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人脸识别技术在学校监控系统中的应用随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为学校监控系统中的重要组成部分。
人脸识别技术通过对人脸图像进行分析和比对，可以实现对学校内人员的身份识别和监控。
本文将探讨人脸识别技术在学校监控系统中的应用，并分析其优势和挑战。
一、人脸识别技术在学校门禁系统中的应用学校门禁系统是保障学校安全的重要手段之一。
传统的门禁系统通常采用刷卡或密码的方式进行身份验证，但存在卡片丢失、密码泄露等问题。
而人脸识别技术可以通过摄像头实时采集人脸图像，并与数据库中的人脸信息进行比对，实现快速准确的身份验证。
学生和教职工只需站在门禁设备前，系统即可自动识别其身份，无需携带卡片或记忆密码，提高了出入校园的便利性和安全性。
二、人脸识别技术在学校考勤系统中的应用学校考勤是管理学生出勤情况的重要环节。
传统的考勤方式通常采用手工记录或刷卡签到，存在考勤数据易被篡改、考勤效率低等问题。
而人脸识别技术可以通过摄像头实时采集学生的人脸图像，并与数据库中的人脸信息进行比对，实现自动化的考勤过程。
学生只需站在考勤设备前，系统即可自动识别其身份并记录考勤信息，提高了考勤的准确性和效率。
三、人脸识别技术在学校安全监控系统中的应用学校安全监控系统是保障学校安全的重要手段之一。
传统的监控系统通常采用摄像头进行录像，但存在录像内容难以筛选和分析的问题。
而人脸识别技术可以通过摄像头实时采集学校内人员的人脸图像，并与数据库中的人脸信息进行比对，实现对陌生人的及时报警和对学生的行为分析。
当系统检测到陌生人进入学校区域时，可以立即向相关人员发送警报，提高了学校的安全性。
四、人脸识别技术在学校管理系统中的应用学校管理系统是学校管理工作的重要工具。
传统的管理系统通常采用手工录入学生信息，存在信息录入不准确、工作效率低等问题。
而人脸识别技术可以通过摄像头实时采集学生的人脸图像，并与数据库中的人脸信息进行比对，实现学生信息的自动录入和更新。
人脸识别在视频监控中的应用【摘要】人脸识别技术在视频监控中的应用越来越广泛。
本文首先介绍了视频监控系统的基本原理，然后详细讨论了人脸识别技术在视频监控中的作用，包括提高监控效率和准确性。
接着，文章介绍了人脸检测与识别的流程，以及人脸识别技术的发展趋势，包括深度学习和人工智能的应用。
结合实际案例展示了人脸识别在视频监控中的应用，如安全防范和行为分析。
总结指出人脸识别技术在视频监控中的重要性，未来有着广阔的发展前景。
这些讨论将有助于读者更好地了解人脸识别技术在视频监控中的应用，并对未来发展趋势有更深刻的认识。
【关键词】人脸识别, 视频监控, 应用, 基本原理, 技术, 流程, 发展趋势, 应用案例, 重要性, 发展前景1. 引言1.1 人脸识别在视频监控中的应用概述人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行采集、处理、比对和识别的技术。
在视频监控领域，人脸识别技术被广泛应用，其作用和价值不言而喻。
通过人脸识别技术，监控行业可以实现对人员身份的快速准确识别，提高监控系统的智能化水平，有效防范和打击犯罪活动，提升安全防范能力。
随着科技的不断进步和发展，人脸识别技术在视频监控中的应用也日益普及和完善。
通过不断提升算法的准确性和速度，人脸识别技术在视频监控中的应用已经取得了显著的成果。
结合人工智能和大数据技术，人脸识别技术的应用场景不断扩展，为视频监控系统的发展带来新的可能性和机遇。
在本文中，我们将深入探讨人脸识别技术在视频监控中的作用、技术原理以及发展趋势，通过详细分析人脸检测与识别的流程和应用案例，探讨人脸识别技术的重要性和未来发展前景。
人脸识别技术的不断创新和应用将为视频监控系统的智能化升级和安全防范提供更加全面和有效的保障。
2. 正文2.1 视频监控系统的基本原理视频监控系统是一种通过摄像头将监控区域的画面传输给监控中心或监控设备的安全监控系统。
其基本原理是通过摄像头采集监控区域的实时画面，将画面传输到监控中心或监控设备，然后对画面进行处理和分析，从而实现对监控区域的实时监控和录像存储。
人脸识别在视频监控中的应用人脸识别技术是一种通过数字化照片或视频中的人脸图像进行身份识别的技术。
随着技术的不断发展，人脸识别已经在各个领域得到广泛应用，其中之一就是在视频监控中。
