今天我们来聊聊[人脸识别技术发展历史],以下10个是关于人脸识别技术发展历史的观点，希望能帮助到您找到想要的，更多人脸识别技术的发展历程相关的资讯继续关注本站。
人脸识别的发展趋势如何
本文贡献者：【世界和平】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
以上就是道尔智控小编解答(世界和平)解答关于“人脸识别的发展趋势如何”的答案，接下来继续为你详解用户（烈酒烫喉）贡献“人脸识别已经发展到什么程度”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别已经发展到什么程度
本文贡献者：【烈酒烫喉】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案随着算法的完善，生物识别技术已获得重大突破，在越来越多的领域不断跨越用户接受的门槛，其市场呈快速爆发之势。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（烈酒烫喉）解答的关于“人脸识别已经发展到什么程度”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续分析下文用户【倾城暮光】解答的“为什么现在人脸识别这么难”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
为什么现在人脸识别这么难
本文贡献者：【倾城暮光】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案目前，中国的消费水平越来越高，科技也在不断更新。使用人脸识别技术的地方会越来越多。将来会有越来越多的人使用人脸识别。为什么人脸识别在中国这么受欢迎？
1.操作简单，吸引力强。
用户只需站在人脸识别设备前，在设备前面眨眨眼，即可完成支付。整个过程只需要几秒钟。当用户的移动电话没有电源时，网络没有信号或者携带移动电话不方便。人脸识别可以为用户提供各种方便的支付选择。这个现代系统对年轻消费者更有吸引力。
2.可以有效提高店内效率
从商家的角度来看，它可以更快地完成结账。如果扫描花费10秒钟，那么采用人脸识别技术付款可以在3秒钟内完成。据报道，在引入人脸识别后，中国一家著名面包连锁店的结账效率提高了60%，同时降低了劳动力成本。
3.人脸识别技术的成熟
从人脸识别的角度来看，支付宝、微信和银联推出的刷脸支付设备大多使用3D结构光相机和人工智能算法。人脸识别算法通过光学距离来测量人脸的三维信息，例如人脸的深度和鼻子的高度。同时，结合实时检测技术和大数据风险控制系统，可以快速准确地捕捉面部特征，剔除照片和视频中的2D图像。识别准确率在99.9%，达到财务安全水平。刷脸支付设备通常有很强的记忆能力，可以记住普通顾客的脸。使用刷子后，客户下次无需输入手机号码。
中国的人脸识别技术虽然起步晚，但是发展迅速，市场投入快，成熟的环境使人脸识别技术迅速发展并在国内盛行。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（倾城暮光）回答的关于“为什么现在人脸识别这么难”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续分折下文用户【╲_貝↙戈】回答的“人脸识别是根据什么识别”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别是根据什么识别
本文贡献者：【╲_貝↙戈】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用Face Wake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。
注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。
以上就是道尔智控小编解答(╲_貝↙戈)分析关于“人脸识别是根据什么识别”的答案，接下来继续为你详解用户（配角也会发光）贡献“人脸识别技术新发展阅读答案”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别技术新发展阅读答案
本文贡献者：【配角也会发光】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
(1)吸引读者的阅读兴趣 （2）引出论题：人脸识别技术。
（1）生物识别技术。（2）首先是人脸检测，其次是面部特征定位。
（1）进入人们的日常生活（2）在硬件设备方面，使用人脸识别技术开关和控制ios（3）社交网络应用方面，让普通用户的面孔直接与网站上的背景资料、好友关系匹配。（4）升级安全措施。
举例子的说明方法。举了人脸识别技术在人们生活中的应用，具体有力地阐明了人脸识别技术的优点。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（配角也会发光）贡献的关于“人脸识别技术新发展阅读答案”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续研究下文用户【岁月之沉淀】分析的“指纹识别技术什么时候发明的”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
指纹识别技术什么时候发明的
本文贡献者：【岁月之沉淀】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案人脸识别最初在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。
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
功能模块
