基于深度學習的人臉解鎖系統

鐘文聰 蘇立敏 陳吉東

摘要：隨著網絡科學技術的不斷發展進步，智能化的人臉解鎖系統已經被廣泛的應用于人民群眾的日常生產生活中。本篇文章就對人臉解鎖系統的基礎原理知識以及理念進行綜合的分析與論述，并且對深度學習的概念進行講解。對基于深度學習的人臉解鎖系統的原理進行全面的研究，其主要的核心特點就是對于人體特征的記憶、網絡數據的采集與分析以及分類等。

關鍵詞：深度學習;人臉解鎖;未來展望

一、基本概念與理論基礎

（一）深度學習

深度學習是人工智能領域的重要工作環節，涉及的范圍非常廣。其涵蓋許多邏輯思維強的學科，例如數學、物理、哲學等。因此，具有較強的復雜性、繁瑣性。在具體的深度學習中，其主要的工作原理就是將計算機廣泛的應用到學習中，通過計算機對人類學習過程的模仿，達到最終的工作結果。對函數數據的采集，完成整體函數結構的優化升級。在不斷的發展中，通過改變自變量，對產生的新的數據進行判斷。由此可見，在深度學習的工作原理中，計算機與互聯網技術是其中的核心環節。伴隨著近幾年互聯網技術的高度發展，深度學習也在這一時期完成更深層次的改變與創新。尤其是在人臉解鎖、聲音識別領域的成就非常顯著。

（二）人臉解鎖技術

人臉解鎖技術，顧名思義就是通過對人臉的識別完成解鎖工作。由此可見，人臉解鎖系統，應該屬于生物識別技術中的一類。通過對人臉信息數據的記憶完成信息的錄入。在解鎖時，系統通過判斷動態的人臉與系統中的信息進行結合，完成解鎖。這項技術的使用，使得身份認證信息更加可靠，有效的保障人民的財產安全。并且，通過對人臉的辨別，可以科學的進行支付，解鎖等操作。該項技術已經滲透到社會的各個階層當中，為社會的發展帶來新的動力。

二、基于深度學習人臉解鎖概述

基于深度學習的人臉解鎖系統的主要原理就是，深度學習通過特征臉提取方法進行工作。主要就是通過模型的識別，來進行信息的處理。判斷數據庫中獲取的模型信息，與目前的人臉動態或者靜態圖像是否互相吻合，完成人臉系統的解鎖工作。并且，伴隨著科技的不斷發展，各種各樣的特征提取方法在不斷的涌現。這就進一步促進人臉解鎖系統的改革與進步，基于此為社會企業的發展帶來更多的便利。

三、基于深度學習的人臉解鎖系統的未來發展

基于深度學習的人臉解鎖系統，區別于其他種類的生物識別技術。在具體的應用中，深度學習具有強大的優點，例如：第一點，深度學習技術可以快速的找出特征中的連接關系，并及時的做出分辨;第二點，深度學習技術可以對于完全沒有經過計算機處理的數據，進行自身的分析與研究，找到其中存在的特征。因此，深度學習可以更精準的完成數據獲取，建立更準確的數據模型。與此同時，在其發展中仍然存在一些弊端。在模型的構建中，通常需要耗費更多的時間。需要在不斷的發展中，完成對模型的優化處理，無法保證模型最優化的實效性。對于這些存在的問題，就需要相關的工作人員在未來的實踐中不斷的對其進行完善與改造。

現階段，對于深度學習在基礎知識中存在的問題，主要有以下幾個方面。首要的就是對深度學習極限的探討。深度學習的極限在哪一層次，對于達到這一層次后會產生怎樣的問題;其次，就是對于問題在深度學習的哪一層次的判斷;再次，就是在深度學習的工作過程中產生哪些特點，這些特點對于深度學習來說，具有哪些優點以及缺點;最后，就是對于算法的優化，如何對其進行最優化的處理，以達到全局的精確。在深度學習的整體應用中，雖然可以完成智能化的學習，并且對于數據的計算可以達到較高的精準度。但是，在深度學習中對于數據計算的前提就是需要計算機內儲存大量的數據以及信息。因此，對于數據信息不夠龐大的用戶來說，深度學習就無法完全的發揮出其在人臉解鎖系統中的作用。并且，由于在不同的場景中，應當應用不同的識別系統。并且不同的深度學習技術，對于整體的要求有著顯著的差異。基于深度學習的人臉解鎖系統，在今后的發展方向主要可以概括為以下幾種類型

（一）在未來，大量的人臉解鎖系統會受到越來越多的高新技術產業的關注。除了對于人臉識別技術中的人臉解鎖技術的應用，還會擴展到無標記數據的學習。將整體的數據庫進行更深層次的聯系，可以在龐大的數據庫中找到相似的人臉信息。

（二）可以更加豐富人臉解鎖數據庫中的數據以及信息，在未來的不斷發展中，有望將部分與部分之間的數據信息進行整體的構建。豐富深度學習的數據信息量，通過構建龐大的數據信息，完成基于深度學習的人臉解鎖系統的進步。通過建立健全評價系統，完成群眾意見的反饋，更好的服務于社會。

（三）充分的利用深度學習，將其與其他的技術相融合。構建具有高穩定性的模型信息，提升系統的精準度。不僅僅局限于面部解鎖，而是可以充分的捕捉人臉動態信息。使得模型的構建更加的生動具體，創新人臉設計模式。

結語

對于現階段深度學習技術在人臉解鎖系統中的應用來看，深度學習是未來人臉解鎖系統蓬勃發展的重要依仗。而人臉解鎖系統將會成為促進深度學習技術進步的核心動力，二者在不斷的實踐中進行更深層次的融合，共同推進整體人臉解鎖系統的蓬勃發展。由于深度學習較強的復雜性，在具體的實踐中還存在許多的不足。但通過社會智能化技術的不斷應用，未來兩者的發展前景是非常可觀的。為深度學習的發展建立龐大的數據庫，為人臉解鎖系統的發展創新算法。兩者在相輔相成中，推進彼此的技術升級。

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