身份证中的照片像素较小 ， 通过市面上的身份证读卡器读取出来的照片仅为100*100像素左右 ， 给精度带来了一定的挑战 。
目前这个领域相对成熟 ， 使用场景正在逐步铺开 。
2. 1:N
1:N是1张人脸和底库中的N张人脸进行比对 。
比如在考勤机中 ， 我们的人脸底库中包含全公司的所有人脸照片 。当上班打卡时 ， 考勤机采集到人脸输入系统 ， 经过比对后输出员工身份 。
这种情况下计算量相对较大 ， 时效性和识别精度太低又会影响用户体验 ， 所以厂商一般会综合考虑权衡 ， 在设备的参数中标注所支持的人脸数量 。
这一波人工智能的发展 ， 带动了1：N领域人脸识别技术的进步 ， 更多的产品能够在各个场景中落地 。比如智慧城市、智慧家居等 。
国内厂商也借着这一波东风 ， 加快技术研发和产品落地 ， 诞生了著名的AI视觉四小龙等独角兽 。
今天梳理了人脸识别的基本原理 ， 整个实现过程虽然看起来很简单 ， 但技术却在基本原理的基础上持续完善和进步 ， 最终达到比较好的效果 。
下次我们将讨论在复杂场景下人脸识别遇到的挑战及解决方案 。
作者：AIoT产品 ， 10年B端产品设计经验；微信公众号：AIoT产品
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