人脸识别技术综述
人脸识别综述
人脸识别综述人脸识别是一种通过计算机技术对图像或视频中的人脸进行识别和验证的技术。
随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，人脸识别技术在各种领域和应用中被广泛应用，如安全、监控、人机交互等。
本文将综述人脸识别技术的发展历程、主要方法和应用，以及目前面临的挑战和未来的发展趋势。
首先，人脸识别技术的发展经历了几个阶段。
早期的人脸识别技术主要基于几何特征的测量，如距离、角度和比例等，但这种方法对姿态、光照和表情等因素敏感，容易出现误识别。
随着模式识别理论的发展，基于统计和机器学习的人脸识别方法得到了广泛应用，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。
这些方法利用人脸图像中的主要特征、能量和信息等进行训练和分类，具有较高的识别率和鲁棒性。
近年来，深度学习技术的兴起极大地推动了人脸识别技术的发展，通过构建深层神经网络模型，实现了更准确和鲁棒的人脸识别。
其次，人脸识别技术的核心是提取和匹配人脸图像中的特征。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和局部特征等。
几何特征是基于脸部形状和结构的特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和大小等。
纹理特征是通过分析图像中的灰度、颜色和纹理等信息获得的特征。
局部特征是利用图像中特定区域的局部信息获取的特征，如眼睛区域、嘴巴区域等。
对于特征匹配，主要采用的方法是基于距离或相似度度量的方法，如欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
然后，人脸识别技术在多个领域具有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别技术可以用于身份验证和非法入侵检测。
例如，人脸识别技术可以用于解锁手机、电脑或门禁系统，以确保只有合法用户可以访问。
在监控领域，人脸识别技术可以用于追踪和识别嫌疑人。
在人机交互领域，人脸识别技术可以用于实现手势交互和情感识别。
此外，人脸识别技术还广泛应用于娱乐、医疗和教育等领域。
然而，人脸识别技术仍然面临一些挑战。
首先，光照和表情变化对人脸识别的影响较大，这容易导致识别错误。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法研究综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法研究综述》篇一一、引言随着科技的进步，人脸识别技术已经成为了人工智能领域的研究热点。
基于深度学习的人脸识别方法以其高精度、高效率的特点，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在全面梳理和总结基于深度学习的人脸识别方法的研究现状、主要技术、应用领域及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术自诞生以来，经历了从传统的手工特征提取方法到基于深度学习方法的演变。
早期的人脸识别主要依靠人工设计的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
随着深度学习技术的崛起，卷积神经网络（CNN）等人脸识别算法得到了广泛应用。
三、基于深度学习的人脸识别方法（一）深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）DCNN是目前应用最广泛的人脸识别方法之一。
通过训练大量的数据，DCNN可以自动学习和提取人脸特征，从而提高识别的准确性。
同时，DCNN具有较好的泛化能力，可以应对不同的人脸表情、光照、姿态等变化。
（二）深度学习与特征融合在人脸识别中，特征提取是关键的一步。
通过将深度学习与其他特征提取方法相结合，如基于局部二值模式（LBP）的特征提取方法，可以进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
此外，多模态特征融合技术也可以提高人脸识别的性能。
（三）基于深度学习的无约束人脸识别无约束人脸识别是近年来研究的热点。
由于实际应用中的人脸图像往往存在光照、姿态、表情等变化，因此基于深度学习的无约束人脸识别技术显得尤为重要。
该技术通过训练大量的无约束人脸数据，使得模型能够适应各种复杂的人脸变化。
四、主要技术应用领域（一）安防领域基于深度学习的人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
例如，公安系统可以通过该技术对犯罪嫌疑人进行快速检索和比对，提高破案效率。
此外，该技术还可以应用于门禁系统、监控系统等场景。
（二）金融领域在金融领域，基于深度学习的人脸识别技术可以用于身份验证、支付等方面。
人脸识别技术综述
一、计算机人脸识别技术的基本 原理
计算机人脸识别技术的基本原理是利用图像处理和模式识别的方法，通过对人 脸图像进行预处理、特征提取和分类器设计，来对人脸进行识别。
1、人脸预处理
人脸预处理是计算机人脸识别技术的第一步，它的目的是去除图像中的噪声、 光照、表情等因素，使得人脸图像更加清晰和规整。人脸预处理的方法包括灰 度化、二值化、去噪、归一化等。
人脸识别技术综述
基本内容
随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为了日常生活中不可或缺的一部分。 从安防领域的身份认证到金融风控领域的风险控制，再到人机交互和智能客服 领域的用户体验优化，人脸识别技术都有着广泛的应用。本次演示将对人脸识 别技术进行综述，探讨其发展历程、现状、优缺点、挑战和未来发展方向。
相信在未来的发展中，人脸识别技术将会不断完善和提升，为人类的生活和工 作带来更加便捷和安全的应用体验。
参考内容
基本内容
随着科技的进步，计算机人脸识别技术得到了广泛的应用和发展。人脸识别技 术是一种利用计算机视觉技术来对人脸进行识别和认证的技。术，它的应用范 围已经涉及到安全监控、门禁系统、身份认证、人机交互等众多领域。本次演 示将对计算机人脸识别技术进行综述，介绍其基本原理、实现方法和发展趋势。
2、特征提取
