人臉識別的現狀

　

安裝人臉識別系統，能提高檢測速度，人臉識別的用途主要在安全部門，識別使用范圍一般有兩種。

實時使用，如采集部分圖像，要求系統能夠較快地查找到識別對象。在一個較大的圖像庫中查找出相應的圖像，這一實現對身份證確認等用途具有其實用性。

查詢功能，這一功能一般不需實時要求，從圖像庫中找出相應的人臉圖像即可。這樣可以減少人類的大量工作。

一般場合下，采用的人臉識別都要求在短時間內能夠做出迅速的反應。對于一幅像素點為L×L的二維256級灰度人臉圖像，處理的信息量高達L×L×8位，要迅速地找出人臉的基本特征，必須找出合理的算法對圖像進行區分。

人臉識別與其他特征識別的不同之處在于：人臉是三維立體圖像，但是待識對象卻是經過三維到二維的投影過程，這個過程使許多特征信息丟失，并甚至可能丟失人臉的識別信息。

事實說明，當人臉進行深度旋轉成像時，很多圖像人類自身都不能精確地區分，因此在人臉識別研究過程中，將不考慮深度旋轉后成像的樣本識別效果。

在人臉識別研究中，必須考慮的問題有平面旋轉、光照影響、縮放等。

另一方面，人臉的信息量遠遠比虹膜和指紋的信息量大，因而在實際識別中比虹膜和指紋具有更大的難度。雖然人臉識別的難度較指紋和虹膜識別大，但人臉識別具有其獨特的意義，在獲取樣本時，人臉成像的距離范圍不像指紋和虹膜那樣有較大的限制。

限于現有的人臉圖像處理能力，目前對人臉模型的處理主要集中于靜態人臉處理，另外還有人臉定位、人臉跟蹤、人臉檢測、人臉表情識別和人臉模擬等工作。

人臉定位和人臉跟蹤主要針對多媒體圖像人臉的查詢問題;人臉檢測可以廣泛地使用在對人臉的預處理工作中;現階段人臉模擬主要配合語音識別等場合模擬人臉表