當(dāng)前，人臉識(shí)別技術(shù)一定程度上滿足了便捷性要求，但是安全性并沒有得到大家的廣泛認(rèn)同，所以，人臉識(shí)別并非是一種完全安全的驗(yàn)證方式，不少技術(shù)難點(diǎn)還在影響著人臉識(shí)別技術(shù)的在社會(huì)上大規(guī)模應(yīng)用，隨著技術(shù)的發(fā)展，在未來，人臉識(shí)別技術(shù)必將會(huì)得到更加廣泛的使用，然而技術(shù)的升級(jí)不能解決一切問題，或許還會(huì)誕生出新的問題。中國作為人臉識(shí)別技術(shù)大國，還是應(yīng)該盡快確立相應(yīng)的法律法規(guī)和行業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，以此平衡城市安全和個(gè)人隱私之間的平衡。

人臉識(shí)別的研究歷史可以分為三個(gè)階段。在階段（1950s-1980s），人臉識(shí)別被當(dāng)作一個(gè)一般性的模式識(shí)別問題，人行道閘機(jī)，主流技術(shù)基于人臉的幾何結(jié)構(gòu)特征。在第二階段（1990s）人臉識(shí)別迅速發(fā)展，出現(xiàn)了很多經(jīng)典的方法，例如Eigen Face，人行道閘， Fisher Face和彈匹配，此時(shí)主流的技術(shù)路線為人臉表觀建模。在第三階段（1990s末期到現(xiàn)在），人臉識(shí)別的研究不斷深入，研究者開始關(guān)注面向真實(shí)條件的人臉識(shí)別問題，主要包括以下四個(gè)方面的研究：1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識(shí)別方法。2）深入分析和研究影響人臉識(shí)別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R(shí)別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R(shí)別和表情不變?nèi)四樧R(shí)別等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度學(xué)習(xí)方法。4）利用新的數(shù)據(jù)源，例如基于視頻的人臉識(shí)別和基于素描、近紅外圖像的人臉識(shí)別。

從技術(shù)角度來看，人臉識(shí)別技術(shù)不能大規(guī)模，但基于臉部特征點(diǎn)的信息是通過數(shù)字信息存儲(chǔ)的，三棍人行道閘，相關(guān)數(shù)據(jù)庫面臨著攻擊而泄漏的隱患。過去，密碼被盜，可以通過密碼更改重置，然而，面部等生物信息是的，是伴隨一生的特征信息。因此，工地人行道閘安裝，一旦泄露，將導(dǎo)致人們的個(gè)人財(cái)產(chǎn)或隱私泄露，造成重大損失。目前，人們逐漸開始了解人臉識(shí)別領(lǐng)域，個(gè)人隱私信息的重要性正在增加。如何平衡個(gè)人隱私，確保城市生活安全已成為人臉識(shí)別技術(shù)的巨大技術(shù)障礙。

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