特征提取是人脸识别的关键步骤之一，它的目的是从预处理后的图像中提取出 有效的特征，用于区分不同的人脸。特征提取的方法包括基于几何特征的方法、 基于统计特征的方法和基于深度学习的方法等。
3、分类器设计
分类器设计是人脸识别的最后一步，它的目的是利用已经训练好的分类器对人 脸特征进行分类和识别。分类器设计的方法包括支持向量机、神经网络、决策 树等。
随着人们对个人隐私保护的重视，未来的人脸识别技术将会更加注重隐私保护， 例如采用盲生化和隐私保护技术来保护用户的隐私。
(word完整版)人脸识别综述
人脸识别综述1 引言人脸识别技术的研究始于20世纪50年代，当时的研究人员主要涉及的是社会心理学领域；最早AFR（Auto Face Recognition)的研究论文见于 1965 年陈(Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐,涌现出了诸多技术方法。
尤其是 1990 年以来，人脸识别更得到了长足的发展。
几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。
人脸识别研究的发展可分为以下三个阶段：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(Geometric feature based)的方法。
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（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。
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、表情、遮挡问题逐渐成为研究热点。
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,人脸识别技术的研究对模式识别，人工智能，计算机视觉，图像处理等领域的发展有巨大的推动作用。
机器视觉中的人脸识别技术综述
机器视觉中的人脸识别技术综述一、绪论机器视觉是一个跨学科、交叉领域的学科，融合了计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的知识和技术。
其中，人脸识别技术作为一种典型的机器视觉应用，被广泛应用于安防、金融、医疗、交通等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述，着重介绍其技术原理、现有算法、应用场景以及主要挑战。
二、人脸识别技术原理人脸识别技术依靠计算机对人脸图像进行处理和分析，从而对其进行识别。
其技术原理包括图像获取、预处理、特征提取和分类等四个步骤。
1.图像获取图像获取是人脸识别技术的第一步，其核心是采集和保存人脸图像数据。
常见的图像获取方式包括摄像头、扫描仪、红外线等。
2.预处理图像预处理是对采集的图像进行处理，使其更加适合进行后续处理。
其主要包括去噪、滤波、灰度化、对齐、归一化等技术手段。
3.特征提取特征提取是人脸识别技术的核心，其目的是从人脸图像中提取出最具有区分度的特征。
常用的特征提取方法包括局部二值模式(LBP)、主成份分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、Gabor滤波器等。
4.分类人脸图像的分类是指将针对某个人脸提取到的特征进行比对，从而判断该人脸是否为已知人脸或者新人脸。
常用的分类方法包括支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)、神经网络等。
三、人脸识别算法人脸识别技术的研究与应用已经有近几十年的历史，现有的算法也越来越成熟和丰富，其中主要包括传统算法和深度学习算法两大类。
1.传统算法传统算法是指在深度学习算法出现之前，使用传统的机器学习和图像处理技术进行特征提取和分类的技术手段。
常用的传统算法包括PCA、LDA、SVM、k-NN等。
在处理小规模的数据集时，这些传统算法表现出了很好的效果，但在处理大规模、复杂数据集时，效果不如深度学习算法。
2.深度学习算法深度学习算法是指利用深度神经网络对人脸数据进行特征提取和识别的方法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
人脸识别方法综述
人脸识别方法综述一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个非常热门的领域。
在各个领域中，都有着广泛的应用，比如安防、金融、医疗等等。
本文将对人脸识别方法进行综述，包括传统的方法和深度学习方法。
二、传统方法1. 特征提取特征提取是人脸识别过程中最重要的一步。
传统的特征提取算法主要包括LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）和SIFT（尺度不变特征变换）等。
2. 降维由于原始图像数据维数较高，需要进行降维处理。
PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是两种常见的降维算法。
3. 分类器分类器是将输入样本映射到输出类别的关键组件。
常见的分类器包括SVM（支持向量机）、KNN（k近邻算法）和决策树等。
三、深度学习方法1. 卷积神经网络卷积神经网络是目前应用最广泛的深度学习算法之一。
卷积神经网络主要包括卷积层、池化层和全连接层等。
其中，卷积层和池化层可以提取图像的特征，全连接层则用于分类。
2. 人脸检测人脸检测是人脸识别过程中的第一步。
常见的人脸检测算法包括Haar 特征和基于深度学习的方法，比如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
3. 人脸对齐由于不同人的面部特征存在差异，需要进行人脸对齐处理。
常见的人脸对齐算法包括基于特征点的方法和基于深度学习的方法。
4. 人脸识别在完成前面三个步骤后，就可以进行人脸识别了。
常见的深度学习模型包括FaceNet、DeepID系列和VGGFace等。
四、总结本文对传统方法和深度学习方法进行了综述。
传统方法主要包括特征提取、降维和分类器等步骤；而深度学习方法则主要采用卷积神经网络进行特征提取和分类。
无论是传统方法还是深度学习方法，都有着广泛的应用前景。
在未来，人脸识别技术将会在更多领域中发挥重要作用。
人脸识别技术介绍
