2人脸识别发展历史
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与应用
人脸识别技术的发展历程与应用随着科技的不断发展，人们的生活越来越依赖于科技，人脸识别技术也是近年来快速发展的一项技术。
对于许多人来说，人脸识别技术已经不是陌生的概念了。
人脸识别技术早在上世纪70年代就开始应用于生活中，而近年来随着技术不断改进和应用场景越来越广泛，人脸识别技术的发展历程也变得越来越迅速。
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70年代，当时的技术还十分原始，只能识别二值图像上的特征点。
80年代初，随着电视技术，数字图像处理以及计算机技术的快速发展，人脸识别技术逐渐得到了改进。
1991年，首个基于人脸识别技术的商业项目诞生。
1992年，美国M.I.T推出了名为"Eigenface"的人脸识别技术，这一技术不但可以在识别人脸的基础上还可以通过图像数据的处理生成人脸图像。
进入21世纪，随着深度学习、机器学习等相关技术的快速发展，人脸识别技术的性能得到了很大的提升。
2010年，美国M.I.T 的Ryan、Evan等人提出了DeepFace系统，这一技术在Labeled Faces in the Wild（LFW）数据集进行测试，识别率达到了97.35%。
随着科技的进步，现在的人脸识别技术已经非常成熟，准确率远高于人类，而且还可以通过增加数据量和改进深度学习算法等方式提高技术的识别准确率。
二、人脸识别技术在生活中的应用1. 安防领域人脸识别技术在安防领域中得到了广泛应用，如在银行、机场、地铁站等公共场所可以看到人脸识别技术的应用。
这种技术可以通过对比数据库中的人脸信息进行识别，从而达到防止恶意进入、保障人员安全等目的。
另外，人脸识别技术还能够高效地识别危险人物，为公共安全保驾护航。
2. 消费支付领域人脸识别技术也被广泛应用在消费支付领域。
通过人脸识别技术，用户就可以直接扫描自己的脸部进行付款。
虽然这种支付方式一开始存在一定的安全隐患，但是随着技术的不断改进以及数据加密等技术的应用，许多用户便开始接受这种支付方式。
人脸识别技术的发展历程
人脸识别技术的发展历程人类一向热衷于研究破解生活中的难题，人脸识别技术就是其中之一。
在古代，人们只能通过大量的侦查、审讯、刑讯等方法获取信息，但是，这种方法十分低效且容易导致冤假错案。
随着科技的进步，人们开始研发出各种新型的识别技术，人脸识别技术就是其中之一。
今天，我们来一起了解一下人脸识别技术的发展历程。
第一阶段：机械相机时代在机械相机时代，由于技术的限制，人脸识别技术还处于非常原始的阶段。
首先，人们必须在相片中明确标出被检测者的脸部区域才能进行识别。
其次，人们在照片中的表情、角度、照明等条件都必须尽可能恒定才能得到准确的结果。
即使这样，即使是手动标记出被检测者的脸部区域，仍然会出现许多误差。
第二阶段：电脑图像处理时代20世纪80年代，随着电脑技术的迅速发展，学者们开始尝试使用计算机进行图像处理与人脸识别。
在这个时期，人们发现由于电脑计算速度的提高以及速度和内存的增加，计算机能够准确地进行图像处理和模式匹配，从而大大提高了检测准确率并改善了处理时间。
第三阶段：深度学习时代21世纪初，随着深度学习技术的应用，人脸识别技术得到了大幅度提升。
深度学习模型采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法，可以学习图像的高层次特征，并提高图像识别的准确度。
深度学习技术的优势不仅在于它的识别准确度，还有长期的稳定性和快速处理速度。
目前，人脸识别技术得到了广泛的应用，无论是在安全监控、拍照识别还是在社会倡议方面，都有着非常广泛的应用前景。
例如，在畜牧养殖行业，一些成熟的在民警部门有着广泛的应用的人脸识别技术被引入到了该行业的管理中，实现了对牛头识别、出栏记录以及智能喂养等一系列功能。
在酒店行业，一些先进的人脸识别技术被引入到了酒店管理中，实现了门锁开启、自动结算以及入住记录等诸多功能。
除此之外，人脸识别技术也被用于公共事业，例如现在许多安检口都已经应用该技术。
尽管人脸识别技术在应用中展现出了明显的优势，但同时也存在一些安全性和隐私性问题。
人脸识别技术发展现状与未来趋势分析
人脸识别技术发展现状与未来趋势分析引言：人脸识别技术作为生物识别的一种重要方法，近年来在安全、金融、教育等领域得到了广泛应用。
本文将从人脸识别技术的发展历程、现状以及未来趋势等三个方向对该技术进行分析，以期了解其技术特点、应用领域以及未来发展方向。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术源于20世纪60年代末的模式识别研究。
1973年，美国的国防高级研究计划局（DARPA）开始着手开展人脸识别技术的研究，并取得了初步的进展。
20世纪90年代初，基于二维特征提取和匹配的人脸识别技术逐渐成熟，但受限于图像质量、光照条件和角度等问题，应用场景受到一定的制约。
二、人脸识别技术的现状随着计算机技术和人工智能的快速发展，人脸识别技术迅猛发展，现在已经具备了较高的准确率和有效性。
该技术可以通过常规摄像头采集人脸图像，并通过对图像进行特征提取和匹配，实现可靠的身份认证和比对功能。
人脸识别技术已经广泛应用于刑侦、边检、安防、金融等领域，并在部分场景取代了传统的身份证、密码等验证方式。
人脸识别技术在金融领域中的应用尤为突出。
越来越多的银行采用人脸识别技术作为客户身份认证的手段，提高了金融交易安全性和效率。
同时，人脸识别技术也在教育领域得到广泛应用，用于学生考勤、宿舍门禁等管理，方便了学校管理工作。
此外，人脸识别技术还被广泛用于公共交通、社交娱乐等领域，为人们的生活带来了更多便利。
三、未来趋势分析1. 深度学习技术的应用：目前，人脸识别技术已经开始采用深度学习技术，通过神经网络的学习和训练提高人脸识别的准确性和性能。
未来，随着深度学习技术的不断发展，人脸识别技术将进一步提升。
2. 多模态融合识别：随着传感器和硬件技术的不断进步，将多种识别模态（如声纹、指纹等）与人脸识别技术相结合，可以更好地弥补单一模态的不足，提高识别的准确性和可靠性。
3. 隐私保护和伦理规范：人脸识别技术的不断应用也带来了隐私保护和伦理规范的问题。
未来，需要制定相关的法律和规定，加强对人脸识别技术的监管，确保其在应用中合法、公正、透明。
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应用
人脸识别技术的发展与应用人脸识别技术是一种以人脸为特征进行身份验证与识别的生物识别技术。
