人脸识别发展历史介绍
人脸识别技术的发展历程与应用案例
人脸识别技术的发展历程与应用案例近年来，随着技术的不断发展，人工智能技术愈加成熟，人脸识别技术也逐渐走进人们的日常生活。
人脸识别技术是指基于数字图像处理、模式识别和计算机视觉等技术实现的人脸图像自动识别技术。
它应用广泛，从安保、金融、医疗到生活娱乐等领域都有应用。
下面将介绍一下人脸识别技术的发展历程和应用案例。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的起源可以追溯到上世纪60年代，当时人们开始尝试使用计算机对人脸进行特征提取。
但当时的技术受限于计算机处理速度慢，数据量小等因素，无法实现准确的人脸识别。
直到20世纪90年代后，随着摄像头、计算机性能、算法和人工智能技术的不断改进，人脸识别技术才迎来了大发展。
在21世纪初期，人脸识别技术已经成熟到可应用于实际场景中。
其中，基于2D图像的传统人脸识别技术已经广泛应用于警务、金融、教育等领域。
而近年来，基于3D面部识别的技术已经开始发展，并且具有更高的精度和准确性。
二、人脸识别技术的应用案例1.公安领域在公安领域，人脸识别技术被广泛应用于视频监控、刑侦案件排查等方面。
以短视频平台为例，平台可以很好地根据用户的面部特征，快速呈现相关的短视频，这需要人脸识别技术的支持。
在刑侦领域，人脸识别技术有助于公安人员迅速通过视频监控系统辨认犯罪嫌疑人并加以抓捕，提高了破案效率。
2.金融领域在金融领域，人脸识别技术可以应用于ATM机、移动支付等方面，提高用户支付的安全性。
同样，人脸识别技术可以较高的精度通过检测用户脸部的重要性特征来防止账号被盗用。
3.医疗领域在医疗领域，通过人脸识别技术，医生可以在临床中更准确地诊断疾病，减少漏诊和误诊的情况。
同时，该技术可以用于医院内患者的身份识别和在医疗设备启动时的身份核验，提高医院管理运营的效率。
4.生活娱乐领域在生活娱乐领域，人脸识别技术的应用更多是智能家居、人脸支付、虚拟游戏等领域。
例如，在智能家居中，人脸识别可以根据个人的面部特征，配置家庭的创意和娱乐环境，提高居住体验。
人脸识别技术的发展历程及未来发展趋势
人脸识别技术的发展历程及未来发展趋势近年来，随着人工智能技术的发展，人脸识别技术也得到了飞速的发展。
这种技术可以通过人脸图像中的特征来确认一个人的身份，并且可以应用于多个领域，例如安全管理、金融、医疗等等。
一、人脸识别技术的发展历程早期的人脸识别技术是基于2D图像的，主要是通过比对静态图像来进行人脸识别。
这种技术在识别效率和准确度上存在着一定的问题，例如对于相似的人脸、角度、光线等识别难度较大。
随着3D扫描技术的发展，3D人脸识别技术应运而生。
这种技术可以捕捉到脸部的三维空间信息，从而在一定程度上解决了2D 图像的缺陷，并且可以更准确地进行人脸识别。
近年来，研究人员将深度学习算法应用于人脸识别技术中，这种技术称为深度学习人脸识别技术。
通过深度学习算法，可以自动提取人脸图像中的特征，从而保证了识别的准确度和效率。
总之，人脸识别技术经历了从2D到3D再到深度学习的发展历程，取得了重大突破和进展。
二、人脸识别技术的当前应用情况在现代社会中，人脸识别技术已经得到了广泛的应用。
例如，政府机构可以利用这种技术来保护国家安全，例如使用人脸识别技术来确保机场、车站等公共场所的安全。
此外，人脸识别技术也被广泛地应用于商业领域。
商家可以使用这种技术来保护商业机密，并且可以根据客户的面部信息来提高产品销售和广告投入的效果。
另外，人脸识别技术也可以应用于金融领域和医疗领域。
在金融领域，人脸识别技术可以被用于验证客户的身份，并且可以在保证个人隐私的同时提高交易的安全性。
在医疗领域，人脸识别技术可以被用于医疗记录的管理，从而为患者提供更加有效的医疗服务。
三、人脸识别技术的未来发展趋势未来，人脸识别技术将继续得到发展。
以下是其未来发展趋势的预测：1.提高技术性能未来的人脸识别技术将会提高技术性能，从而可以更加精确地进行人脸识别。
例如，技术将会更好地应对嘴巴和眼睛遮挡问题，并且对于同时识别多个人的场景将会更加完美。
2.增强隐私保护措施由于人脸识别技术具有一定的隐私风险，因此隐私保护措施将变得更加重要。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用随着科技的迅猛发展和人工智能的普及，人脸识别技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
这种技术在多个领域都得到了应用，如智能安防、金融服务、社交娱乐等。
那么，人脸识别技术究竟是如何发展起来的？它的应用又有哪些特点和优势呢？一、人脸识别技术的发展人脸识别技术起源于20世纪80年代，早期的应用以安防和民用为主。
当时的技术还比较不成熟，需要人工标注特征点，才能做到比较准确的检测。