人脸识别技术介绍人脸识别技术，作为一种基于生物特征的身份认证方法，近年来广泛应用于各行各业。
它利用计算机视觉和模式识别等相关技术，通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现对个人身份的准确辨识。
本文将介绍人脸识别技术的原理、应用领域以及其未来发展趋势。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的工作原理主要分为三个步骤：人脸图像采集、特征提取和匹配识别。
首先，通过摄像头等设备采集到用户的人脸图像。
接着，选取合适的算法对图像进行预处理，提取出人脸的特征信息，如嘴巴、眼睛、鼻子等位置和特征点。
最后，将提取到的特征与事先注册的人脸数据库中的特征进行比对，确定身份。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域的应用较为广泛。
例如，在人脸门禁系统中，只有被授权的人员经过人脸识别验证后才能进入特定区域。
此外，人脸识别技术还可应用于视频监控系统，通过对监控画面中人脸进行实时识别，识别出疑似的嫌犯或者行为异常的人员。
2. 金融领域：人脸识别技术在金融领域的应用可以提高用户的账户安全性。
例如，在手机银行应用中，用户可以通过人脸识别进行登录和交易验证，避免了传统的密码、指纹等方式带来的潜在风险。
另外，人脸识别技术还可以用于防止金融诈骗，及时发现并阻止冒用他人身份的非法行为。
3. 市场营销领域：人脸识别技术的应用还延伸到市场营销领域。
通过在商场、超市等场所安装人脸识别设备，可以实时统计顾客的性别、年龄、购买倾向等信息，为销售和广告投放提供依据。
同时，基于人脸识别技术的个性化推荐系统也能根据用户的特征和偏好，为其推荐更符合需求的产品和服务。
三、人脸识别技术的发展趋势随着人工智能和深度学习技术的不断发展，人脸识别技术也在不断改进和升级。
其发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 准确性提升：通过引入更高效的算法和更大规模的训练数据集，人脸识别技术的准确性将得到显著提升。
未来将会更加精准地识别各种复杂场景下的人脸，改善现有识别中可能存在的误识别和漏识别问题。
人脸识别文献综述
人脸识别文献综述
人脸识别技术的文献综述可以从以下几个方面展开：
1.人脸识别技术的发展历程：介绍人脸识别技术的起源、发展历程以及各个阶段的技术特
点和应用领域。
2.人脸识别的基本原理：阐述人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配识别
等关键技术。
3.人脸识别的应用领域：介绍人脸识别技术在各个领域的应用情况，如安全、金融、交通、
教育等。
4.人脸识别的技术挑战和解决方案：分析人脸识别技术面临的技术挑战，如光照、角度、
面部朝向、面部表情等，并介绍各种解决方案和技术进展。
5.人脸识别的未来展望：预测人脸识别技术的发展趋势和未来发展方向，包括深度学习、
多模态融合、隐私保护等方面的技术发展。
6.在撰写人脸识别技术的文献综述时，需要全面收集和阅读相关文献，包括学术论文、专
利、技术报告等，并对各种文献进行分类和整理。
同时，需要对各种技术和方法进行比较和分析，总结出它们的优缺点和应用场景。
最后，需要结合自己的理解和见解，对人脸识别技术的未来发展进行预测和展望。
需要注意的是，人脸识别技术是一个跨学科的领域，涉及到计算机视觉、机器学习、模式识别等多个学科。
因此，在撰写文献综述时需要有一定的专业背景和技术基础，以便更好地理解和分析相关文献。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会关注的热点。
作为计算机视觉领域的重要分支，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能交互等多个领域得到了广泛应用。
深度学习技术的出现为人脸识别提供了新的解决方案，使得人脸识别的准确性和效率得到了显著提升。
本文旨在综述基于深度学习的人脸识别方法，分析其原理、技术特点及发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的深层特征。
在人脸识别领域，深度学习主要应用于特征提取和分类识别两个阶段。
1. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始图像中提取出能够表征人脸特征的有效信息。
深度学习通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习从原始图像中提取出高维度的特征表示，这些特征对于人脸识别任务具有较好的鲁棒性和区分性。
2. 分类识别分类识别是利用已提取的特征进行人脸匹配和识别的过程。
深度学习通过构建全连接层、支持向量机（SVM）等模型，对提取的特征进行分类和识别。
在人脸识别任务中，深度学习可以有效地提高识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法基于深度学习的人脸识别方法主要包括基于深度神经网络的人脸识别方法和基于深度学习的三维人脸识别方法。
1. 基于深度神经网络的人脸识别方法该方法通过构建多层神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类识别。
常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些模型能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
2. 基于深度学习的三维人脸识别方法该方法利用三维信息来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
通过构建三维模型来获取人脸的立体信息，再结合深度学习技术进行特征提取和分类识别。
这种方法对于姿态变化、表情变化等复杂场景具有较好的适应性和鲁棒性。
四、技术特点及发展趋势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点：1. 高效性：深度学习能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的效率和准确性。
人脸识别综述
