大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人脸识别项目提出背景的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人脸识别项目提出背景的解答，让我们一起看看吧。

1. 面部识别的产生背景
2. 人脸图像识别算法
3. 人脸识别算法的背景

1、面部识别的产生背景

传统的个人身份验证手段如口令、证件、IC 卡等方式，由于与身份人的可分离性，致 使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。

人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。

人脸识别算法背景：传统个人身份验证手段如口令、证件、IC卡等方式，由于与身份人的可分离性，致使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。

其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。

人脸识别包括人脸采集、人脸检测、图像预处理、特征信息提取、人脸匹配与识别，人脸检测是指用摄像机采集人的面相文件或用照片形成面相文件，进而生成面相代码贮存起来。

2、人脸图像识别算法

人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。

基于奇异值特征方法：利用图像矩阵的奇异值特征进行分类识别。这种算法可以在一定程度上解决人脸姿态、光照和表情变化等问题，但需要较大的计算资源和时间。

基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。

3、人脸识别算法的背景

传统的个人身份验证手段如口令、证件、IC 卡等方式，由于与身份人的可分离性，致 使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。

人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。

生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是人的内在属性具有很强的自身稳定性和个体差异性因此是身份验证的理想依据。

年3月，香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥领军的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到952%，首次超越人眼识别能力（953%）。

人脸识别原理就是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

到此，以上就是小编对于人脸识别项目提出背景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人脸识别项目提出背景的3点解答对大家有用。