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脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统 ，是一种技术，它通过将人脸的数字图像或视频帧与已知人脸数据库进行比对，来识别个人身份。这种技术主要用于身份验证和用户身份确认服务，通过分析给定图像中的人脸特征来实现。人脸识别系统的开发始于20世纪60年代，**初作为计算机应用的一种形式。自那以后，随着时间的推移，人脸识别系统在智能手机和其他技术形式（如机器人技术）中得到了更广泛的应用。由于计算机化的人脸识别涉及对人的生理特征进行测量，因此人脸识别系统被归类为生物识别技术。尽管作为生物识别技术，人脸识别系统的准确性低于虹膜识别、指纹图像采集、掌纹识别或语音识别，但由于其无接触的过程，它被***采用。人脸识别系统已被部署在高级人机交互、视频监控、执法、旅客筛查、就业和住房决策以及图像自动索引等领域。 人脸识别，让支付更加便捷安全。金山区人脸识别发展前景
近年来，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，人脸识别技术得到了极大的推动。深度学习算法能够自动学习和提取面部特征，使得人脸识别技术更加精确和高效。这使得人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安防监控、金融支付、手机解锁等。总的来说，人脸识别技术的发展经历了从早期的手动测量到后来的自动化识别和深度学习等多个阶段。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人脸识别技术将继续在未来发挥重要作用。
人脸识别技术主要依赖于多种算法和技术，旨在通过提取和分析面部特征来识别和验证个体的身份。 栖霞区人脸识别监控上海软杰智能，人脸识别技术的领航者。
人物识别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脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。人物识别技术,是一种依据人的面部特征，如统计或几何特征来自动进行身份鉴别的一种技术，它综合运用了数字图像/视频处理、模式识别，机器学习等多种技术。
到了90年代，人脸识别技术开始进入初级应用阶段。这一时期的研究重点逐渐从二维图像转向三维面部数据的采集和识别。虽然面临着获取三维数据成本高昂和传感器限制等挑战，但研究者仍然取得了一些基于模型匹配和投影算法的研究成果。进入21世纪，人脸识别技术取得了重大突破。随着计算机计算能力的提高和摄像头技术的进步，研究者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、线性判别分析、局部二值模式等。同时，结合支持向量机、人工神经网络等分类算法，人脸识别的准确率得到了显著提高。如图1是21世纪人脸识别算法的趋势。智能设备中的人脸识别，便捷又安全。
而利用人物识别技术，只需摄下嫌疑犯面像，通过计算机网络将面像特征数据（比较大 30KB）传送到计算机中心数据库，系统即可自动与面像数据库中的逃犯面像比较，迅速准确地做出身份判断。面像识别技术可以在无人职守的状态下，自动捕捉头像并进行对比，一旦发现吻合的头像，可以自动报警并记录。使用面像识别技术，通过全国公安局、派出所的网络系统，可以**提高破案效率，同时对犯罪分子也将产生极大的威慑力量。在国外，英国伦敦警察局通过使用面像识别系统，在3个月内，破案率提高了34%。人脸识别运用，让校园管理更加智能化。栖霞区人脸识别监控
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几何特征匹配几何特征匹配 ，是一种早期的人脸识别方法。它主要依赖于面部的几何特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形状、大小和位置关系，来进行识别。通过测量这些特征之间的距离、角度和比例，可以构建出一个描述人脸的特征向量。然后，通过比较不同人脸的特征向量，可以实现人脸的识别。这种方法简单易行，但受光照、表情和姿态变化的影响较大。
模板匹配模板匹配 是一种基于图像相似度的识别方法。它首先构建一个标准的人脸模板，然后将待识别的人脸图像与模板进行比对，通过计算两者之间的相似度来判断是否属于同一人。模板匹配方法对于光照和姿态变化较为敏感，但其实现简单，计算效率高。 金山区人脸识别发展前景
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