人脸识别概述及其相关问题研究080303214 08计本2 李志超摘要：概述了人脸识别中的主要流程和主要技术，并且对其目前存在的问题和未来的发展做了一定的分析。
关键词：模式识别，人脸识别一．概述近年来,数字图像技术的应用范围越来越广,运用数字图像处理技术的身份验证则更是由于其在公安(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的最理想依据。
这其中,利用人脸特征进行身份验证又是最自然直接的手段,相比于指纹、视网膜、虹膜、基因等其它人体生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,更易于为用户所接受,因此备受关注。
虽然人类可以轻松识别出不同人的脸部特征,但机器对人脸的自动识别涉及到模式识别、数字图像处理、生理和心理学等多方面的课题。
人脸识别系统应该能够处理脸部图像的变化,但是同一张脸,在不同的视角,不同的描述方法下,图像的差别很大,人脸的自动识别因此也是极具挑战性的工作。
二．人脸识别过程及其技术人脸识别问题是指:对输入的人脸图像或者视频,首先判断其中是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个人脸的位置、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含的身份特征,并将其与已知人脸库中的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
人脸识别的过程可以分为以下三个部分:1)人脸检测:判断输入图像中是否存在人脸,如果有,给出每个人脸的位置,大小;2)面部特征定位:对找到的每个人脸,检测其主要器官的位置和形状等信息;3)人脸比对:根据面部特征定位的结果,与库中人脸对比,判断该人脸的身份信息。
完整的人脸识别系统至少包括两个主要环节。
首先在输入图像中找到人脸的位置,将人脸从背景中分割出来;其次,将分割后的人脸图像进行特征提取和识别。
如下图1所示:2.1人脸的检测和定位2.1.1人脸的色彩特性研究发现，虽然不同种族的肤色差异较大，但在色彩空间中的分布相对集中，因此可以充分利用皮肤的色彩特点进行脸部肤色和五官的分割.这种肤色的分布服从高斯分布N(m,C)，其中：均值(Mean):m=E{x}，x=(r b)T，协方差(Covariance):C=E{(x–m)(x–m)T}.由高斯分布可得到图像中任一像素的值为肤色的概率Likelihood[3]，如下式所示.2.1.2彩色图转化为灰度图根据(1)可将原彩色图转化为灰度图.灰度图中的像素值表示该像素为肤色的概率.灰度图中肤色区域和非肤色区域存在着明显的差异，肤色区域要亮一些.2.1.3灰度图转化为二值图肤色区域和非肤色区域存在着明显的差异，因此可以用阈值法去除非肤色区域.由于固定阈值法不适用于色彩差异较大的各种人脸图像，因此采用自适应阈值选取法来获取最优阈值.自适应阈值选取法的原理如下：随着阈值的逐步减小，观察分割出的区域数目的增加情况.虽然这种增加速度有逐渐减缓的趋势，但当阈值取到一个很小值以至于部分非肤色区域被保留下来时，分割出的区域数目会产生一个跳变，此时的阈值即为最优阈值.用该阈值对灰度图做二值化处理，即:其中，gi(x,y)为灰度图中的像素值，T为自适应阈值选取的最优阈值.经过上述处理后，得到一幅二值图.2.1.4判断保留下的各个区域是否是人脸区域首先计算该区域的欧拉数Ｅ＝Ｃ－Ｈ，其中Ｃ为区域连通数，Ｈ为洞的数目，对于人脸而言，Ｅ应大于１.然后根据欧拉数E判断区域中是否存在洞，若是，则根据下列公式计算矩、质心和倾角.再利用人脸的几何特性进一步判断：计算区域的长、宽，若长宽比过大则丢弃；将标准人脸模板和区域重合，计算十字相关性.若关联性大于一个即定值，则该区域为人脸.2.2人脸特征提取2.2.1利用小波多分辨特性对人脸做降维表达对人脸图像做一阶小波分解,再对高频图做积分投影.图像积分投影定义如下：给定N×M大小的图像I(x,y)，分别定义水平函数量H(y)和垂直投影函数V(x)，图像区域为Ψ(x1＜x＜x2，y1＜y＜y2＝：2.2.2确定人脸带区在垂直细节图作积分投影，得到积分投影函数V(x)，寻找V(x)的两个极值点，它们就是人脸的左右边界.这两个点的位置确定了一个垂直带区，命名为“人脸外接带区”.人脸左右边界部分的小波系数较大，所以具有较大的值.利用两个峰值，可以确定人脸的垂直带区.2.2.3特征基线确定在人脸外接带区范围内，对水平细节图作水平积分投影，得到H(y).在眼睛、鼻子、嘴的位置附近，小波系数的值比较大，寻找H(y)中极值点，它们分别对应眼睛、鼻子和嘴的基线.对水平细节图中基线的区域分别进行垂直积分投影、检测结果、确定基线.眼睛基线附近应得到两个突起的峰值，鼻子和嘴应在两眼的峰值中间有一个长的峰值.最后，定义人脸的外接矩形.由于头发、胡须和衣服等在多数方向上具有较高的小波系数，所以无法准确定位人脸上下基线.根据人脸的形状，一般确定人脸的长宽比大约为1.5：1，将人脸的上下基线定义为与鼻子的基线等距.2.2.4基于特征基线提取特征眼：在眼睛基线附近做边沿检测，对检测结果做水平投影，确定眼睛的范围.做垂直投影，对区域中的黑点进行区域膨胀.取黑点的均值作为瞳孔的位置.鼻子：设两眼瞳距为1，在双眼下方(0.7,1)范围内寻找颜色较深的区域即鼻孔.两鼻孔的1/2处的亮度最高点即为鼻尖.嘴：寻找满足下列条件并位于脸的下方的区域即唇色.嘴到两眼中心的距离为(1.0,1.3).用类似眼睛的方法找到左右嘴角和嘴的中心.2.3人脸对比国内人脸对比技术已取得了一定的成果.BP神经网络是应用较为广泛的一种特征提取和对比方法.例如，可将标准化后人脸图像各点的灰度值作为特征提取网络的输入，其隐层输出作为识别网络的输入.识别网络的期望输出为赋予每个人的标识号.每人多张照片参加训练，根据训练人数的多少，可适当增减输出层结点数.该方法的优点是识别速度快、识别率高、自适应性强，但训练和收敛速度慢，容易陷入局部极小.另一种有效方法是将本征脸、协同算法和自联想神经网络等单一分类器结合起来，形成了多分类器结合的方法进行人脸对比，并在已有的几种分类器结合方法的基础上，对投票法作一些改进：不同分类器给予不同的“说话权重”，增加“第二候选人”，并根据“第一候选人”与“第二候选人”的可信度差，给“第一候选人”加“附加选票”.实验结果表明，采用多分类器结合方法后的识别率比单一分类器要高，改进后的投票法较其他多分类器结合方法有较好的识别率(可高达95%).三．人脸识别主流技术及其简介主流的人脸识别技术基本上可以归结为3类:基于几何特征的方法,基于模板的方法和基于模型的方法。
