傳統(tǒng)的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。
迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。
人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(網(wǎng)絡人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據(jù)等。
人臉識別：技術挑戰(zhàn)
1、可見光
不同的光線環(huán)境是影響人臉識別準確率的一個主要因素
2、姿態(tài)
絕大多數(shù)人臉識別算法只能 15 度的人臉姿態(tài)變化
3、遮擋
帽子、眼睛、圍巾、發(fā)型等可能遮擋人臉的因素
4、年齡
針對同一個人不同年齡時期的照片進行人臉識別，在技術上亦是一個挑戰(zhàn)。
5、海量人臉庫
當人臉庫規(guī)模達到 100 萬以上，對人臉識別算法的識別精度將是一個的考研，而且人臉庫規(guī)模越大，考研越大。
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