人脸识别发展史
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术，同时需
智能人脸识别
人脸识别发展史
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向工智能的转化。
人脸识别系统组成分析：
系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为查到目标提供服务。
有研究表明，儿童识别目标（如人脸）往往依据目标的某些局部特征，而成年人则侧重于记住目标的全局。
人脸特征的探测也可作为一种图像预处理手段，如果确定了两眼的位置，得到两眼间的距离，依此就可得到人脸的尺度大小，进行尺度标准化处理，解决人员距离采集器远近的问题。从理论上来说，人脸的关键部位特征相对比较稳定，对人脸、方向等没有过多要求，通过算法提取的特征能准确反映对象的特征，具有一定的不变性，保证了结果输出的一致性，能够满足人脸识别在早期各应用场景的使用。
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