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發布時間：2020-12-31 07:27
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人臉識別的發展歷史
第壹階段（1950s—1980s）初級階段
人臉識別被當作一個一般性的模式識別問題，主流技術基于人臉的幾何結構特征。這集中體現在人們對于剪影（Profile）的研究上，人們對面部剪影曲線的結構特征提取與分析方面進行了大量研究。人工神經網絡也一度曾經被研究人員用于人臉識別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索（Bledsoe）外還有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。總體而言，這一階段是人臉識別研究的初級階段，非常重要的成果不是很多，也基本沒有獲得實際應用。
第二階段（1990s）高潮階段
這一階段盡管時間相對短暫，但人臉識別卻發展迅速，不但出現了很多經典的方法，還出現了若干商業化運作的人臉識別系統，比如為的 Visionics（現為 Identix）的 FaceIt 系統。 從技術方案上看， 2D人臉圖像線性子空間判別分析、統計表觀模型、統計模式識別方法是這一階段內的主流技術。
第三階段（1990s末~現在）
人臉識別的研究不斷深入，研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題，主要包括以下四個方面的研究：
1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。
2）深入分析和研究影響人臉識別的因素，包括光照不變人臉識別、姿態不變人臉識別和表情不變人臉識別等。
3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學習方法。
4）利用新的數據源，例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。
刷臉簽到，人臉簽到系統，現場會議人臉識別簽到
人臉識別簽到概述
隨著當今信息產業智能科技的發展，以及全球性信息基礎設施的不斷完善，現代化的會議中心和辦公環境成為會議的需要，傳統的手工簽到則存在難以統計、無法識別人員等弊端，而以打卡、為代表會議簽到產品，則存在著替打卡、效率低下，不易統計，管理和使用維護成本高等弊端。
人臉識別會議簽到系統概述
人臉識別技術作為目前成熟的生物識別技術之一，通過自有的深度學習技術，極大提高人臉識別的精準度。
人臉識別簽到系統基于人臉識別技術，有效解決原有身份牌、條形碼、指紋等簽到問題，形成了會議簽到及管理的一整套解決方案。該系統利用人臉識別技術在管理系統事先提交參會人員信息資料完成人臉注冊；主要利用該技術實時甄別每個通過簽到口進入會展內的人員并快速精準完成簽到，同時管理系統實時統計分析簽到人數、到場人員、簽到記錄等情況，生成報表供主辦方分析管理，避免了會議簽到時需要大量人力做重復工作，節省成本提。
什么情況下使用人臉識別系統會比較合適
關鍵人物如私行闖關，就會在0.01秒之內被揪出來，一同向其他安保中心"報警".其他，某些重要區域如控制中心只允許特定身份的作業人員進出，這時候面部檔案信息未被系統存儲的所有人全都會被拒之門外。人臉識別系統與此前的指紋辨認系統比較。
人臉識別系統有許多的改進。指紋技術的運用壽數不如人臉識別系統，運用本錢也高于人臉識別系統。由于沾水、沾汗、沾灰，還有傳感器只能在室內運用等原因，指紋辨認系統在露天戶外運用的可能性很小。而用于人臉識別的攝像機一天24小時都可作業，苐一它不冒犯別人人權，第二它是很安全的，不管室內仍是戶外均可運用。
人臉識別系統意味著每個人的臉上都貼著名字，外人看不見，但監控系統能看得見。包括外國人，從踏入我國的一瞬間，他的圖像和個人資料就會進入電腦的控制中心，不管在什么地方出現，都可認出此人。而且被查詢的人不知道有設備在監督他，起到了科技奧運、文明奧運的功用。
