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人脸识别技术发展历程

人脸识别蕞初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。***识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而***识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集***、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。具体来说，相比***识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代***识别成为市场大规模应用的主流识别技术。

人脸识别是一种识别技术，用于检测保存在数据集中的个人图像的面部。 尽管其他身份识别方法可以更准确，但面部识别一直是研究的***，因为它具有非干预性质，而且它对于人们来说是一种轻松的个人识别方法。

1、基于几何/基于模板

人脸识别算法分为基于几何或基于模板的算法。基于模板的方法可以使用SVM(支持向量机)、PCA(主成分分析)、LDA(线性判别分析)、核方法或跟踪变换等统计工具构建。基于几何特征的方法主要分析局部人脸特征及其几何关系因此它也被称为基于特征的方法。

2、局部的/整体的

要素之间的关系或功能与整张脸之间的联系并不影响数量，许多研究人员遵循这种方法，试图推断出相关的特征。有些方法尝试用眼睛，一些特征的组合等。一些隐马尔可夫模型方法也属于这一类，他们的特征处理在人脸识别中非常有名。

3、基于外貌/基于模型

基于外观的方法显示了一张包含多个图像的脸。被认为是高维向量的图像。该技术通常用于从图像分割中提取特征空间。另一方面，基于模型的方法尝试对人脸进行建模。将新样本实现到模型中，并用模型的参数对图像进行识别。

基于外观的方法可以分为线性和非线性两类。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非线性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分为二维或三维非弹性束图匹配方法。

人脸识别门禁的作用

社区人口集中，人员收支情况复杂，既有亲朋好友、快递外卖，也有陌生人。因为人多，办理人员精力问题，收支口办理作业一向不大理想，再加上磁卡丢掉、暗码***、***被盗等问题得不到有用处理，不少非1法分子趁机潜入，导致社区内安全事情频发。

人脸辨认门禁体系，结合人脸辨认、人脸对比、物联网等技能完成身份穿插验证，帮忙社区办理人员准确用户身份。据了解，因为人脸的直观性和不易被仿1制的特性，人脸辨认门禁体系可以有用阻拦陌生人随意进出社区，尽可能下降社区安全事故发作的频率，强化社区安防体系。

跟着人脸辨认技能的飞速发展，人脸辨认门禁的优化更进一步。现在人脸辨认技能的辨认率已不受化装技能、人像相片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭仗伪装进入社区大门难如登天。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们蕞熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别系统逐渐走向实用化。

人脸与***的其它生物特征（***、虹膜等）一样与生俱来，它的 性和不易被复质的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。