人臉識(shí)別技術(shù)是以身份檢索或校驗(yàn)為目標(biāo)，通過(guò)從給定的靜態(tài)或動(dòng)態(tài)圖像中提取人臉信息等手段，與數(shù)據(jù)庫(kù)中已知身份人臉進(jìn)行匹配的過(guò)程。由于受到光照、表情、遮擋、朝向等干擾因素的影響，與其他基于身份證、虹膜、掌紋、指紋等技術(shù)手段相比，人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率相對(duì)較低，但其采集方式最為友好：無(wú)須當(dāng)事人配合，甚至在其意識(shí)不到的情況下，就完成了對(duì)人臉信息的采集與識(shí)別。因此，人臉識(shí)別技術(shù)在過(guò)去的四十多年中一直是人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題，至今已逐漸走向成熟，已經(jīng)應(yīng)用于反恐、安防、門(mén)禁等領(lǐng)域，近年來(lái)開(kāi)始向教育、金融等領(lǐng)域推廣。
      根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同，人臉識(shí)別可分為針對(duì)二維圖像的人臉識(shí)別、針對(duì)監(jiān)控視頻的人臉識(shí)別、針對(duì)近紅外、熱紅外成像或素描等的多模態(tài)人臉識(shí)別和針對(duì)深度信息的三維人臉識(shí)別等。對(duì)于上述各種數(shù)據(jù)輸入類(lèi)型，均有來(lái)自學(xué)術(shù)界、業(yè)界的研究人員提出了基于不同假設(shè)、不同模型、不同學(xué)科背景的人臉識(shí)別處理方法。經(jīng)歸納，這些方法有類(lèi)似的處理步驟，主要包括以下幾類(lèi)：一是人臉檢測(cè)。解決“有幾張臉、臉在哪”的問(wèn)題，即從圖片或視頻中檢測(cè)并確定人臉的位置，并將其分離。二是人臉跟蹤(針對(duì)視頻人臉)。解決識(shí)別人臉“從哪來(lái)、到哪去”的問(wèn)題，對(duì)檢測(cè)到的每一張臉在視頻各幀中進(jìn)行跟蹤，如出現(xiàn)遮擋應(yīng)在遮擋結(jié)束后恢復(fù)跟蹤，比如兩張人臉交錯(cuò)而過(guò)應(yīng)不出現(xiàn)混淆。三是人臉規(guī)范化。解決“鼻子、眼睛、嘴巴位置對(duì)得上”的問(wèn)題，具體操作包括預(yù)處理、歸一化、人臉標(biāo)定等。四是人臉識(shí)別。即解決“這個(gè)人是誰(shuí)”(檢索)、“這個(gè)人是不是某客戶”(校驗(yàn))的問(wèn)題。
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