直到20世纪90年代，随着机器学习和图像处理技术的发展，人脸识别技术才真正得到了提升。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于公安、安防、金融、教育等多个领域，尤其是在公安领域，已经成为重要工具之一。
各种机构和企业也在不断地研发相关的技术，包括微软、谷歌、阿里巴巴等著名公司。
二、人脸识别技术的应用1、安全领域。
人脸识别技术在公安和安防领域得到了广泛应用。
它可以在人员管理、犯罪侦查、边境安全、出入戒备等方面发挥重要作用。
通过人脸识别技术，能够快速地识别出嫌疑人，从而提高了犯罪侦查的效率。
2、金融领域。
人脸识别技术在金融领域得到了广泛应用。
通过采用人脸识别技术，可以将用户身份信息与金融服务相结合，从而提高了金融服务的安全性和便利性。
在现代银行中，许多机器已经配备了人脸识别技术，客户走进银行时实现自动识别，免去了异地办卡、外币换汇等复杂手续。
3、社交娱乐领域。
人脸识别技术在社交和娱乐领域中被广泛应用。
例如，人脸识别可以应用于照片和视频等不同场景，能在照片中识别出人像，并自动修复人像，还能将人像与现实世界中的对象分割开来。
以上是人脸识别技术得到广泛应用的几个领域。
这种技术的应用有很多，有助于提高各领域的效率和安全性。
三、人脸识别技术的优势和挑战1、优势人脸识别技术的优势在于它方便快捷，并且可以实时跟踪目标。
通过应用此技术，可以大大提高工作效率和安全性。
在公安、医疗、金融、教育等领域，人脸识别技术都能够快速地判断出合法和不合法的行为，从而提供更好的服务和保障。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用随着科技进步，人脸识别技术在现代社会中的应用越来越广泛。
人脸识别技术指的是通过计算机处理，将图像中的人脸与数据库中的人脸进行匹配，从而实现识别和判别的一项技术。
本文将从历史发展、技术原理、应用领域以及存在的问题等方面进行探讨。
一、历史发展人脸识别技术源远流长，最早可以追溯到20世纪60年代。
当时，计算机科学家Ira Frischloff和Woodrow Bledsoe合作开发出了一款名为“On-Sight”（在视野内）的计算机程序，可以在退出5类之一的4000张照片中识别出人脸。
此后，随着技术的不断深入，人脸识别技术得到了蓬勃发展，应用场景也越来越广泛。
二、技术原理人脸识别技术主要由三个部分组成：采集、特征提取和匹配。
1.采集：通过摄像头采集人脸图像；2.特征提取：对采集的人脸图像进行处理和分析，提取其关键特征，并将其转化为数字形式；3.匹配：将已知的人脸信息与采集的人脸信息进行比对，以确定其匹配度。
三、应用领域人脸识别技术具有广泛的应用前景，在各行各业中都有着重要的作用。
1.安防领域：随着公共安全意识的提高，人脸识别技术在安全领域得到广泛运用，如在监控系统中进行人脸识别，进行安全保障。
2.金融领域：人脸识别技术已经逐渐被应用于金融领域，在ATM机等场合可以用来确认用户的身份信息，提升安全性。
3.社交领域：在社交网络等应用中，人脸识别技术可以用于识别面部表情，从而帮助机器更好地理解人的情感和反应。
4.医疗领域：在医疗领域，人脸识别技术可以用来确定患者的身份信息，如确认病人就医、领取药品等。
四、存在的问题尽管人脸识别技术在各个领域得到广泛应用，但其也存在一些问题和颠覆。
1.隐私保护问题：在人脸识别技术的应用过程中，可能会泄露个人隐私数据，如人脸信息和身份证明，导致隐私泄漏的风险.2.算法不准确：人脸识别技术在处理极端情况下存在误识别的情况。
比如在光线不足的情况下，识别精度可能会大幅度下降。
人脸识别简史
《人脸识别简史》同学们，你们知道什么是人脸识别吗？今天咱们就来讲讲人脸识别的历史。
很久很久以前，可没有人脸识别这回事。
那时候，人们靠钥匙开门，靠签字证明身份。
后来呀，科技慢慢地发展起来。
一开始，人脸识别只是在一些科幻电影里出现。
比如电影里的超级英雄，用脸就能打开神秘的大门。
再往后，科学家们就开始认真研究啦。
他们想让这个幻想变成真的。
经过好多好多的实验和努力，终于有了一些小成果。
给你们讲个有趣的故事。
有一家公司，他们想用人脸识别来管理员工的考勤。
一开始，总是出错，把这个人认成那个人。
但是他们没有放弃，不断改进技术，终于成功啦！慢慢地，人脸识别用得越来越多。
去火车站，不用拿票，刷脸就能进站。
去超市，也能刷脸支付。
现在呀，人脸识别在我们生活里到处都是。
它让我们的生活变得更方便、更快捷。
这就是人脸识别的简史，是不是很神奇？《人脸识别简史》小朋友们，咱们来聊聊人脸识别的故事。
在过去，大家都是靠各种证件和卡片来证明自己的身份。
然后呢，有聪明的人就开始想，能不能用脸来证明呢？于是，人脸识别的想法就出现啦。
刚开始的时候，这个技术可没那么厉害。
有时候机器会认错人，闹出不少笑话。
我听说过这样一件事，有个小区用人脸识别来开门。
有一天，一位叔叔戴着帽子和口罩，机器怎么也认不出来，叔叔在门口站了好久，急得不行。
