视觉人工智能识别领域的应用瓶颈

第一, 人脸识别技术存在瓶颈。顾名思义, 人脸识别就是将用户的面部信息进行收集、记录与存储。而相关系统则可依据采集到的人脸表情等进行对比和分析, 随后用户便可通过“刷脸”启动相关操作程序。但实际应用中, 由于人脸也会产生变化, 因而产生了较大的瓶颈。首先, 随着年龄的增长,人的面部会发生一定变化, 如人脸结构、轮廓等都会随着个人的成长发生改变, 进而影响最终的视觉识别效果。其次, 人的面部表情丰富多变, 如受心情影响呈现出不同的面部表情, 加之同样的表情难以做到准确复制, 因而使得其在应用过程中存在较多的不确定性因素。最后, 识别时还会受到外在环境的影响如光线的强弱等, 同时对相同轮廓的识别如双胞胎等也可能产生错误, 从而影响该技术的识别效果。

第二, 指纹识别技术存在瓶颈。指纹具有独特性、不变性。指纹识别技术是根据指纹的纹路等进行身份识别的一种技术, 也是人们在实际生活中常用的一种设置密码的技术。但实际运用中仍存在较大的瓶颈。由于生活中常会在许多地方轻易留下指纹, 所以极易对指纹的痕迹进行复制, 导致该技术存在一定的危险性。此外, 一旦用户的指纹受到损伤, 将难以准确识别其信息。因而, 为突破瓶颈, 还应增强指纹识别技术的安全性。