人脸识别综述
【 关键 词 】 人 脸识 别 ；特征 提取 ；机 器学 习
２ ． ２ 基 于统 计 学
１ 引 言 人脸识别是图像理解和分析最重要的应用之一，也是人们在开发 自 身 生物 特 征 过程 中的 又 一 次伟 大 的 尝试 。所 谓 人脸 识 别 ，就 是 利 用计 算 机 分 析人 脸 视 频 或者 图像 ， 并从 中提取 出有 效 的个 人 识 别信 息 ，最 终判 别 出 来 人脸 对 象 的 身份 。其 应 用 已经 融入 到 了生 活 中 的方 方 面面 ，诸 如视 觉 监 控 ， 自动 身份 验 证 ，银 行 安全 ， 门禁安 全 等领 域 。 随 着 人 们 对 图 像 识 别 领 域 的研 究 ，一 些 学 者 逐 渐 意 识 到 人 脸 识 别 的 巨 大 应 用 前 景 并 投 身 于 该 领 域 的研 究 ， 人脸 识 别 的 发 展历 程 大致 可 分 为三个阶段 ： （ １ ） 第 一阶段 ２ ０ 世纪６ Ｏ 年 代末至２ Ｏ 世纪 ７ Ｏ 年代 初，人脸识 别研 究才处于起步 阶 段 。在 这 方 面 ， 最 早 的 科 研 人 员 是 Ｂｌ ｅ ｄ ｓ ｏ ｅ ， 他 以人 脸 特 征 点 的 比 率 、 间距等参数为特征 ，建立 出来一 个半 自动 的人脸 识别系统。 （ ２ ） 第 二 阶段 ９ Ｏ 年 代 初 ， 随 着 计 算 机 软 硬 件 性 能和 信 息 技 术 的 不 断 地 提 高 ， 基 于 整 体 的识 别 方 法 已成 为 研 究 重 点 。 例 如 特 征 脸 方 法 和 弹 性 图匹 配 方 法 。 而 到 了２ Ｏ 世纪９ Ｏ 年 代 中期 ，人 脸 识 别 的研 究 方法 分 别 向 整 体 识 别 和 部 件 分 析 相 结 合 的 方 向发 展 。如 弹 性 匹配 的方 法 、灰 度 和形 状 分 离 的 可 变形模型方法等 。 （ ３ ） 第 三 阶段 在９ Ｏ 年 代 末 ， 人 脸 识 别 技 术 开 始 被 应 用 于 商 业 市 场 ，成 为 了世 界 范围 内研究的热点 。由于技术不够成熟 ，因此缺 点也很 明显。在市场 需 求不断变化的今天 ，虽然我 国人脸识别方法 的性 能有 了一定的提高，但 与 人 们 的 要 求 还 是 有 一 些 差 距 ，仍 将 不 断 发展 。
人脸识别技术综述
2010年2月刊人工智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication引言：人脸是人类视觉交互中最重要的模式，人脸识别技术(FRT)是模式识别和人工智能领域的一个前沿课题。
在新兴的信息安全应用领域，人脸识别技术提供了一种更为安全可靠易用的身份鉴别手段，从而提升整个网络信息系统的安全性能。
1. 人脸识别技术概述人脸识别技术就是通过计算机提取人脸的特征，并根据这些特征进行身份验证的一种技术。
人脸与人体的其他生物特征一样与生俱来，它们所具有的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
同其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性。
该技术涉及模式识别、数字图像处理、计算机视觉、生理学、心理学和认知学等诸多学科，并且与基于其他生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互的研究领域都有着密切联系。
2. 人脸识别技术的发展历史人脸识别的研究已经有相当长的历史。
人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。
在上世纪60 年代末，人脸识别即引起了研究者的强烈兴趣，但早期的人脸识别一般都需要人的某些先验知识，无法摆脱人的干预。
20 世纪90 年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。
最近几年，人脸识别技术逐渐走出了实验室阶段，由原型系统朝着商业化应用系统的方向发展。
当前的商业化人脸识别系统是在一定的图像约束条件下对人脸识别技术的应用，往往需要人的主动配合，这在很大程度上限制了其应用范围。
潜在的巨大市场需求和高可靠性的使用要求驱使研究人员从更加广阔的层面来考虑提高现有人脸识别的技术水平。
3. 常见人脸识别方法的研究与分析静止图像的人脸识别方法主要有三个研究方向: 一是基于统计的识别方法， 包括特征脸方法和隐马尔科夫模型方法; 二是基于连接机制的识别方法， 包括一般的神经网络方法和弹性图匹配方法; 三是其他一些综合方法或处理二维灰度图像的方法。
人脸识别技术的综述与比较分析
人脸识别技术的综述与比较分析引言：人脸识别技术作为一种生物识别技术，近年来得到了广泛的关注和应用。
它具有高准确率、快速响应和非侵入性等特点，被广泛应用于安防、人机交互、金融等领域。
本文旨在对人脸识别技术进行综述与比较分析，介绍其基本原理、应用场景、优缺点以及存在的挑战和问题。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术的基本原理是通过对人脸图像进行采集、特征提取和匹配，从而实现对人脸的自动识别。
通常涉及到的步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配等。
1.1 人脸检测人脸检测是指在图像中找到人脸区域的过程。
常用的方法包括Haar特征、支持向量机、卷积神经网络等。
其中，卷积神经网络在人脸检测中取得了较好的效果，能够有效地处理不同角度、光照条件和遮挡等问题。
1.2 人脸对齐人脸对齐是指将检测到的人脸图像进行标准化处理，使其具有统一的姿态和尺度。
常用的方法包括基于特征点的对齐和基于形状模型的对齐等。
对齐后的人脸图像能够降低后续特征提取和匹配的误差，并提升识别准确度。
1.3 特征提取特征提取是指从对齐后的人脸图像中提取出具有辨识能力的特征。
常用的方法包括主成分分析、线性判别分析、局部二值模式等。
这些方法能够从图像中提取出具有信息含量较高的特征，用于后续的人脸匹配。
1.4 特征匹配特征匹配是指将待识别的人脸特征与数据库中的已知特征进行比对，找到最相似的特征。