但是科学家们没有灰心，一直在努力改进。
慢慢地，人脸识别越来越准了。
比如，在学校里，用人脸识别可以防止坏人进来，保护我们的安全。
在银行，用人脸识别可以保证我们的钱不会被别人随便拿走。
人脸识别从无到有，越来越棒，给我们的生活带来了好多变化。
《人脸识别简史》同学们，今天咱们来讲讲人脸识别的发展历程。
以前呀，人们出门都要带着一堆东西来证明自己是谁。
后来，科学家就琢磨着用人脸来识别身份。
最开始的时候，这个技术还不太成熟。
有一次，在一个活动现场，用人脸识别签到，结果好多人的脸都识别不出来，现场乱成了一团。
但是呢，大家没有放弃。
人脸识别技术的发展历程
人脸识别技术的发展历程一、引言人脸识别技术从问世起就备受关注。
随着科技的不断进步，人脸识别技术的应用越来越广泛，从安防领域到金融行业，甚至到了生活中的方方面面。
本文将介绍人脸识别技术的发展历程以及未来发展趋势。
二、人脸识别技术的起源早在1960年代，计算机科学家Ivan Sutherland就通过显示器显示的视频图像对人脸进行了识别尝试，开启了人脸识别技术的先河。
20世纪90年代，人脸识别技术开始向商业化和大规模化方向发展。
1991年，日本亚洲电气公司（NEC）推出了一种基于PCA （Principal Component Analysis）算法的人脸识别系统，并且成功应用于日本铁路车站的进站验证安检。
1997年，美国麻省理工学院的学者T.F.Huang提出了一种基于LDA（Linear Discriminate Analyze）的算法，创造了人脸识别的精度提升。
三、人脸识别技术的发展阶段1. 特征点法特征点法是最早的人脸识别方法之一，它通过对人脸的特征点进行识别来实现识别功能。
这种方法因为对光线、头部朝向等因素敏感，被逐渐淘汰。
2. 模板匹配法模板匹配法是将事先存储的人脸图像与当前摄像头捕捉的人脸图像进行比对。
这种方法在人脸角度改变、表情变化、低光照等情况下效果欠佳。
3. 统计模型法统计模型法是将大量的样本进行训练，形成一个模型，在识别时将新的人脸图像与模型进行匹配，从而实现人脸识别功能。
常见的统计模型有PCA、LDA等。
4. 深度学习法深度学习法主要是使用卷积神经网络，通过对大量数据的学习，对人脸图像进行特征提取和分类。
这种方法目前是人脸识别技术的主流方法，深度学习算法已经被广泛应用于人脸识别领域。
四、人脸识别技术的应用场景1. 安防领域人脸识别技术在安防领域的应用是最广泛的，它可以应用于智能门禁、公共场所人员管控、犯罪嫌疑人追踪等方面，大大提高了安全性。
2. 金融行业人脸识别技术可以应用于银行身份验证、ATM自动取款等方面，提高了金融交易的安全性。
人脸识别发展史
1 人脸识别研究的发展状况1.1 发展历史早在1888年和1920年Galton就在《Nature》上发表过两篇关于利用人脸进行身份识别的论文。
真正意义上的自动人脸识别的研究开始于二十世纪六十年代中后期 1965年Chen 和Bledsoe的报告是最早的关于自动人脸识别的文献。
1965到1990年之间是人脸识别研究的初级阶段 这一阶段的研究主要集中在基于几何结构特征的人脸识别方法 Geometric feature based 。
该阶段的研究基本没有得到实际的应用。
1991年到1997年间是人脸识别研究非常活跃的重要时期。
出现了著名的特征脸方法Eigenface 该方法由麻省理工学院的Turk和Pentland提出 之后有许多基于该方法的研究。
Brunelli和Poggio在1992年对基于结构特征的方法和基于模板匹配的方法进行了实验对比 并给出了后者优于前者的明确结论。
该时期内 美国国防部资助的FERET FacE Recognition technology Test 项目资助多项人脸识别研究 创建了著名的FERET人脸图像数据库。
该项目极大地促进了人脸识别算法的改进以及算法的实用化。
1998年至今 研究者开始针对非理想条件下的人脸识别进行研究。
光照、姿势等问题成为研究热点。
出现了基于3D模型的人脸建模与识别方法。
在商业化的应用方面 美国国防部在2000年和2002年组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT Face Recognition Vendor Test) 比较领先的系统提供商有Cognitec, Identix和Eyematic。
1.2 主要公共数据库人脸数据库对于人脸识别算法的研究是不可缺少的 而公共人脸图像数据库的建立方便不同研究者之间的交流学习 并有助于不同算法的比较 下面列举常用的人脸图像数据库。
FERET人脸数据库 是FERET项目创建的人脸数据库 该库包含14,051幅多姿态、不同光照条件的灰度人脸图像 是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。