在视频监控中，人脸识别技术可以帮助实现自动识别和辨认人脸，从而对特定人员进行监控、追踪和管理。
以下是人脸识别在视频监控中的几个主要应用：1. 人员识别和追踪：人脸识别技术可以实时识别视频监控中的人员，并通过比对数据库中的人脸信息，确定其身份。
这可以帮助监控人员实时监测人员进出情况，快速发现异常行为和可疑人物。
2. 人员布控和报警：通过人脸识别技术，可以将特定的人员信息输入系统，系统会自动识别监控视频中出现的这些人员，并及时报警。
这样可以帮助保安人员更加高效地进行人员管理，防止黑名单人员进入。
3. 疑似人员检索：人脸识别技术可以将视频监控中的人脸信息与数据库中的图像进行对比，快速检索出疑似人员。
这个功能在犯罪调查中具有重要意义，可以帮助警方快速找出嫌疑人，提高侦破效率。
4. 人员轨迹分析：通过对监控视频中的人脸进行追踪和识别，可以获取人员的移动轨迹。
这可以帮助企事业单位对人员活动进行统计分析和管理，例如商场可以根据人员流动情况进行布置商品和员工，以提高营销效果和服务质量。
5. 智能监控系统：结合人脸识别技术和其他监控设备，可以建立智能监控系统。
该系统可以自动识别和跟踪特定人员，实时报警和记录异常行为，大大增加了监控系统的智能化和效率。
虽然人脸识别技术在视频监控中的应用前景广阔，但也存在一些潜在问题需要解决。
比如识别准确性、隐私保护等问题。
未来随着技术的发展和应用的进一步推广，人脸识别技术在视频监控中将会发挥更加重要的作用。
人脸识别技术在视频监控系统中的应用近年来，随着科技的不断进步，人脸识别技术在视频监控系统中的应用越来越广泛。
人脸识别技术是一种通过采集和识别人脸特征来辨识身份的技术，它将人的面部特征和存储的人脸模板进行匹配，从而实现身份认证、人员追踪等功能。
在视频监控系统中，人脸识别技术的应用对于提高安全性和便利性起到了重要作用。
首先，人脸识别技术可以实现快速准确的人脸检测和识别。
传统的视频监控系统依靠人工观察和分析来判断异常行为和人员，但这种方式存在人力成本高和判断准确性低的问题。
而引入人脸识别技术后，系统可以自动进行人脸检测和识别，实时监控出现在监控画面中的人脸，并与数据库中的人脸模板进行比对，从而快速准确地判断身份和异常行为。
其次，人脸识别技术可以实现实时的人员追踪和监控。
在传统的视频监控系统中，一旦目标人物离开监控范围，就很难追踪到其行踪。
而人脸识别技术可以通过在不同监控点设置人脸识别摄像头，实时识别出目标人物的身份，并记录其出现的时间和位置信息。
这样一来，即使目标人物离开一个监控点，也可以通过其他监控点的人脸识别系统来追踪到其行踪，大大提高了监控系统的覆盖范围和追踪能力。
此外，人脸识别技术还可以实现基于身份的权限控制。
通过将员工或居民的人脸信息纳入数据库，系统可以识别出他们的身份，并根据不同的身份分配不同的权限。
例如，在企事业单位内，可以将人脸识别系统与门禁系统相结合，只有授权人员的人脸被识别通过后，才能进入特定区域。
这样不仅增强了安全性，还提高了进出门禁的效率。
此外，人脸识别技术还可以辅助刑侦破案工作。
当监控视频中出现刑事案件嫌疑人时，通过人脸识别系统可以提取并识别出他们的身份信息，从而帮助警方进行侦查和追踪。
这对于提高刑侦工作的效率和准确性具有重要的意义。
然而，人脸识别技术在视频监控系统中的应用也面临一些挑战和争议。
首先，隐私保护问题是一个重要的考虑因素。
人脸识别技术需要大量的人脸样本来建立数据库，但这涉及到个人隐私信息的收集和使用。
人脸识别技术在安防监控中的应用教程在安防监控领域，人脸识别技术被广泛应用，并且越来越受到重视和青睐。
人脸识别技术通过对人脸图像进行分析和比对，可以快速准确地辨别出目标人物的身份信息，从而提高安防监控的效果和实用性。
本文将详细介绍人脸识别技术在安防监控中的应用教程。
一、人脸识别技术的基本原理人脸识别技术是一种利用计算机视觉和模式识别的技术，其基本原理是通过检测和提取人脸图像的特征点，然后与已知的人脸模型进行比对，从而实现对人脸的识别。
具体而言，人脸识别技术包括以下几个步骤：1. 人脸检测：通过图像处理算法自动检测出图像中的人脸位置和尺寸。
2. 特征点提取与标定：对于检测到的人脸，提取关键的特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
同时，通过对这些特征点的位置和距离进行标定，形成人脸模型。
