基于深度学习的人脸解锁系统

钟文聪 苏立敏 陈吉东

摘要：随着网络科学技术的不断发展进步，智能化的人脸解锁系统已经被广泛的应用于人民群众的日常生产生活中。本篇文章就对人脸解锁系统的基础原理知识以及理念进行综合的分析与论述，并且对深度学习的概念进行讲解。对基于深度学习的人脸解锁系统的原理进行全面的研究，其主要的核心特点就是对于人体特征的记忆、网络数据的采集与分析以及分类等。

关键词：深度学习;人脸解锁;未来展望

一、基本概念与理论基础

（一）深度学习

深度学习是人工智能领域的重要工作环节，涉及的范围非常广。其涵盖许多逻辑思维强的学科，例如数学、物理、哲学等。因此，具有较强的复杂性、繁琐性。在具体的深度学习中，其主要的工作原理就是将计算机广泛的应用到学习中，通过计算机对人类学习过程的模仿，达到最终的工作结果。对函数数据的采集，完成整体函数结构的优化升级。在不断的发展中，通过改变自变量，对产生的新的数据进行判断。由此可见，在深度学习的工作原理中，计算机与互联网技术是其中的核心环节。伴随着近几年互联网技术的高度发展，深度学习也在这一时期完成更深层次的改变与创新。尤其是在人脸解锁、声音识别领域的成就非常显著。

（二）人脸解锁技术

人脸解锁技术，顾名思义就是通过对人脸的识别完成解锁工作。由此可见，人脸解锁系统，应该属于生物识别技术中的一类。通过对人脸信息数据的记忆完成信息的录入。在解锁时，系统通过判断动态的人脸与系统中的信息进行结合，完成解锁。这项技术的使用，使得身份认证信息更加可靠，有效的保障人民的财产安全。并且，通过对人脸的辨别，可以科学的进行支付，解锁等操作。该项技术已经渗透到社会的各个阶层当中，为社会的发展带来新的动力。

二、基于深度学习人脸解锁概述

基于深度学习的人脸解锁系统的主要原理就是，深度学习通过特征脸提取方法进行工作。主要就是通过模型的识别，来进行信息的处理。判断数据库中获取的模型信息，与目前的人脸动态或者静态图像是否互相吻合，完成人脸系统的解锁工作。并且，伴随着科技的不断发展，各种各样的特征提取方法在不断的涌现。这就进一步促进人脸解锁系统的改革与进步，基于此为社会企业的发展带来更多的便利。

三、基于深度学习的人脸解锁系统的未来发展

基于深度学习的人脸解锁系统，区别于其他种类的生物识别技术。在具体的应用中，深度学习具有强大的优点，例如：第一点，深度学习技术可以快速的找出特征中的连接关系，并及时的做出分辨;第二点，深度学习技术可以对于完全没有经过计算机处理的数据，进行自身的分析与研究，找到其中存在的特征。因此，深度学习可以更精准的完成数据获取，建立更准确的数据模型。与此同时，在其发展中仍然存在一些弊端。在模型的构建中，通常需要耗费更多的时间。需要在不断的发展中，完成对模型的优化处理，无法保证模型最优化的实效性。对于这些存在的问题，就需要相关的工作人员在未来的实践中不断的对其进行完善与改造。

现阶段，对于深度学习在基础知识中存在的问题，主要有以下几个方面。首要的就是对深度学习极限的探讨。深度学习的极限在哪一层次，对于达到这一层次后会产生怎样的问题;其次，就是对于问题在深度学习的哪一层次的判断;再次，就是在深度学习的工作过程中产生哪些特点，这些特点对于深度学习来说，具有哪些优点以及缺点;最后，就是对于算法的优化，如何对其进行最优化的处理，以达到全局的精确。在深度学习的整体应用中，虽然可以完成智能化的学习，并且对于数据的计算可以达到较高的精准度。但是，在深度学习中对于数据计算的前提就是需要计算机内储存大量的数据以及信息。因此，对于数据信息不够庞大的用户来说，深度学习就无法完全的发挥出其在人脸解锁系统中的作用。并且，由于在不同的场景中，应当应用不同的识别系统。并且不同的深度学习技术，对于整体的要求有着显著的差异。基于深度学习的人脸解锁系统，在今后的发展方向主要可以概括为以下几种类型

（一）在未来，大量的人脸解锁系统会受到越来越多的高新技术产业的关注。除了对于人脸识别技术中的人脸解锁技术的应用，还会扩展到无标记数据的学习。将整体的数据库进行更深层次的联系，可以在庞大的数据库中找到相似的人脸信息。

（二）可以更加丰富人脸解锁数据库中的数据以及信息，在未来的不断发展中，有望将部分与部分之间的数据信息进行整体的构建。丰富深度学习的数据信息量，通过构建庞大的数据信息，完成基于深度学习的人脸解锁系统的进步。通过建立健全评价系统，完成群众意见的反馈，更好的服务于社会。

（三）充分的利用深度学习，将其与其他的技术相融合。构建具有高稳定性的模型信息，提升系统的精准度。不仅僅局限于面部解锁，而是可以充分的捕捉人脸动态信息。使得模型的构建更加的生动具体，创新人脸设计模式。

结语

对于现阶段深度学习技术在人脸解锁系统中的应用来看，深度学习是未来人脸解锁系统蓬勃发展的重要依仗。而人脸解锁系统将会成为促进深度学习技术进步的核心动力，二者在不断的实践中进行更深层次的融合，共同推进整体人脸解锁系统的蓬勃发展。由于深度学习较强的复杂性，在具体的实践中还存在许多的不足。但通过社会智能化技术的不断应用，未来两者的发展前景是非常可观的。为深度学习的发展建立庞大的数据库，为人脸解锁系统的发展创新算法。两者在相辅相成中，推进彼此的技术升级。

参考文献：

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