人脸识别技术的发展与安全性
人脸识别技术的发展与安全性近年来，随着人工智能和互联网技术的快速发展，人脸识别技术已经迅速走进了人们的日常生活，包括安防、金融、教育、医疗等各个领域。
人脸识别技术以其独特的优势，成为一个炙手可热的技术领域，同时也引起了人们重视的安全问题。
人脸识别技术是怎么诞生的？它的发展历程是怎样的？人们对它的态度又是如何的呢？一、人脸识别技术诞生的历程人脸识别技术起源于计算机科学领域的图像处理技术。
1973年，美国麻省理工学院的霍华德.范·达姆教授创造了第一个基于图像处理技术的人脸识别系统。
而随着计算机硬件和算法的不断更新，现代人脸识别技术已经基本实现了自动化和智能化。
二、人脸识别技术的发展随着计算机科学和信息技术的不断进步，人脸识别技术的应用领域也越来越广泛。
具体来讲，人脸识别技术可以应用到这些领域：1、公共安全领域。
人脸识别技术可以用于公安部门的恐怖防范、大型活动安保、口罩检测等方面，进一步提高了公共安全水平。
2、金融领域。
人脸识别技术可以应用于金融领域的客户身份认证、ATM取款机的刷脸提款、支付宝的人类捕捉、证券炒股的在线开户等方面。
3、教育领域。
人脸识别技术可以应用于教育领域的学生考勤、教室考试、考场防作弊等方面，实现了教育管理的精准化。
4、医疗领域。
人脸识别技术可以用于医疗领域的病人识别、病例管理、医生身份认证等方面，进一步提高了医疗行业的安全水平。
5、商业领域。
人脸识别技术可以用于商业领域的商场消费、会员卡验证、智能柜贩售等方面，提高了商业安全水平。
6、交通领域。
人脸识别技术可以应用于交通领域的门禁通行、违章查处、乘客身份识别等方面，保障了公共交通的安全和便捷。
三、人脸识别技术的安全性问题随着人脸识别技术的流行，也引起了人们的安全问题的担忧。
人脸识别技术的安全性问题包括以下方面：1、误识率和漏识率问题。
人脸识别技术的误识率和漏识率问题，如果系统精度不足，会导致误判和漏判，严重的时候会导致系统严重瘫痪。
人脸识别发展史——
人脸识别发展史——
人脸识别技术是一项具有里程碑意义的计算机视觉技术，在不同应用领域发挥着重要的作用，发展至今已有相当长的历史，它的发展史可以分为以下几个时期：
第一个时期，从1970年到1980年，是人脸识别技术的发展的初期，在这一时期，计算机视觉技术正式被引入，人脸识别技术也随之而来，比较完善的人脸识别系统诞生。
主要技术包括粗略的比较、局部特征提取、人脸融合技术以及模板匹配技术等。
第二个时期，从1980年至1990年，是人脸识别技术的成熟时期，在这一时期，随着计算机视觉技术的迅速发展，相关算法技术也逐渐完善，各种机制相继出现，人脸识别系统也取得了较大的进展。
主要技术包括三维人脸模型技术、神经网络技术以及自适应技术等。
第三个时期，从1990年到2000年，是识别技术由查找转为验证的时期，在这一时期，由于计算机性能的飞速发展，大量新理念和新技术的出现，人脸识别系统可以实现基于特征的验证，大大提高了识别的准确率和效率。
主要技术包括展开验证技术、识别准确率技术、人脸检测技术和自动优化技术等。
第四个时期，从2000年至今，是人脸识别技术全面发展的时期，在这一时期。
人脸识别发展史——
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。
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。
表 1 人脸识别发展历史简表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（Geometric feature 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。
人脸识别技术发展历程
人脸识别技术发展历程人脸识别技术是近年来发展得较为迅猛的一种新兴技术。
随着科技的不断进步，人们对于人脸识别技术的需求也越来越大，促使这项技术得以快速发展。
本文将从发展历程、主要应用场景和未来趋势三方面分析人脸识别技术。
一、发展历程人脸识别技术的起源可以追溯到20世纪60年代。
当时，美国国防部开始尝试研发这种新技术，以用于安全领域。
1970年代，人脸识别技术开始应用于检查卡的自动化处理，主要作用是防止银行卡被盗刷。
1980年代，IBM公司推出了第一款可供商业使用的人脸识别系统，但由于当时技术水平有限，这种系统的识别率不够高，并且运行速度较慢。
1990年代，人脸识别系统的性能得到了进一步提升，但系统的高昂成本限制了它的应用范围。
2000年以后，随着计算机处理速度和存储技术的不断提升，人脸识别技术开始进入一个全新的发展阶段。
人脸识别技术在越来越多的领域得到了应用，如安防监控、考勤管理、金融支付等等。
二、主要应用场景人脸识别技术的主要应用场景包括以下几个方面：1.安防监控人脸识别技术可以应用于公共场所的安防监控。