常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度、支持向量机等。
匹配过程中，需要进行适当的阈值设定来判断是否为同一个人脸。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术的应用场景非常广泛，如安防监控、门禁系统、人机交互、金融等。
以下为几个典型的应用场景：2.1 安防监控人脸识别技术在安防监控中起到了关键作用，能够实现对不同场景中的人员进行自动识别和监控。
通过与数据库中的人脸特征进行匹配，系统能够准确判断出是否为可疑人员，从而提升监控系统的效率和准确率。
2.2 门禁系统人脸识别技术在门禁系统中能够取代传统的卡片、密码等方式，提供更加便捷和安全的身份验证方式。
人脸识别技术综述
人脸识别技术综述1、人脸识别技术概述近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图像处理中最热门的研究主题之一。
人脸识别的目的是从人脸图像中抽取人的个性化特征，并以此来识别人的身份。
一个简单的自动人脸识别系统，包括以下4个方面的内容：(1)人脸检测：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。
(2)人脸规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。
或者叫做alignment，人脸对齐，人脸校准。
(3)人脸校验：采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸，确认两张脸是否是同一个人。
(4)人脸识别：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较，得出给你的脸是库里的谁。
2、人脸识别的发展历史及分类人脸识别的研究已经有相当长的历史，它的发展大致可以分为四个阶段：第一阶段：人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。
第二阶段：关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。
第三阶段：人机交互式识别阶段。
第四阶段：20世纪90年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。
在用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中，国际上形成了以下几类主要的人脸识别方法：1）基于几何特征的人脸识别方法。
2）基于相关匹配的方法。
基于相关匹配的方法包括模板匹配法和等强度线方法。
3）基于子空间方法。
常用的线性子空间方法有：本征子空间、区别子空间、独立分量子空间等。
此外，还有局部特征分析法、因子分析法等。
这些方法也分别被扩展到混合线性子空间和非线性子空间。
4）基于统计的识别方法。
该类方法包括有：KL算法、奇异值分解(SVD)、隐马尔可夫(HMM)法。
5）基于神经网络的方法。
人脸识别技术综述
人脸识别技术综述随着科技的不断进步，人脸识别技术已不再是仅属于探险电影的未来场景，它已成为现实。
人脸识别技术是一种自动识别的技术，它能够通过人脸部分或全部的特征进行身份的验证和鉴别，具有快速、准确、便捷等优势。
在各行业应用中得到广泛的推广和应用。
一、发展趋势1.智能手机智能手机成为人们日常生活中不可或缺的一部分，同时，智能手机已成为人脸识别技术的重要应用场景。
通过手机摄像头采集人脸特征，进行生物识别来解锁手机，支付账单等，这一功能的普及，将进一步推动人脸识别技术的发展。
2.视频监控系统随着社会安全意识的提高，视频监控系统已成为城市、道路、学校、公司、超市等重要场所的必备设备。
人脸识别技术在视频监控系统中的应用将使得视频监控系统的效果更加精准、快捷、高效，从而更好地增强社会安全。
3.金融安全随着金融业的发展和支付方式的多样化，金融安全也成为当今社会的趋势。
人脸识别技术应用于金融行业可以提高安全性能，防止金融欺诈和非法交易等行为。
银行ATM机、移动支付等交易场景，都可以使用人脸识别技术，取代传统的身份验证方式。
二、技术原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别技术，按照一定的特征进行比对，来进行身份鉴别。
其基本的技术流程分为人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等环节。
在人脸识别技术中，深度学习技术的应用使得识别精度大大提高，目前的大多数应用中都采用了深度学习技术。
三、应用场景1.人脸识别门禁人脸识别门禁是人脸识别技术最早得到实际应用的场景之一，它可以替代传统的卡片、密码等方式的门禁系统，并且不会受到卡片遗失、密码泄露等问题的影响。
2.人证合一人证合一旨在利用人脸识别技术，提高证件验证的精确度，防止造假，随着技术的不断进步，人证合一场景的应用范围越来越广泛，如银行账户开户，政府部门的各类证件核验等。
3.人脸支付随着移动支付的快速普及，人脸支付逐渐成为主流支付方式之一。
人脸支付利用人脸识别技术，完成在线支付、电子商务等场景中的身份验证，其便捷性、安全性受到了广泛的认可。
人脸识别简介介绍
位的形状、大小、位置等信息。
全局特征
02 提取人脸图像的全局特征，如人脸的轮廓、肤色、纹
理等。
特征编码
03
将提取的特征进行编码，形成可以用于比对的特征向
量。
匹配与识别
01
特征比对
将待识别的人脸特征与数据库中 已有的特征进行比对，寻找最相 似的匹配项。
识别算法
02
03
准确度评估
使用各种不同的算法进行人脸识 别，如基于深度学习的算法、基 于模板匹配的算法等。
人脸识别简介介绍
汇报人： 2023-11-26
目 录
• 人脸识别技术概述 • 人脸识别技术原理详解 • 人脸识别技术与其他生物识别技术的比较 • 人脸识别技术的优势与局限 • 人脸识别技术应用案例 • 人脸识别技术的发展前景与展望
01
人脸识别技术概述
定义与原理
定义
人脸识别是一种生物识别技术，通过对人脸图像进行分析，提取出人脸的特征，与已有的特征数据进行比对，实 现身份识别或验证。
原理
人脸识别技术主要基于图像处理、计算机视觉和机器学习等技术，通过对人脸图像进行特征提取和比对，实现人 脸识别或验证功能。
人脸识别技术的历史与发展
历史
