人臉識別門禁迅猛來襲，各大商業、住宅、學校、工廠均將普通門禁更新為人臉識別門禁，提升了園區的門禁安全問題。有效杜絕了外來人員隨意進出的狀況。我們今天就來了解下人臉識別的發展狀況。
一、人臉識別背景及內涵
人臉識別技術是一種基于生物特征來進行個體識別的技術隸屬于生物特征識別技術。目前生物特征識別技術涉及到的生物特征很多，如臉、指紋、視網膜、虹膜、簽名、指紋和聲音等，其中最主要的生物特征是人臉、指紋和虹膜，這3種識別技術是3大生物特征識別技術。人臉識別技術已經有多年的研究歷史，目前技術也已經逐步成熟，可以實現人臉的識別，當然也存在一些缺陷，目前研究人員正在不斷努力的進行完善。通過分析可以發現，指紋和虹膜識別技術在普遍性、獨特性、穩定性和防欺騙性上都有很好的表現，而與它們相比人臉識別在獨特性、穩定性和防欺騙性上都比較一般，但從實際實施上考慮，無論是指紋識別技術還是虹膜識別技術都需要被識別人的配合，需要其在設備前進行停留和觸摸等操作，而人臉識別技術則不需這么復雜，只需要攝像頭在人經過時將其拍下就可以完成識別，所以能在公共場合以及人群密集的地方使用，總之，和其他識別技術相比，人臉識別技術具有3方面優點：
（1）用戶容易接受，只需要進行簡單的操作就可以完成，不需對用戶進行特殊的要求。（2）具有很高的防偽性，仿造和被盜十分困難
（3）使用方便，可以隨時隨地的進行使用，不存在丟失和被盜的風險。
此外，人臉識別技術的精度也比較高，在個人身份鑒定方面具有很多優勢，正因如此這項技術能夠在很多的領域中進行應用。
二、人臉識別構成要素
人臉自動化檢測與識別技術在廣義角度上來看，包含了人臉檢測和識別技術；從技術專利的角度進行分析，可以認為是信息系統的組成部分。通過對相關文獻的分析和總結，人臉自動檢測與識別是這一種假設條件下的身份驗證技術。對上述說法進行分析和整理，可以對人臉自動檢測和識別技術進行以下總結。
1、人臉檢測。當輸入圖像到系統后，系統會進行自動識別，如果識別其為人臉，那么就會對人臉圖形的位置進行檢測。在人臉的檢測過程中，光線、角度等等因素都會造成一定影響。
2、人臉的規范化。由于光線、角度以及尺度的不同都會對人臉圖像造成變化，人臉自動檢測與識別系統能夠對人臉圖像進行自動校正，消除這些因素的影響，實現人臉的規范化。
3、人臉的表征。能夠對人臉特征進行提取，這對于人臉自動檢測與識別技術是非常重要的，是人臉識別的基礎。
4、人臉識別。基于提取的人臉特征進行身份的驗證。
5、人臉表情分析。基于人臉情緒模型來自動的完成人臉表情的分類和識別工作。
6、編碼分析。基于提取的人臉特征，對其進行編碼分析。
三、人臉識別技術的發展階段
第一階段，主要研究簡單背景中的人臉的識別和人臉識別過程中所需的面部特征。二十世紀七十年代，得利于電腦的發展，開始有研發人員利用電腦搭建質量較高的人臉灰度圖模型。在這個階段的研究雖然人臉識別還未能真正落地應用，但是對設計師機器識別人臉算法和系統的工程師有很重要的引導。
第二階段，主要研究的是人機交互式的人臉識別。同樣的，這主要還是老外們在研究，采用幾何特征參數和多維特征向量共同描述人臉圖像信息，同時基于這種思想開發了圖像識別系統。Kobayashi和kaya將統計識別的相關理論應用到人臉識別眾，采用歐式幾何距離來描述面部特征，比如嘴唇和鼻子的距離、鼻子和眼睛的距離等等。Stonham則提出了一種單隱層的自適應神經網絡來進行人臉識別和表情分析。盡管如此，這個階段還是沒有擺脫人工干預，還是需要操作員的某些經驗知識。
第三階段，機器自動識別階段。隨著計算機硬件配置的不斷提高和算法的不斷改善和提高，人臉識別的運算速度和效率也越來越高。不僅能自動識別正面的光照良好、沒有遮擋的面部，而且對不用姿態、不同表情、不同年齡、不同光照的人臉也能進行識別。甚至可以識別出表情、年齡等信息。現今，機器識別的準確率已經超越了人類。
近幾年來，隨著數據庫訓練基礎的大大增加，和神經技術的累積，再加之統計學和數據學的發展，才逐漸走向了成熟。加上計算機的發展、物聯網、互聯網行業的快速發展，人臉識別的精度也逐漸上升，人臉識別技術也得到了前所未有的發展。人臉識別算法的更新、掃描方式、對比方式、數據庫，各個環節相關打通，人臉識別終端設備終于投入到實際生產以及服務中來。
人臉識別行業的發展也面臨著很多挑戰，以及需要攻克的技術難關，不過人類的智慧是無窮的，隨著大數據、共享時代的來臨，人臉識別的技術應用正在向著一個新的高峰不斷攀登，讓我們跟著時代一起，拭目以待吧。
