马鞍山人脸识别-一路机电人脸识别机-人脸识别

如今人脸识别技术在的应用可以说是相当广泛，应当说人脸识别技术重在解决社群管理中的人的身份识别问题。我国又是人口大国，群体活动频次相当高，其风险也随之而来。比如大型演唱会、运动会，人脸识别企业，很多时候做不到人、票信息一致，这就有可能导致群体活动风险产生。因此，针对此类群体活动场景专门优化了系统，除了简单的闸机识别，还应包括人脸图像采集、人脸定位、人像识别预处理、人脸预警等。这样系统无疑在社区管理中也可适用。目前，在普通的社区管理中，通常使用人脸识别门禁，仅提供简单的开关门功能。

在---、教育、医院、社区、边检、金融、企业等场合的管理中，人脸识别，人脸识别均有---的作用。---是在建设“平安城市”、“平安社区”当中，人脸识别更是必不可少的项目。随着人脸数据库的逐步建立，---的行动管理已经可以纳入到社会统一管理层面，做到---的有效---管理。

第壹阶段（1950s—1980s）初级阶段

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（profile）的研究上，人们对---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。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（1990s）---阶段

这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多---的方法，还出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如为的 visionics（现为 identix）的 faceit 系统。 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（1990s末~现在）

人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：

1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3d信息的3d人脸识别方法。

2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。

3）利用新的特征表示，人脸识别应用，包括局部描述子（gabor face， lbp face等）和---学习方法。

4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。