近年来随着深度学习的发展 ， 人脸识别技术取得了突破性进步 ， 全球范围内相关研究团队众多 ， 以中美俄日欧等国家和地区较为。根据 NISTFR 町2020 年 10 月的测试结果 ， 全球 10 的算法半数以上来自中国 。
虽然各国的人脸识别算法有性能上的差异 ， 但差距并不大 。以 FR 町 VISA测试集为例 ， 百万分之一误报对应正确率前 30厂家性能都已超过或者接近99% 。人脸识别的技术发展已由注重算法精度提升向以改善实际应用效果的方向转变 ， 并出现了以下应用趋势。由简单场景向复杂场景转变。简单场景人脸识别精度趋于饱和已经成为业界的共识 ，业界将注意力转移到复杂场景人脸识别问题并表现在具体应用场景上 。从高分辨率 、 小姿态 、 光照适中的人脸卡口场景转变到低分辨率 、大姿态 、 低照度 、 模糊等低画质开放式场景 ， 这对人脸识别算法适应能力提出了新的挑战 ， 也是业界努力提升的方向 。
3D 人脸成为配合式应用的重要方向，随着 2017 年 iPhone X 将 Face ID 引入手机端 ， 3D人脸识别技术逐渐成为手机厂商旗舰机型的标准配置 。相比于 2D 人脸 ， 3D 人脸包含更为丰富的人脸信息 ， 对旋转 、 遮挡 、光照 、 照片攻击等具有更好的抗干扰能力 。在以门禁考勤 、 金融支付为代表近距离配合式应用中 3D 人脸逐渐成为常用的技术解决手段。
人脸识别是指对输入的人脸图像或者视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，并且依据这些信息，进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每张人脸的身份.人脸识别的研究起源于19世纪末，其发展大致分成三个阶段[5]：阶段以面部特征为主要研究对象；第二阶段称为人机交互式识别阶段，分为采用几何特征参数来表示人脸正面图像和统计识别为基础的方法；第三阶段才被称为真正的自动识别阶段，人脸识别技术进入实用阶段
人脸识别的技术与方法一般分为：基于几何特征的方法和基于模板匹配的方法.对于基于几何特征方法而言，首先检测出眼耳口鼻等脸部主要部件的位置和大小，然后分析这些部件的总体几何分布关系以及相互之间的参数比例来识别人脸.基于模板的方法也叫做基于表象的方法，人脸识别，利用模板与整个人脸图像的像素值之间的自相关性进行人脸的识别[6].通过分析常用的人脸识别方法，本文将人脸识别的方法分为基于几何特征的方法、基于模型的方法、基于统计的方法、基于神经网络的方法.
早的基于几何特征的方法由Bleclsoe提出，该方法将几何特征定义为面部特征点之间的距离和比率，通过近邻方法来识别人脸，但必须手动定位面部特征点，因此属于半自动系统.侧影识别是另一个基于几何特征的人脸识别方法，其原理是通过提取人脸的侧影轮廓线上特征点，人脸识别考勤，将侧影转化为轮廓曲线，提取其中的基准点，然后识别这些点之间的几何特征.
7月10日，媒体报道一名潜逃多年的逃犯在东湖绿道骑车健身，被东湖绿道的人脸识别系统辨别出，被东湖抓获，受到读者和的广泛关注。7月12日，记者实地探访东湖风景区分局东湖绿道人脸识别系统，看电脑是如何“看脸”抓逃犯的。
7月6日人脸识别系统抓捕逃犯视频，记者看到大屏幕视频显示，在7月6日16：56左右，东湖绿道人脸识别系统通过动态比对，九女墩驿站人脸抓拍机捕获的一名穿条纹T恤的游客正在绿道骑车健身，人脸识别门禁，他的脸部头像立即被人脸识别系统识别，自动弹出在屏幕上报警，同时系统又弹出两个窗口显示该人员所对应的，以及与全国在逃人员库中一名武汉籍案逃脸相似度达97.44%的比例信息。 同时，东湖分局指挥中心迅速安排视频巡查警力，及时调取东湖绿道沿线视频进行，几分钟后，在碧波宾馆门口，人脸识别软件，一举将疑似案逃犯抓获，整个过程仅用时15分钟。
此外，该系统能对不明人员进行身份鉴别。同时，人脸识别系统在寻找走失的儿童、老人方面也将起到重要作用。人脸识别系统启用后，只需提供走失人员的清晰面部照片，系统将自动在绿道进行查找，并在发现走失人员后发出警报。 东湖分局指挥室副主任朱雄文介绍，人脸识别系统从嫌疑人进入东湖绿道到被系统识别只需要几毫秒时间，利用人脸识别系统对逃犯进行实时，抓获逃犯是分分钟的事。 朱雄文表示，东湖绿道是人员密集场所，节假日达到上万人，安装人脸识别系统，大大提高了治安防范能力，人脸识别系统全天24小时工作，监控景区游客生命财产安全，也对份子起到震慑作用。
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