基于OpenCV的人脸认证登录系统设计文献综述

 2021-09-25 08:09

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文献综述

1.前言

人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术,人脸检测是根据所获得视频或者图片信息,利用图像处理和计算机视觉相关算法,从图像中判断是否有人脸,并给出存在人脸的数量和位置,更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。

人脸识别技术的研究无论在理论上还是在实践中都有很大的意义,它涵盖了数字图像处理、神经网络、心理学、生理学、模式识别、计算机视觉以及人工智能等各方面的知识内容,对推动各个学科领域的发展具有重要的理论意义。在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等各种领域也都有着巨大的应用价值。如人脸识别技术可以快速地计算出实时采集到脸部数据与人脸图像数据库中已知人员的脸部数据之间的相似度,返回鉴别结果和相对应的可信度。如应用面像捕捉,人脸识别技术可以在监控范围中跟踪一个人并确定他的位置。如在商场、银行、交易所等和金融相关场所,加以人脸识别智能监控,排除不法分子的侵入。利用人脸识别技术,可以进行计算机的登录控制,可以进行应用程序安全使用、数据库安全访问和文件加密,可以实现局域网和广域网的安全控制,可以保护电子商务的安全性。如门禁控制,通过摄像机动态捕获人脸,将人脸信息同数据库中的人脸信息进行检索对比,只有图像信息符合的人才可以进入,否则拒绝进入。在日常生活中,人们识别周围的人用的最多的是人脸。由于人脸识别的非侵犯性,具有直接、友好、方便的特点,是人们最容易接受的身份鉴别方式。

2.发展和研究现状

人脸识别的研究历史可以追溯到1888年由英国心理学家Galton发表在Nature杂志上的一篇论文。从20世纪年代开始,人脸识别已经引起了一些研究人员的强烈兴趣,但早期的人脸识别方法主要利用人脸的几何特征,操作时需要人工干预。直到20世纪90年代,随着模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学及认知学等诸多学科的发展,人脸识别获得了突破性的进展。

而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

人脸识别技术对于维护国家安全和社会稳定、打击各类犯罪活动具有十分重大的意义。在新兴的信息安全技术领域,人脸识别技术提供了一种更为安全可靠易用的身份鉴别手段,从而提升了整个网络信息系统的安全性能,有效地遏止各类网络违法犯罪活动。同时,人脸识别技术在传统的安防领域可以便捷的与原有技术实现紧密的结合,大大提升原有系统的智能化程度、安全性及易用性,拓展了原有系统的应用领域,从而促进了传统产业的技术升级。

3.人脸识别的特点

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

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