人脸识别技术起源于20世纪90年代，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，人脸识别技术也 不断取得突破。
发展
目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、教育、娱乐等领域，成为身份识别和安全控制的重 要手段。
03
人脸识别技术与其他 生物识别技术的比较
指纹识别技术
总结词
成熟、广泛应用的生物识别技术
VS
详细描述
指纹识别技术是一种成熟的生物识别技术 ，已经广泛应用于公安、司法、金融等领 域。它通过采集指纹信息，利用指纹的唯 一性和稳定性，进行身份识别。
人脸识别技术综述
人脸识别技术综述人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行一系列相关操作的技术，通常也叫做人像识别。
人类基于人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实践，是生物特征识别的最新应用。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式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。
新近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，已经取得了卓越的识别性能，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。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理以及人脸识别（身份确认或身份查找）。
系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
当然，人脸识别最难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。
同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。
目前，人脸识别主要用于快速的人脸识别比对，作为身份确认的一种新方式，比如考生身份确认、公司考勤确认、各种证件照和本人确认，由于这些照片源不一定有权威统一的接口调用，所以一直没有用起来。
人脸识别技术大总结22篇
人脸识别技术大总结2人脸识别技术大总结2精选2篇（一）人脸识别技术是一种基于人脸特征的生物特征识别技术，通过分析和比对人脸图像来识别和验证人的身份。
随着计算机视觉和模式识别技术的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
下面将对人脸识别技术的原理、方法、应用以及面临的挑战进行总结。
人脸识别技术的原理主要基于人脸的独特性，即每个人的脸部特征都是独一无二的。
人脸识别技术的主要步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征比对等。
在人脸检测阶段，系统会通过图像处理技术找到图像中可能存在的人脸区域。
在人脸对齐步骤中，系统会将检测到的人脸准确地对齐，以保证后续的特征提取和比对的准确性。
在特征提取阶段，系统会通过各种算法和技术提取人脸图像中的重要特征，常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
最后，在特征比对阶段，系统会将提取到的特征与数据库中的已知特征进行比对，从而识别和验证人的身份。
人脸识别技术的方法主要分为基于图像的方法和基于视频的方法。
在基于图像的方法中，系统只需要获取一个静态的人脸图像进行识别。
这种方法适用于对图像进行身份验证，例如解锁手机或门禁系统等。
而在基于视频的方法中，系统需要获取一段连续的视频进行识别。
这种方法适用于对视频中的人脸进行跟踪和识别，例如视频监控和人脸签到等。
人脸识别技术在许多领域得到了广泛应用。
在公安领域，人脸识别技术可以用于犯罪嫌疑人的追踪和抓捕，以及失踪人员的寻找和找回。
在安防领域，人脸识别技术可以用于门禁系统、智能家居和智能安防设备等，提高安全性和便利性。
在金融领域，人脸识别技术可以用于银行的身份验证和交易安全，保护用户的财产和隐私。
在医疗领域，人脸识别技术可以用于识别和追踪病人和医务人员，提高服务效率和医疗质量。
在娱乐领域，人脸识别技术可以用于人脸换脸和面部表情识别等，增加娱乐性和趣味性。
然而，人脸识别技术也面临一些挑战。
人脸识别技术总结
人脸识别技术总结
人脸捕获是一种技术，可以将真实世界中的人脸捕获为图像。
它通常使用用于识别和追踪的摄像头。
摄像头可以使用视频或拍摄的静止图像来获取图像，并根据传感器性能和环境条件进行调整。
人脸检测技术可以从图像中检测出真实的人脸并返回其边界框。
这是一个用于检测人脸的计算机视觉技术，检测算法多种多样，从最简单的颜色调整到最复杂的机器学习算法。
人脸特征提取是将图像和视频中检测到的人脸转换为可以用于表示人脸特征的数字表示的技术。
人脸特征是根据一组唯一的人脸参数（如鼻子的位置和大小，眼睛的大小和位置，嘴的位置和大小）分析出来的。
人脸模型构建是根据提取的人脸特征构建数字模型，以便更加准确地比较人脸。
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人脸识别研究综述
摘要：论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史，解释人脸识别技术的过程与优缺点；随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述，最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。
关键词：人脸识别研究现状应用与展望
一、概念
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。
二、发展历史
人脸识别的研究历史比较悠久。
高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章，对人类自身的人脸识别能力进行了分析。
但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。