人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（岁月之沉淀）回答的关于“指纹识别技术什么时候发明的”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续详述下文用户【ε祈祈猫儿з】解答的“现在人脸识别有多强大”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
现在人脸识别有多强大
本文贡献者：【ε祈祈猫儿з】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案人脸识别技术的优势
1、自然性
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份，具有自然性的识别还有语音识别和体形识别；而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体，所以不具备自然性。
2、非强制性
被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉。
人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，它不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。因为这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。
3、非接触性
相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的！也就是说，用户是不需要和设备直接接触的。
4、并发性
人脸识别能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的检测、跟踪及识别。
正是由于上述种种优势，人脸识别近年来在国内的发展非常迅速。现下，随着软件技术的成熟、硬件完善、价格下降，人脸识别技术在金融和互联网领域的应用受到前所未有的关注，在金融、司法、海关、军事及人们日常生活的领域扮演着越来越重要的角色。
人脸识别技术的工作模式及应用领域
1、人脸确认
就是将两个人脸图像进行一对一的比对，判断是否为同一个人。其可应用于电子护照验证、驾驶证验证、身份证验证等领域。
2、人脸鉴定
就是将待识别的人脸图像与数据库中多人的人脸图像进行比对，从而鉴别出此人的身份。其可应用于罪犯识别、身份证检测等领域。
3、人脸属性分析
就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回人脸的性别、年龄、种族、配饰等信息。其可应用于商业领域和广告领域，包括广告效果评估、人群分析、精准广告投放等。
4、表情分析
就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶等表情信息。其可应用于商用、医疗康复、心理咨询等领域。
人脸识别技术的识别方法
1、几何特征的人脸识别法
几何特征人脸识别法是最早投入使用的一种人脸识别法。该方法主要是对人脸表面上的一些基本特征进行细致的观察，以此对人脸信息进行科学的识别。
优点：识别非常快，对于系统内存的需求较小；
缺点：识别效率较低。
2、基于人脸特征的人脸识别法
基于人脸特征的人脸识别法也可以称为主成分分析法，该方法近几年在各个行业得到了广泛的应用。
优点：能够对不同人脸的特征信息进行详细的表述和体现；
缺点：对人脸的鉴别和区分的正确度较低。
3、弹性图匹配
人脸识别法弹性图匹配人脸识别法主要是利用动态化链接结构对人脸进行识别。
优点：对人脸识别的整体性能较好；
缺点：所需计算量和存储量较大，耗费时间长。
4、隐马尔可夫模型
人脸识别法隐马尔可夫模型人脸识别法主要是依据隐马尔可夫模型技术来对人脸信息进行科学识别。隐马尔可夫模型是一种对信号统计的特性进行科学描述的统计模型，因此，利用该模型对人脸识别技术进行应用时，不需要对复杂的人脸图像中的种类特征进行提取。
优点：可以准确的对处于变化中各种环境因素进行适当的调整，且识别率较高；
缺点：在使用过程中对整体模型的复杂度要求较高。
5、神经网络人脸识别法
神经网络人脸识别技术是通过大量样本图像的训练获取识别模型，再通过识别模型进行识别。神经网络人脸识别技术不需要人工选取特征，能够在样本训练过程中进行学习。它是近来较热的是深度学习的人脸识别方法，其识别准确率高，可以达到99%。
识别方法可以说是时代发展与技术进步的共同产物。虽然当下单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上也不免会出现小瑕疵。但我们依旧可以在识别技术多元化交错发展的大环境下，取长补短、不断开拓，研究出令人瞩目的新技术！就比如智芯原动研发的人脸识别系统。
智芯原动的人脸识别系统
智芯原动自主研发了基于具有深度学习的深度卷积神经网络的人脸识别系统，该系统可以实现视频中的人脸区域的定位、跟踪，并对定位的人脸区域进行智能分析，返回智能分析的结果。
智芯原动的人脸识别系统不仅可以用于人脸确认、人脸鉴定，还可以用于人脸属性分析和表情分析。尤其是在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（ε祈祈猫儿з）贡献的关于“现在人脸识别有多强大”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续概述下文用户【初衷是你】贡献的“ai人脸识别技术”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
ai人脸识别技术
本文贡献者：【初衷是你】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（初衷是你）回答的关于“ai人脸识别技术”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续:下文用户【-时光踏路已久°】解答的“人脸识别技术发展存在的技术问题”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别技术发展存在的技术问题
