人工智能应用人脸识别-人工智能应用人脸识别作品有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用人脸识别的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能应用人脸识别的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能人脸识别专业就业前景？
2. 人脸识别和编写程序哪个不是人工智能的应用？
3. 什么是人工智能技术？运用到我们生活哪些场景呢？
4. 人脸识别门锁和声控灯哪一个不属于人工智能产品？
5. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

人工智能人脸识别专业就业前景？

这个专业就业前景总体来说还是比较不错的。如今随着科技的发展和社会生活进步，人工智能人脸识别技术在现实生活中正得到越来越广泛的应用。由于社会需求量大增，这方面的人才需求也随之增多。而你作为这方面的高级专业人才，相信是会被用人单位看好的。

人脸识别和编写程序哪个不是人工智能的应用？

编写程序不是人工智能应用。

人脸识别系统主要包括：人脸图像***集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像***集及检测：不同的人脸图像都能通过摄像镜头***集下来，人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。人脸图像特征提取以及匹配与识别：人脸识别系统可使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。提取的人脸图像通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

什么是人工智能技术？运用到我们生活哪些场景呢？

人工智能就是AI，目前最贴近我们生活的就是手机上的拍照功能，AI美颜，AI修图，AI超级夜景等，通过机器学习数据，对用户拍的照片做优化，使照片成像更讨人眼球，质量更高。手机领域AI功能最强的应该还是华为，华为最新的soc麒麟990整合了多个npu，它的AI能力远超前代和友商高通的产品。

人脸识别门锁和声控灯哪一个不属于人工智能产品？

不算。世间所有事物的运行规则都符合下面这个流程:
输入，处理，输出

声控灯的输入只有一种(高低电平信号)，处理方法也只有一种(判断输入电平的高低)，输出也只有一种(高低电平信号)。

人工智能的输入信号有无数种，比如图像识别中看起来只输入了一张图片，实际上对系统来说输入的是数十万的像素，每个像素又有好几个通道。
人工智能的处理过程也要复杂得多，比如用卷积神经网络识别图像时，需要预先训练模型，每个神经元都需要参与运算，产生的中间输入输出值很容易就达到了数十亿。

声控灯和人工智能的本质区别在于规模，理论上来讲，无数的声控灯通过各种组合层叠，也可以构成一个通用人工智能。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，***设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的[_a***_]里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

到此，以上就是小编对于人工智能应用人脸识别的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用人脸识别的5点解答对大家有用。

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