人臉識(shí)別經(jīng)過近 40 年的發(fā)展，取得了很大的發(fā)展，涌現(xiàn)出了大量的識(shí)別算法。這些算法的涉及面非常廣泛，包括模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、子空間理論和流形學(xué)習(xí)等眾多學(xué)科，所以很難用一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)這些算法進(jìn)行分類。

根據(jù)輸入數(shù)據(jù)形式的不同可分為基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別和基于視頻圖像的人臉識(shí)別。因?yàn)榛陟o態(tài)圖像的人臉識(shí)別算法同樣適用于基于視頻圖像的人臉識(shí)別，所以只有那些使用了時(shí)間信息的識(shí)別算法才屬于基于視頻圖像的人臉識(shí)別算法。

人臉識(shí)別的原理是使用者首先需要采集自己的人臉特征信息，在應(yīng)用的過程中，使用攝像頭獲取當(dāng)前人物的面相特征。最后將當(dāng)前捕獲到的人像特征與之前存儲(chǔ)的人臉數(shù)據(jù)檔案進(jìn)行對(duì)比。人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了20多年的發(fā)展歷史，從最初的2D識(shí)別到現(xiàn)在的3D識(shí)別，識(shí)別精度達(dá)到了99%以上，未來以3D是主流，而且會(huì)是融合方案，就是為了提高識(shí)別的精準(zhǔn)度和應(yīng)用場(chǎng)景，他會(huì)同時(shí)用多個(gè)攝像頭。

人臉識(shí)別主要是靠硬件進(jìn)步+AI來推動(dòng)，在硬件方面主要是這幾種：

1、3D結(jié)構(gòu)光：通過近紅外激光器，將具有一定結(jié)構(gòu)特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進(jìn)行采集。這種具備一定結(jié)構(gòu)的光線，會(huì)因被攝物體的不同深度區(qū)域，而采集不同的圖像相位信息，然后通過運(yùn)算單元將這種結(jié)構(gòu)的變化換算成深度信息，以此來獲得三維結(jié)構(gòu)。

2、TOF是飛行時(shí)間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫，其原理是：傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的脈沖紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計(jì)算光線發(fā)射和反射時(shí)間差或相位差，來?yè)Q算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機(jī)拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來。

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