本文贡献者：【-时光踏路已久°】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案科学解析何为人脸识别技术
所谓人脸识别技术，即基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流进行判断，首先判断其是否存在人脸。如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率有待提高。美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起广泛关注。作为最容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别成为当今国际反恐和安全防范最重要的手段之一。
人脸识别技术及其应用的分类
人脸识别技术分为两大类：即以反恐安全、调查取证、刑事侦查为主的军用/警用人脸识别技术，和以公司管理，商业保密为主的商用人脸识别技术。第一类的应用更为复杂，且最人脸识别技术的要求非常高。第二类，主要集中在公司管理、商业保密等领域，相对而言，技术的难度要低很多。在识别过程中，计算机通过相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等相关措施，从而甄别图像中的人。
而此技术主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。这一技术现在已被广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多领域。
从实践中得出，相对于其他的生物识别技术，人脸识别技术无论从可靠性、准确性还是其他数据上都是佼佼者，因此，它才会成为各家首选。
人脸识别应用领域举例：
1.人脸识别技术在警用方面的应用
2004年11月，13起超市投毒案主犯栽在了人脸识别系统上。2004年11月12日至15日，北京市7家超市先后接到一名男子打来的匿名电话。案发当日，警方根据线索，模拟画出犯罪嫌疑人主要特征和行为轨迹。2004年11月16日当尹刚在西城区护仓胡同出现时，被电子眼发现，通过人脸识别系统比对确认嫌疑人后，被刑侦总队特警支队侦查员摁住。
2008年8月，人脸识别技术被用于北京奥运会安保，在开幕式上数万名观众由国家体育场鸟巢的100多个人脸识别系统快速身份验证关口入场。直至开幕式结束，现场秩序井然。人脸识别系统不仅准确稳定的锁定分析人脸特征，以找出可疑人员，且分析快，避免了以往大型会议时安检通道拥堵的情况发生。
2.人脸识别系统还在民用领域大显身手
这些年，拐卖儿童的趋势愈演愈烈，为了保护城市中儿童的安全。有些幼儿园，小学已经安装上了面部识别系统，用于保护孩子的安全。这些系统采用人脸识别加ic/id卡(非接触式智能卡)双重认证：每一位幼儿在入学注册时进行相关登记：资料、面像、ic/id卡号、接送者、接送者面像。每次入园时刷卡进行报道，放学时刷卡并进行接送家长人脸认证，如果认证失败拍照后即报警通知管理员，如果认证成功即拍照放行。不论识别成功与否，系统都会记录下被识别者图像。每一次接送都有详细的时间、接送人员的照片可供查询。另外系统提供短信提示的扩展功能，家长可在手机上看到人脸识别认证时所拍的照片，从而监控到接送这个过程!从其中一个重要源头杜绝了儿童被拐的可能性。
人脸识别：生物识别技术领域的发展趋势
人脸识别技术，是目前生物科技上在可行性，稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术。也是目前各行各业安全保卫中运用最广，效果最好的一种技术。在未来的几年内，它必将超越指纹识别等生物技术，成为生物识别技术领域的霸主。
来源：海鑫科金官网
你可以去他们网站搜搜信息。
以上就是道尔智控小编解答(-时光踏路已久°)解答关于“人脸识别技术发展存在的技术问题”的答案，接下来继续为你详解用户（当恨能成忧）分析“人脸识别的自己是真实的自己吗”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别的自己是真实的自己吗
本文贡献者：【当恨能成忧】， 疑问关键字：人脸识别技术发展历史， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案对于信息科技的发展，直接可以说是改变了我们的生活，这可不是开玩笑，可以想一想一个小小的手机加上互联网的发展，就让我们实现了网络购物，线上处文档等操作，完全就是改变了我们的生活，这时候人脸识别技术也在慢慢发展，人们会感到疑惑在如今信息发展的时代，不是自己的脸也能通过人脸识别吗？这个确实有概率，不过很小。
首先人脸识别的技术，其实已经发展不错了，基本上现在的手机都有，而一般国产手机所使用的人脸识别技术有两种，一个是手机的解锁，还有一个支付宝支付，两个其实并不一样，第一种确实有概率会导致即便不是自己的脸也有可能解锁成功，毕竟这个技术发展还是有一定的缺陷，但是第二种是不会的，涉及到的算法还有识别模式很多，毕竟这可是支付宝，以前的马云就直接说过，只要自己在支付宝被骗，就可以赔偿，这点可以看出支付宝的解锁必然是技术很成熟的。
而这些都是科技的进步发展，如今这个时代真的就是信息快速发展的年头，我们真的应该多了解一下电脑有关的知识，尤其是对于大学生，毕业之后必然会接触到电脑的操作，但是说实话很多大学生就连基本的装软件都不会，简直和这个时代有点脱轨的感觉吗，这是很不对的。
时代的发展是很快的，教育学习不应该只是课本上的知识内容，还有实际的生活等，书本上的内容始终不是直接时代的产物，应该多了解，多想想时代是如何发展的，这些技术又是如何出来的，比如一开始的指纹解锁到后来的人脸识别等，这些都是科技的不断发展成熟。
今天有关内容《人脸识别技术发展历史,人脸识别技术的发展历程》先分享到这里了，如果想要了解更多，请关注ask.drzk.cn,您的关注是给小编最大的鼓励。