随着科技的进步和人工智能的快速发展，人脸识别技术正逐渐走进我们的日常生活，并在多个领域得到了广泛应用。
本文将从技术的发展历程、应用场景以及相关争议等方面，探讨人脸识别技术的发展与应用。
一、技术的发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代早期，当时的技术受限于硬件和计算能力，因此只能实现有限的人脸检测和匹配功能。
随着计算机技术的进步和图像处理算法的改进，人脸识别技术逐渐迈入了一个新的发展阶段。
20世纪80年代和90年代，人脸识别技术的研究主要集中在基于特征点的方法，即通过提取人脸特征点的位置来进行识别。
然而，这种方法对于光线、角度和表情等因素的敏感性较高，导致了识别的准确性和稳定性较差。
进入21世纪，随着深度学习算法的兴起，人脸识别技术取得了巨大的突破。
深度学习技术通过大规模的数据训练神经网络，可以自动学习和提取人脸的高层次特征，从而实现更准确和鲁棒的人脸识别。
此外，随着硬件设备的更新换代和计算能力的提升，人脸识别技术的速度和效率也得到了大幅提升。
二、应用场景1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域的应用非常广泛。
例如，在机场、车站、大型公共活动场所等地，人脸识别技术可以实现对人员身份的快速识别和鉴别，从而起到了防控恐怖袭击和犯罪活动的作用。
同时，一些企事业单位也运用人脸识别技术加强了门禁系统，提高了园区的安全性。
2. 社交娱乐领域：人脸识别技术在社交娱乐领域得到了广泛应用。
例如，各种人脸变换的App，可以通过人脸识别技术将用户的面部特征与动画或虚拟形象进行合成，带来趣味和娱乐体验。
此外，人脸识别技术还可以用于社交网络的面部标记和人脸识别相册等功能。
3. 金融领域：人脸识别技术在金融领域的应用也越来越广泛。
例如，一些银行和支付机构通过人脸识别技术实现了无感支付，用户无需携带密码或手机，只需要使用面部特征进行支付即可。
人脸识别的历史与发展(六)
人脸识别的历史与发展一、古代的人脸识别技术在古代，人们对于面孔的识别主要依靠记忆和认知能力。
尽管没有现代科技的支持，但古人对于面孔的识别能力也是非常惊人的。
由于没有照相机等工具，古代的人脸识别主要依赖传统的绘画技术和雕塑技艺。
例如，古埃及在制作法老的雕像时，能够惟妙惟肖地表现出各个法老的面部特征，以及他们的肤色、发型、眼形等细节。
二、人脸识别技术的现代起源人脸识别技术的现代起源可以追溯到20世纪60年代。
在那个时期，科学家们开始探索如何利用计算机和数学模型来实现自动人脸识别。
早期的人脸识别系统主要基于几何特征，例如脸部轮廓、眼睛的位置和大小等。
但由于当时计算机性能有限，加上光照条件的限制，这些早期的人脸识别系统并不十分准确和可靠。
三、人脸识别技术的进展与突破随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术也取得了长足的进步。
其中一个重要的突破是基于人工神经网络的人脸识别算法的提出。
通过这种算法，计算机能够学习和模拟人脑的神经网络，从而提高人脸识别的准确率。
在近年来，随着深度学习技术的兴起，人脸识别技术取得了更加显著的进展。
深度学习技术结合了大规模数据集和强大的计算能力，使得人脸识别系统能够准确地捕捉人脸的细节特征，并进行高效的比对。
例如，现在的人脸识别系统已经可以在大规模视频监控中实时地进行人脸识别，这对于维护公共安全起到了重要的作用。
四、人脸识别的应用领域人脸识别技术的广泛应用已经渗透到各个领域。
在安全领域，人脸识别已经成为了识别和验证身份的重要手段，例如手机的解锁功能、电子支付的身份确认等。
在犯罪侦查领域，人脸识别技术能够帮助警方快速地找出嫌疑犯，加强犯罪预防和打击。
在商业领域，人脸识别可以用于客户管理、市场分析等，帮助企业更好地了解顾客需求。
然而，人脸识别技术也引发了一些关于隐私和道德等问题的争议。
例如，一些国家和地区的人脸识别技术被用于大规模的监控和社会控制，引发了人权保护的担忧。
同时，人脸识别技术也面临着对于个人隐私的侵犯和滥用的风险。
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人脸识别发展历史
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。
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。
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。
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。
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)
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别
与绘制技术。
该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根
据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件
下的合成图像。
基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)
表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由
任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。
这意味着
一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子
空间来近似。
这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进
一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。
而且，这使得用凸优化
方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。
而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
3 结束语
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。
这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。