最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc.发表的技术报告，至今已有四十年的历史。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。
三、过程与优缺点
人脸的识别过程：
(1)首先建立人脸的面像档案。
即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。
即将当前的面像的面纹编码与档案库
存中的面纹编码进行检索比对。
上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。
这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。
人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
人脸识别优点：
1）非接触的，用户不需要和设备直接接触；
2）非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；
3）并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别的弱点：
1）对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；
2）人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。
四、研究现状
吴巾一、周得龙[1]对一系列人脸识别方法进行了综合性描述，对人脸识别技术在发展过程中的一些经典方法进行了比较详细的阐述。
王守桂[2]通过实验提出，在光照预处理方面，提出了改进高斯差分滤波的光照预处理方法，通过改变高斯差分滤波器中水平方向和垂直方向的参数，进而将原来的圆形滤波器扩展为椭圆形滤波器，更加适合人脸的面部特征，对于光照不均匀情况适应性较好，结合人脸识别算法获得了较高的人脸识别率和较低的人脸误识率。
王跃明，潘纲等人[3]在普通的二位平面人脸识别中提出了三维人脸识别技术，将三维人脸识别算法分为基于空域直接匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配三大类进行综述; 对二维和三维的双模态融合方法进行分类阐述。
严严等人[4]在静态人像识别向动态视频人像识别做出了新的贡献：如何充分利用视频中人脸的时间和空间信息克服视频中人脸分辨率低, 尺度变化范围大, 光照、姿态变化比较剧烈以及时常发生遮挡等困难是研究的重点；论文在对相关方法分类的基础上, 分析了各类方法中典型技术的优缺点, 并概况介绍了常用的视频人脸数据库和实验结果。
国外对人脸识别的研究，多集中在三维与动态人脸识别方面。
Chua 等[5] 提出一种基于Point Signature( PS)方法的人脸识别方法, 该方法用人脸曲面上某点邻
域内一条曲线的形状信息来表征该点的形状. 为脸部各点建立PS后,通过匹配PS 找到2 个模型的多组对应点对，然后粗略对齐2个模型，再用ICP精确对齐模型. 用高斯模型提取出脸部的刚性变化的部分，匹配时采用投票的办法。
Wang 等[ 6]使用了一种称为partial-ICP的方法对齐三维人脸，该方法也能处理包含塑性变形的三维人脸。
其不同于经典ICP 之处在于每次变换的计算只取对应点集合的一个子集，设定一个动态变化的比例来选取这个子集，从而可以实现动态地选取人脸的刚性变化的部分进行匹配，在一定程度上降低了表情变化对识别性能的影响。
五、应用与展望
近些年来，人脸识别技术在我国也开始了大规模的发展。
其应用主要集中于以下几个方面：
1．企业、住宅安全和管理。
如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2．电子护照及身份证。
这或许是未来规模最大的应用。
3．公安、司法和刑侦。
如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4．自助服务。
如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。
5．信息安全。
如计算机登录、电子政务和电子商务。
随着应用的不断深入，我国的人脸识别技术及其产业呈现出“三化两合”的趋势。
“三化”，即主流化、芯片化、标准化;“两合”，即与其他生物特征的多生物特征融合与RFID的联合。
可以展望，结合其他的生物识别技术，我们可以在家中办理银行等金融领域的个性化服务；小区与公司可以做到实时身份识别，做到无死角安防；当人脸信息与个人金融信用绑定，人们可以直接进行购物，无需带手机与信用卡…
可以想象，当指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音、人脸这些生物信息技术整合在一块的时候，人们的生活方式将发生巨大改变：
1.经济方面：个人身份与金融服务绑定在之后，人们在生活中的每一笔交易都会被记录。
交易过程中，交易介质不再是现金，通过人脸识别确认身份后直接从个人账户中扣除相应费用。
根据获取的部分交易数据（公民的隐私权受法律保护），商家与广告商可以完成精准营销。
对于消费者而言，交易的流程与成本也得到了
极大的简化与降低；另一方面，根据所记录的个人消费数据，官方评测机构可以给出每个人（组织）的信用评分，这样在生意伙伴的选择中，就可以把信用分数作为一个重要的参考指标，与信用高的伙伴做生意，从而形成一种人人都讲信用的良性循环。
2.社会方面：人体生物特征信息的整合，每个人的个人信息都将完整保存。
在不久后的中国，户籍制度将被取消，每个婴儿从出生那一刻就被国家记录完整的生物特征信息，独一无二的电子身份信息将跟随人的一生。
此外，个人信息实现全国联网后，国家对于某些违法人员（可能是拖欠农民工工资、多次盗窃等）可以进行社会制裁，例如限制出行工具，限制出国旅游…
3.政治方面：人脸识别技术的普及，将会给刑侦带来极大的帮助，给犯罪分子带来震慑。
因为一旦犯罪，被监控录像拍摄，嫌疑人将无处躲藏。
这对于维护社会甚至国家的稳定有着重要的作用。
人脸识别只是一种技术，一种识别手段。
能否充分挖掘它的潜力，主要还看人们如何使用它，决定于新的商业与社会模式。
技术来源于生活，服务于社会。
参考文献
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