人臉識別算法的背景

傳統的個人認證方式，如密碼、證書、IC卡等。，因其與身份者的可分離性，不能滿足現代社會經濟活動和社會安全防範的需要，導致偽造、盜用、解碼等現象時有發生。生物識別包括指紋、掌紋、聲音、人臉、虹膜、步態、手掌靜脈等等。指紋和掌紋掃描在生物識別技術中應用廣泛，但往往會因皮膚紋理、幹燥等條件而誤判，造成不必要的麻煩，遠遠不能滿足人們的需求。隨著科學技術的不斷發展，以及社會對身份識別的要求越來越高，生物識別技術逐漸多樣化，如虹膜識別、語音識別、筆跡識別、簽名識別、人臉識別等生物識別技術。

人臉識別作為模式識別和圖像處理領域的成功應用之壹，在過去的20年中壹直是壹個研究熱點。相比之下，人臉識別的通用性、可收集性和可接受性更高，具有方便、友好、易於接受、不易偽造等壹系列優點。機器自動人臉識別的研究始於PRI的Bledsoe在1966的工作。1990日本研發的人像識別機，可以從1的3個500人中識別出妳要找的人。1993年，美國國防部高級研究計劃局和陸軍研究實驗室成立了費雷特(人臉識別技術)項目組，建立了Feret人臉數據庫，用於評估人臉識別算法的性能。2007年，上海市質量技術監督局發布了城市軌道交通和酒店商務辦公樓兩項地方標準，為人臉識別技術在上海世博會2010中的應用提供了技術規範。2008年，人臉識別被應用於奧運會的安保工作。人臉識別技術已經開始進入普通生活。國內外人臉識別技術仍處於進壹步發展和完善的過程中，市場機會處於起步階段，可廣泛應用於安防、考勤、網絡安全、銀行、海關邊檢、物業管理、智能身份證、門禁、計算機登錄系統、國家安全、公共安全、軍事安全等領域。