通过安装摄像头和人脸识别系统，可以实现对于安防监控画面中的人员进行自动识别，提高监控效率，帮助公共安全管理部门发现和处理安全风险隐患，增强社会治理的效率。
2.考勤管理人脸识别技术可以用于企业的考勤管理。
通过安装人脸识别系统，可以实现员工在公司门口刷脸签到，自动完成考勤打卡和数据记录，极大地简化了考勤管理流程，提高了考勤效率。
3.金融支付人脸识别技术也可以应用于金融支付领域。
通过安装人脸识别系统，可以实现用户使用脸部识别完成支付等金融交易，提高了支付的安全性和便利性，同时也减少了支付过程中的违规行为。
三、未来趋势随着人脸识别技术的不断发展，未来它的应用范围将会更加广泛。
未来，人脸识别技术将会在以下几个方面得到进一步发展：1.进一步提高识别精度未来，人脸识别技术将会进一步提高识别精度。
当前人脸识别系统还存在误识率较高的问题，未来将会通过引入更加先进的算法和技术，进一步提升人脸识别系统的精度。
人脸识别技术的发展与应用
人脸识别技术的发展与应用人脸识别技术是指通过电子设备对人脸图像进行采集、处理和分析，以实现对人物身份的识别和认证的技术。
近年来，随着信息技术的快速发展和社会需求的不断增长，人脸识别技术得到了广泛的研究和应用。
本文将从人脸识别技术的发展历程、应用领域以及未来展望三个方面，对人脸识别技术进行综述。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术起源于上世纪60年代，当时主要依靠人工的方式进行人脸识别。
而随着计算机技术的不断进步，人工智能的发展，人脸识别技术也得到了快速的提升。
1991年，美国麻省理工学院提出了一种基于人工神经网络的人脸识别方法，被认为是人脸识别技术的重要突破之一。
此后，随着算法的不断完善和计算性能的提升，人脸识别技术在准确率和稳定性方面得到了显著提升，成为现代生活中不可或缺的一部分。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术广泛应用于安全领域，如刑侦、门禁系统等。
通过人脸识别技术，在公共场所部署摄像头，可以及时准确地对陌生人进行识别和报警，起到了保护公共安全的作用。
2. 金融领域：人脸识别技术在金融领域有着重要的应用。
通过人脸识别技术，银行可以进行顾客身份认证，提高金融交易的安全性。
此外，人脸识别技术还可以用于验证用户身份并实现无卡支付等功能，方便了金融业务的办理。
3. 教育领域：人脸识别技术在教育领域的应用也逐渐增加。
学校可以利用人脸识别技术进行学生考勤管理，实现自动化、智能化管理，提高学校管理效率。
此外，人脸识别技术还可以应用于图书馆借阅、校园卡充值等场景，为学生提供更为便捷的服务。
4. 市场营销领域：人脸识别技术在市场营销领域有着广泛的应用。
商场、酒店等场所可以通过人脸识别技术对顾客进行识别和分析，从而实现个性化推荐、精准营销等目标，提升经营效益。
三、人脸识别技术的未来展望未来，人脸识别技术将继续向着更高的准确率、更全面的应用场景发展。
随着人工智能的进一步发展，人脸识别技术将进一步融合人工智能技术，实现更加智能化的人脸识别。
人脸识别的历史与发展(十)
人脸识别的历史与发展人脸识别作为一项现代生物识别技术，近年来得到了广泛的关注和应用。
它是一种通过分析人脸图像上的特征来识别个人身份的技术方法。
本文将探讨人脸识别技术的历史发展以及它在不同领域的应用。
人脸识别的历史可以追溯到几十年前，早在1960年代，科学家们就开始尝试通过计算机分析脸部来识别人的身份。
然而，由于当时计算机的处理能力有限，这项技术并没有得到很大的发展。
直到近年来，随着计算机处理能力的大幅提升和人工智能技术的迅猛发展，人脸识别才得以真正应用于各个领域。
现如今，人脸识别技术已经在安全领域得到了广泛的应用。
例如，许多银行采用人脸识别技术来保障客户的账户安全，通过识别客户的脸部特征来验证他们的身份。
这种技术相较于传统的密码、指纹等方式更加安全可靠，因为人脸特征是不可复制和伪造的。
此外，人脸识别技术也在公共安全领域发挥着重要的作用。
例如，许多城市的交通警务部门采用人脸识别技术来识别并查找违法行为，如对交通信号灯违规行为进行监控和处罚。
这种技术的应用有效地减少了交通违法行为，提高了交通安全水平。
在社交领域，人脸识别技术也得到了广泛应用。
许多社交媒体平台利用人脸识别技术为用户提供更加个性化的服务。
例如，一些手机应用程序可以通过人脸识别来自动添加滤镜和表情贴纸到用户的自拍照片中，提供更加丰富和有趣的拍照体验。
然而，人脸识别技术也存在一些争议和挑战。
首先，人脸识别技术的准确性受到一些因素的影响，例如光线、角度、表情等，这可能导致误识别的情况。
其次，人脸识别技术涉及到用户个人隐私问题，一些人对个人信息的收集和使用表示担忧。
因此，在人脸识别技术的发展中，保护用户隐私和确保技术准确性变得尤为重要。
总之，人脸识别技术作为一项现代化技术，具有广泛的应用前景。
