傳統(tǒng)的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們蕞熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了識別性能，人臉識別技術，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別系統(tǒng)逐漸走向?qū)嵱没?/p>

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的 性和不易被復質(zhì)的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初。自那以后，它們的準確度已經(jīng)大幅提升，現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識別等傳統(tǒng)上被認為更加穩(wěn)健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質(zhì)上是非侵入性的。

比如，人臉識別門禁，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，宣城人臉識別，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現(xiàn)代人臉識別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機的視野內(nèi)（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統(tǒng)合作的環(huán)境中，比如監(jiān)控系統(tǒng)中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。

人臉識別蕞初在20世紀60年代已經(jīng)有研究人員開始研究，真正進入初級的應用階段是在90年代后期，發(fā)展至今其技術成熟度已經(jīng)達到較高的程度。整個發(fā)展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網(wǎng)應用階段。

與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優(yōu)勢明顯，未來將成為識別主導技術。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統(tǒng)的生物識別方式，優(yōu)點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利，人臉識別公司，可拓展性好。在復雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應用的主流識別技術。

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