隨著大數據時代的到來與崛起，人們開始愈加關注隱私安全和生命安全，當人們處于公共場所時，人們希望可以獲得足夠的安全保障，針對人身安全和隱私安全的要求刺激了生物識別技術的發展。生物識別，具體是指通過人工建模、大數據訓練等方法訓練計算機，使得計算機可以獲取與人類相似甚至更好的識別能力。
在生物識別領域中，人臉識別由于其生理特征的獨特性占據了顯著的重要地位。人臉特征作為人類最具特點的生理特征可以作為生物識別的標準。人臉識別技術對用戶相對友好，且識別快速、準確。
據了解，WIMI微美全息開發了基于卷積神經網絡的人臉識別算法系統。其利用人臉像素灰度值特征，以其強大的學習能力提取圖像中的全部特征信息，避免了信息丟失的現象，并使用局部感受野、權值共享、池化這三種方法相組合的技術來提高算法的性能和減少權值參數的數量級，降低了卷積神經網絡模型的訓練的復雜度。并通過多個卷積層和池化層對輸入的圖像進行特征提取和降維，得到對圖像的高維特征表示。對于人臉圖像，卷積神經網絡可以學習到人臉的輪廓、紋理、顏色等特征，從而提高人臉識別的準確性及效率。
WIMI微美全息的基于卷積神經網絡的人臉識別算法系統可自動學習到圖像的高層次特征，避免了傳統人臉識別算法中需要人工提取特征的復雜性，提高人臉識別的準確性和魯棒性。其通過端到端的方式進行訓練，從原始圖像開始逐步提取特征，最終輸出分類結果。這種訓練方式可以自動學習到特征之間的關系，通過數據增強的方式，對訓練數據進行擾動和變換，從而增加數據的多樣性和數量，提高人臉算法的魯棒性，并適用于不同規模和復雜度的人臉識別任務。另外，系統利用GPU等硬件加速，實現較高的識別速度，滿足識別實時性要求。
人臉識別技術是生物識別技術中具有獨特性質及顯著地位的一種高級識別技術，在越來越多的領域中得以發揮其高效的作用，相較于其他識別方式，人臉識別方式相對友好，且識別快速、準確，隨著計算機技術的不斷發展，人臉識別技術也越來越成熟。
在人臉識別技術中，識別的準確率是最核心的一個衡量標準，而由于拍攝環境的復雜性，例如面部表情、姿勢、可見度等變化，使得人臉識別技術在實際應用過程中會遭遇各種挑戰。
基于卷積神經網絡的人臉識別算法已經成為目前最有效的人臉識別技術之一，并廣泛應用在醫療、零售、金融等行業領域?？梢灶A見，WIMI微美全息的基于卷積神經網絡的人臉識別算法在未來的市場前景非常廣闊，具有巨大的發展潛力。
