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人臉識別技術在計算機視覺、客戶身份鑒別、多媒體數據檢索等領域有著十分廣泛的應用前景。隨著該項技術的不斷成熟和完善，設計和建造過去僅在科幻影視作品中出現的各種高智能儀器設備逐漸成為現實。這些高度智能化的機器包括可以根據用戶的表情或神態做出合理響應的各種終端設備，可以有效過濾光照、姿態、表情、配飾（如眼鏡、耳環、圍巾）等噪聲影響從而辨別出用戶真實身份并確定其訪問權限的安檢系統人臉識別監控系統。

 

能否快速有效地提取與應用領域相關的人臉鑒別特征成了能否真正實現上述各種人臉自動識別系統的關鍵。人臉鑒別特征的提取過程是一個依據某個變換矩陣將人臉圖像向量映射為人臉特征向量的過程，在這個映射過程中，與應用領域密切相關的鑒別信息（如不同類型的人臉表情）被提煉了出來，而大量無關的其它信息（如眉毛的濃淡、嘴巴的大小等）則被舍棄。由人臉圖像向量到人臉特征向量的變換矩陣，則是通過用大量的訓練樣本（如已知其表情類型的人臉圖像）對人臉鑒別特征提取算法進行訓練來獲得的。訓練樣本越多，獲得的變換矩陣的特征提取效果就越好。

 

背景介紹：

 

人臉識別技術是近幾十年逐步發展成熟起來的一門嶄新的信息技術。由于在計算機視覺、客戶身份鑒別、多媒體數據檢索等領域有著十分廣泛的應用前景，人臉識別成了計算機科學領域炙手可熱的研究課題之一人臉識別監控系統。

 

人臉識別技術的研究目的是為建造能夠自動識別人臉的各種智能系統提供技術支撐，而能否快速有效地提取人臉鑒別特征成了能否成功建造人臉自動識別系統的關鍵。

 

人臉識別監控系統的應用范圍非常廣泛。例如：公安布控監控、民航安檢、海關身份驗證、智能身份證、智能門禁、智能視頻監控、司機駕照驗證、各類銀行卡、金融卡、信用卡、儲蓄卡的持卡人的身份驗證，社會保險身份驗證等。具有極其廣闊的市場應用前景和重要而深遠的社會意義。