它可以提高安全性、提供便利的服务，并在各种领域中发挥作用。
然而，随着技术的发展，我们也需要思考如何平衡技术的便利性和个人隐私保护的问题，以确保技术的可持续发展和大众的接受度。
人脸识别历史与前景
人脸识别技术发展历史及前景早在1988年Galton在《Nature》杂志上发表了一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。
直到二十世纪末期，人脸识别技术才有了根本性的突破。
人脸识别技术的发展大体分为以下三个阶段。
第一阶段主要研究简单背景中的人脸识别和人脸识别过程中所需要的面部特征。
Bledsoe的研究被认为是人脸识别研究的开端，在二十世纪六十年代中后期，利用人脸器官的局部特征来描述人脸，但这种方法仅对变形较小的正面人脸有一定的效果。
到了二十世纪七十年代就有研发人员利用电脑搭建了质量较高的人脸灰度模型，此阶段面部识别过程几乎完全离不开操作人员，所构建的系统自动完成识别任务。
这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。
但对设计机器识别人脸算法和系统工程师们起到了重要的引导作用。
第二阶段主要研究的是人机交互的人脸识别。
Lesk和Harmon采用几何特征参数及多维特征向量共同描述人脸图像信息，同时基于这种思想开发了图像识别系统。
Kobayashi和Kaya将统计的识别相关理论融入人脸识别中，并采用欧氏距离来描述面部特征，比如嘴唇和鼻子的距离等等。
Stonharm提出了一种单隐层的自适应神经网络来进行人脸识别和表情分析，每一个人对应一个网络。
这个阶段没有摆脱人的干预，还是需要操作员的某些先验知识。
第三阶段是机器自动识别阶段。
进入二十世纪九十年代，随着计算机配置的不断提高，运算速度和效率也不断加快，以及图像采集加工能力的提高，人脸识别方法有了重大突破。
不仅能自动识别正面的、光照良好的、没有遮挡的人脸，而且对不同姿态变化、不同表情、不同年龄阶段、不同光照条件的人脸也能进行识别。
这一阶段研究人员提出了很多人脸自动识别的方法，在一定程度上带动了人脸识别技术的发展。
从某种意义上来说，人脸识别的各种方法，实际上就是在寻找一种人脸的描述方式，但是要找到一种能够不受各种因素影响的描述方式非常地困难，无论是最早使用的几何描述方式以及后来比较常用的代数描述方式，都不可避免地存在各种干扰。
人脸识别技术的发展与应用前景
人脸识别技术的发展与应用前景随着科技的发展，人脸识别技术变得越来越普遍，并在许多领域得到应用。
它可以帮助我们低成本、高效地进行身份验证、安全监控、个性化推荐和智能商业等方面的服务。
在本文中，我们将讨论人脸识别技术的发展历程和应用前景。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术是一种生物特征识别技术，它通过摄像头捕捉人脸图像，并将其转换为数字信号进行处理和识别。
在人脸识别技术的发展历程中，有几个关键时期：1、1970年代至1980年代初：这个时期的人脸识别技术主要通过手工特征提取（如眼睛位置、嘴巴位置、鼻子等）和模式匹配（如卷积神经网络）来进行人脸识别。
这种方法需要大量的人力和时间，并且容易受到照片的质量、姿势和光线等因素的影响。
2、1990年代：这个时期的人脸识别技术主要采用统计学方法（例如主成分分析）和局部特征分析方法（例如Gabor滤波器）来进行人脸识别。
这种方法在一定程度上改善了质量和姿态的影响，但需要较长的计算时间和高质量的图片库。
3、2000年至今：这个时期的人脸识别技术主要采用深度学习算法（例如卷积神经网络和残差网络）来进行人脸识别。
这种方法通过大量的图像数据和无人监督学习来提高准确率和稳定性，大大减少了计算时间和精度损失。
总的来说，随着技术的进步，人脸识别技术在准确率、检测速度和鲁棒性等方面得以显著提高。
同时，与以往不同的是，如今人脸识别技术可以在更严苛的条件下工作，例如在光线不足、在运动、戴眼镜、带帽等情况下。
二、人脸识别技术的应用前景人脸识别技术的应用越来越广泛，包括安全检测、医疗卫生、金融服务、商业智能、公共服务等领域。
1、安全监控：人脸识别技术可以在公共场所（如机场、车站、地铁、商场等）和城市道路等地方进行安全监控，帮助警方进行重要犯罪分析和追踪，防止和控制突发事件的发生。
例如，在公共安全管理中，人脸识别技术可以使用警方和公共安全部门的身份证，通过智能分析系统进行身份识别，并掌握特定的区域细节，以巩固安全保障。
人脸识别发展历程
人脸识别发展历程人脸识别技术是一种利用计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸特征的技术。
它已经经历了多年的发展。
以下是人脸识别技术的发展历程：1. 1970s-1980s年代：人脸识别技术起步阶段人脸识别技术起源于20世纪70年代，但当时由于计算机处理能力和算法限制，人脸识别的准确性和可靠性相对较低。
