄进展工作有着较早的研究，但这个更准确。

由于可用于研究的大量数据集以及深度学习算法处理这些数据并将其投入使用的能力，如今的面部识别技术正在发挥作用。

用于面部识别的用例

在几个行业中，面部识别可以具有极其相关的用例。

护照和签证-它可以控制对护照和签证的欺诈检测。澳大利亚护照办公室已经使用自动面部识别软件，在检测欺诈方面报告的效率提高了20%。

银行业务-它也适用于银行等金融机构及其自动取款机。中国开始在他们的自动取款机上使用这种技术。这确保了卡用户的更高级别的安全性。

执法-执法机构可以部署面部识别系统来识别罪犯。包括美国在内的许多国家正在开发他们的面部识别数据库，这将有助于刑事调查，使他们更快、更准确。

市场营销-2013年，零售业巨头乐购(Tesco)根据人口统计数据(如加油站的客户性别和年龄)推出了有针对性的广告。它使用面部识别来使用基于人工智能的软件识别这些人口统计数据。如今，更多的公司通过改变显示板广告以适应他们的个人喜好，进入商店时，将相关广告瞄准其客户的面部识别。

基于人工智能的面部识别可以无差错地防止欺诈投票、跟踪出勤和许多此类任务，这也可以避免人为偏见。无论应用和用途如何，人工智能都可以驱动各公司使用的面部识别系统。诸如机器学习和深度学习之类的人工智能子集使得能够对用于面部识别的图像的批量处理进行整理和处理。如果没有人工智能算法，面部识别系统在其存在方面将远远落后，无论是在准确性还是速度方面。而人工智能是面部识别的核心。