随着大数据时代的到来与崛起，人们开始愈加关注隐私安全和生命安全，当人们处于公共场所时，人们希望可以获得足够的安全保障，针对人身安全和隐私安全的要求刺激了生物识别技术的发展。生物识别，具体是指通过人工建模、大数据训练等方法训练计算机，使得计算机可以获取与人类相似甚至更好的识别能力。
在生物识别领域中，人脸识别由于其生理特征的独特性占据了显著的重要地位。人脸特征作为人类最具特点的生理特征可以作为生物识别的标准。人脸识别技术对用户相对友好，且识别快速、准确。
据了解，WIMI微美全息开发了基于卷积神经网络的人脸识别算法系统。其利用人脸像素灰度值特征，以其强大的学习能力提取图像中的全部特征信息，避免了信息丢失的现象，并使用局部感受野、权值共享、池化这三种方法相组合的技术来提高算法的性能和减少权值参数的数量级，降低了卷积神经网络模型的训练的复杂度。并通过多个卷积层和池化层对输入的图像进行特征提取和降维，得到对图像的高维特征表示。对于人脸图像，卷积神经网络可以学习到人脸的轮廓、纹理、颜色等特征，从而提高人脸识别的准确性及效率。
WIMI微美全息的基于卷积神经网络的人脸识别算法系统可自动学习到图像的高层次特征，避免了传统人脸识别算法中需要人工提取特征的复杂性，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。其通过端到端的方式进行训练，从原始图像开始逐步提取特征，最终输出分类结果。这种训练方式可以自动学习到特征之间的关系，通过数据增强的方式，对训练数据进行扰动和变换，从而增加数据的多样性和数量，提高人脸算法的鲁棒性，并适用于不同规模和复杂度的人脸识别任务。另外，系统利用GPU等硬件加速，实现较高的识别速度，满足识别实时性要求。
人脸识别技术是生物识别技术中具有独特性质及显著地位的一种高级识别技术，在越来越多的领域中得以发挥其高效的作用，相较于其他识别方式，人脸识别方式相对友好，且识别快速、准确，随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术也越来越成熟。
在人脸识别技术中，识别的准确率是最核心的一个衡量标准，而由于拍摄环境的复杂性，例如面部表情、姿势、可见度等变化，使得人脸识别技术在实际应用过程中会遭遇各种挑战。
基于卷积神经网络的人脸识别算法已经成为目前最有效的人脸识别技术之一，并广泛应用在医疗、零售、金融等行业领域。可以预见，WIMI微美全息的基于卷积神经网络的人脸识别算法在未来的市场前景非常广阔，具有巨大的发展潜力。