此阶段的主要研究内容包括边缘检测和特征提取等基础工作。
2. 1990s年代：研究重点由二维转向三维20世纪90年代，人脸识别技术开始关注三维面部数据的采集和识别。
这个时期涌现出了一些基于模型匹配和投影算法的研究成果，但仍然存在许多困难，如获取三维数据的成本高昂和传感器的限制。
3. 2000年代：特征提取和分类算法的突破进入21世纪，人脸识别技术取得了重大突破。
研究者们提出了一系列更加精确和高效的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等，并结合支持向量机（SVM）、人工神经网络等分类算法，提高了人脸识别的准确率。
同时，计算机计算能力的提高和摄像头技术的进步也为人脸识别的实际应用奠定了基础。
4. 2010年代：深度学习的崛起随着人工智能和深度学习技术的进步，人脸识别技术得到了极大的发展。
深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN），在人脸检测、人脸对齐和人脸识别等方面取得了显著的成果。
此外，大规模数据集的建立和云计算技术的应用进一步推动了人脸识别技术的发展和应用。
5. 当前及未来：多模态和真实场景下的应用目前，多模态人脸识别（如结合语音和人脸）和在真实场景下（如低光、姿态变化）的人脸识别成为研究的热点。
此外，随着人脸识别技术的广泛应用，相关的法律、隐私和伦理问题也越来越受到关注，需要在技术发展的同时加强相关政策和规范的制定。
综上所述，人脸识别技术经历了从起步阶段到深度学习时代的发展过程。
随着技术的发展和应用场景的拓展，人脸识别技术有望在安全监控、金融服务、智能门禁等领域发挥更大的作用。
人脸识别报告范文
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一、背景
人脸识别技术是一种用于自动识别人脸的技术，它可以根据特征点来
实现人脸识别。
人脸识别在当今的技术世界中具有重要意义，它可以帮助
我们有效地确定一个人，并用于许多应用领域，如门禁系统，网络安全和
身份识别等。
二、人脸识别技术的历史
人脸识别技术的历史可以追溯到上世纪七八十年代，彼时，从照片上
检测出人脸的技术由伊索克拉底学院开发，并被称为“图案识别”。
它使
用了一种模式匹配方法来识别人脸。
20世纪90年代末，随着计算机科学
的发展，计算机视觉技术得到了重大发展，这使得图像处理技术变得更加
可靠和高效。
由此，人脸识别技术也得到了极大的改进，变得更加精确。
三、人脸识别技术的原理
人脸识别技术的原理是基于特征点来实现的。
一个人的脸部可以被分
解为一些特征点，如眉毛、鼻子、嘴巴、眼睛等。
通过特征点可以把一个
人的脸转换为一个特征向量，并与已知的特征向量进行比较，从而实现人
脸识别。
四、人脸识别技术的应用
人脸识别技术在当今的社会中应用非常广泛，它被广泛应用于门禁系统、网络安全和身份识别等领域，用于检测人员身份，以及确保网络安全。
人脸识别的历史与发展
人脸识别的历史与发展随着科技的日益发展，人脸识别技术已经成为一个独具潜力和重要性的领域。
它正在各个行业得到广泛应用，例如安全领域、金融领域、社交媒体等。
本文将探讨人脸识别技术的历史与发展，并着重讨论其对个人隐私、社会安全和伦理道德带来的挑战。
人脸识别的历史可以追溯到20世纪60年代。
最早的人脸识别系统主要依靠计算机对人脸图像进行简单的处理和匹配。
然而，由于当时计算机的处理能力和图像采集设备的限制，这些系统的识别准确率并不高。
直到20世纪90年代，随着计算机图像处理技术的快速发展，人脸识别技术才迎来了一个新的发展阶段。
特征提取、匹配算法的不断改进，使得人脸识别系统的准确率显著提高。
发展到21世纪初，互联网的普及使得大规模人脸图像的获取变得相对容易。
加之硬件设备的不断进步，如高像素相机和深度学习算法的引入，人脸识别技术开始逐渐走向成熟。
它在安全领域的应用逐渐扩大，如门禁系统、边境安全检查和监控监测等。
此外，在社交媒体和移动支付等领域，人脸识别技术也被广泛应用。
然而，随着人脸识别技术的快速发展，涉及到隐私和道德等问题也日益凸显。
人脸识别技术的应用已经渗透到我们日常生活的方方面面。
虽然便利了我们的生活，但也引发了诸多担忧。
一个明显的问题是个人隐私的泄露。
人脸识别技术的应用意味着个人的脸部信息会被捕捉、存储和分析。
如果这些数据落入了不法分子的手中，那么个人的隐私将会受到严重侵犯。
另一个问题是人脸识别技术的普及和滥用。
近年来，一些国家和地区开始在公共场所大规模采集和使用人脸识别技术。
一方面，这种技术的应用可以增加社会的安全性，如协助警方追捕犯罪嫌疑人。
然而，如果这种技术被滥用，就有可能对人权产生负面影响。
人民的自由和隐私权可能会受到政府或其他机构的滥用。
此外，人脸识别技术还引发了一些伦理道德上的问题。
例如，在一些机构或公司中，人脸识别技术被用于员工的考勤和工作监督。
