视觉智能识别技术的应用瓶颈，主要面临哪些困境？

同语音智能识别技术瓶颈相比较&＃xff0c;视觉智能识别技术应用瓶颈似乎更多&＃xff0c;难度也更大。就应用基本原理而言&＃xff0c;两者一致&＃xff0c;均是通过对相关信息实时采集、存储来实现智能识别的。然而在具体操作过程中&＃xff0c;两者却存在较大差别&＃xff0c;因为视觉智能识别技术主要针对的是各种图像的设备&＃xff0c;如指纹识别、人脸识别等。而在这些图像识别中&＃xff0c;也存在着一些应用瓶颈。

2.1人脸识别技术

该技术主要是通过对人脸几个关键部位进行识别、分析&＃xff0c;并通过采集几个表情作为其存储数据&＃xff0c;来进行对比、识别分析。但目前为止&＃xff0c;关于自动人脸识别研究已经取得了一些可喜成就&＃xff0c;但就其实际应用而言&＃xff0c;仍存在着一些较难解决的问题&＃xff0c;如人脸的非刚体、发型的变化与表情、化妆的多样性以及环境光照复杂性等&＃xff0c;都给人脸识别带来了较大困难。即便是大量来自生理学、神经认知科学与自模式识别、心理学以及计算机视觉等众多领域的专家们经过40多年对自动人脸识别技术的深入研究&＃xff0c;仍被很多问题困扰着&＃xff0c;得不到有效的解决办法。换个角度来想&＃xff0c;即便是人类自己&＃xff0c;即使每天都在根据他人面孔来区别亲人、朋友、同事与陌生人&＃xff0c;但有时候也很难准确叙述出自己为什么能对他们进行区分&＃xff0c;特别是对于双胞胎&＃xff0c;虽然可区别他们&＃xff0c;但却说不出如何区分、鉴别。可想而知&＃xff0c;人都如此&＃xff0c;更何况同人类视觉系统存在较大差异的图像采集设备&＃xff0c;而且从某种意义上来说&＃xff0c;计算机智能识别技术同人脑相比&＃xff0c;还是存在一定差距的。为此&＃xff0c;若要想计算机能够像人一样自动、准确识别人脸&＃xff0c;必然需要不同领域研究者们的继续努力。

2.2指纹识别技术

众所周知&＃xff0c;每个人的指纹都是不同的&＃xff0c;指纹可以说是一个人独有的特征&＃xff0c;而“指纹识别”&＃xff0c;指的就是通过对这些指纹纹路图案、断点与交叉点的识别来实现身份的识别&＃xff0c;有着唯一性、终生不变性与可获得性、防欺骗性等特点&＃xff0c;现实生活中&＃xff0c;人们多用指纹识别技术来设置密码&＃xff0c;用以保护个人信息[3]。但是&＃xff0c;在看到其优点的同时&＃xff0c;也需看到&＃xff0c;一个人的指纹其实很容易留在各处&＃xff0c;通过复制这些指纹痕迹来进行相关操作&＃xff0c;将在一定程度上影响到系统正确判断&＃xff0c;故该识别技术其实也存在着一定危险性。而且&＃xff0c;虽然系统已经识别了已有指纹&＃xff0c;然而实际上一些人与群体的指纹其实特征不是很明显&＃xff0c;有时较难成像&＃xff0c;进而无法进行指纹识别。如在“签到打卡机”上&＃xff0c;若是录入指纹手指出现破皮、损伤情况&＃xff0c;是比较难识别的&＃xff0c;而这也在一定程度上影响到指纹识别技术的应用。

总的来说&＃xff0c;虽然人脸识别与指纹识别技术已经被广泛应用于各领域中&＃xff0c;特别是密码设置中&＃xff0c;但在实际应用中&＃xff0c;问题仍是有的&＃xff0c;而这也正表示视觉智能识别技术仍有着较大研究、发展空间&＃xff0c;需要投入更多精力去解决这些瓶颈&＃xff0c;用以推动计算机人工智能识别技术的发展。

人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视&＃xff0c;均为前沿产业&＃xff0c;多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱&＃xff0c;在此为你推荐几篇优质好文&＃xff1a;
人脸识别的十个关键技术组成及原理
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生物识别技术的人脸识别还是屏幕指纹&＃xff0c;我们应该选谁&＃xff1f;
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