这种实践可能会引发员工的抵触，认为自己的隐私受到了侵犯。
人脸识别发展历史
人脸识别发展历史人脸识别技术随着计算机科学和人工智能的发展不断进步。
早在1960年代，人们就开始对人脸识别技术进行研究，但是由于计算机处理速度和存储容量的限制，这项技术受到了许多限制。
直到1980年代，随着计算机技术的进步，人脸识别技术才开始真正迈向商业化应用。
在1988年，依靠计算机图像处理技术，第一篇人脸识别的基础论文被发表。
自那时以来，人脸识别技术一直在迅速发展。
随着集成电路和计算机视觉的提高，许多公司开始将人脸识别技术投入实际应用。
在许多公共场合，例如机场、银行和办公室等，人脸识别技术已经广泛应用。
在过去的几年中，人脸识别技术已经发展得越来越智能。
现在，一些先进的人脸识别技术可以准确地识别人脸，甚至可以从图像中获取人的情感信息、性别、年龄和身份等。
其中最具代表性的是DeepFace技术，这是由Facebook开发的一项高级人脸识别技术。
其独特的算法可以通过比对一组图像而不仅仅是两个图像来识别人脸。
DeepFace技术可以高效地识别人物，准确率高达97%以上。
不过，随着人脸识别技术不断发展，人们也开始对其潜在的危险性提出了质疑。
人脸识别技术可以用于监视和跟踪人们的日常活动，如果被用于不正当用途，会侵犯人们的隐私和自由。
因此，人们在使用人脸识别技术时需要保持警惕，并遵守相应的法律法规，例如不得滥用、不得侵犯他人隐私等。
同时，我们也需要在使用人脸识别技术的过程中不断优化其算法，确保其准确率和可信度。
总之，人脸识别技术的发展历程是漫长而充满挑战的。
通过不断努力和探索，我们相信它将会在更广泛的领域中发挥重要的作用，并对社会产生积极的影响。
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1 引言在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。
每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。
然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。
这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸!那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。
然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。
即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。
而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。
即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。
这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。
当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。
我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。
本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。
2 人脸识别发展历史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(Geometric feature 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(Normalized Correlation)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(Principal Component 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(Linear Discriminant 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 Graph Matching，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(Rockefeller University)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(Face Alignment)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。