3. 特征值计算：计算出人脸模型的特征值，通常采用统计学的方法，在选定的特征点上进行统计分析，得到每个特征点的权重。
4. 特征匹配与比对：将输入的人脸图像与已有的人脸模型进行比对，计算相似度。
如果相似度达到设定的阈值，即可认定为同一人脸。
二、人脸识别技术在安防监控中的应用1. 准确识别：人脸识别技术能够快速准确地辨别出已注册的人脸信息，可以帮助安防监控系统快速定位、识别和跟踪目标人物。
相比于其他识别手段，如指纹或身份证等，人脸识别具有更低的误识率和更高的准确率。
2. 实时监控：人脸识别技术可以与摄像头设备相结合，实现实时的人脸检测和识别。
当有可疑人员进入监控区域时，系统可以立即发出警报，并将相关信息传送给安防人员，以便及时采取行动。
3. 数据分析：人脸识别技术可以收集、整理和分析大量的人脸数据，在安防监控中扮演着重要的角色。
通过对人员出入记录的统计和分析，可以提供重要的信息和数据，帮助安防系统进行有效管理和决策。
4. 门禁管理：人脸识别技术可以用于门禁系统中，取代传统的卡片或密码开锁方式。
只有授权的人员的人脸信息被注册在系统中，才能通过识别器实现门禁开启，提高了门禁系统的安全性和便利性。
人脸识别技术在视频监控中的应用随着科技的不断进步，人脸识别技术日益成熟，其在各个领域中的应用也越来越广泛。
而其中较为突出的一个应用领域就是视频监控。
本文将深入探讨人脸识别技术在视频监控中的应用，并展示该技术在提高安全性、改善用户体验等方面的巨大潜力。
首先，人脸识别技术在视频监控中能够大大提高安全性。
传统的视频监控系统通常依赖于监控人员的注意力和主观判断，但是人的疲劳和不可靠性使得他们无法长时间保持高度的警惕。
而人脸识别技术的引入能够有效弥补这一缺陷，提供稳定和准确的监控服务。
通过将人脸识别技术与视频监控相结合，系统可以自动识别出被监控区域中的人员，并将其与事先建立的数据库进行比对。
一旦发现有陌生人出现或者是潜在的安全问题，监控系统将立即发出警告，提高了监控的效果和准确性。
其次，人脸识别技术在视频监控中还能够改善用户体验。
传统的视频监控系统通常需要人工对监控画面进行观察和分析，从而造成了大量的人力资源浪费。
而人脸识别技术的应用使得监控系统能够自动识别人脸特征，并将其与数据库进行匹配，从而减轻了监控人员的负担。
同时，人脸识别技术还能够实现个人身份的自动认证，在一些需要身份验证的场所，例如门禁系统或者是自助终端，用户只需通过一瞥摄像头就能够快速出示自己的身份信息，大大提高了安全性和便利性。
此外，人脸识别技术在视频监控中还能够带来一些其他的应用。
例如，通过人脸识别技术的应用，监控系统能够自动对不同人脸进行分析和统计，以便为商家提供精准的人群统计数据。
这对于商家来说是非常有价值的市场信息，可以帮助他们更好地理解消费者的需求和购买行为。
另外，人脸识别技术还可以与其他系统相结合，例如支付系统，实现无现金支付和自动结账等功能。
然而，在人脸识别技术在视频监控中应用的同时，也应该注意到一些潜在的问题和挑战。
首先，人脸识别技术可能会引发隐私问题。
由于人脸识别技术需要获取并存储大量的人脸数据，可能会面临被滥用的风险。
因此，在引入这一技术时，需要制定相关的隐私保护政策和安全措施，确保用户的个人信息不被泄露或滥用。
人脸识别技术在安防监控中的应用一、技术背景人脸识别技术是一种用于自动识别人脸的生物特征识别技术。
人类面部表情、神态、外貌特征等都是独特的个体标识，因此将人脸作为生物特征进行识别，可以有效解决非法入侵、偷盗、恐怖袭击等案件中的安全问题，同时还可以降低公共环境中的犯罪率。
二、主要应用1.出入口门禁管理人脸识别技术能够准确识别人为何人，因此广泛应用于出入口门禁管理。
当人进入或者离开大楼、小区、企业或其他公共场所时，人脸识别技术会自动识别出他们的身份，判断是否具有通行权限。
只有系统中预设的人员，才能够顺利进入。
2.监控安保管理人脸识别技术在监控安保管理中的应用也非常广泛。
通过安装人脸识别摄像头，可以实现对管理区域内人员及活动的及时监测和管理，保护公共环境的安全和秩序。
人脸识别技术还可以建立起精细完善的监视系统，在紧急情况下，可以及时触发警报和紧急通知，实现快速、精准的应急处置。
3.人员考勤管理人脸识别技术还可以应用在企事业单位的人员考勤管理系统中。
通过安装摄像头，系统可以自动识别出员工的身份，并自动计算员工的上下班时间，精确地记录员工的工作，方便企业进行薪金计算及管理。
在某些人员较多，考勤范围广泛的企事业单位，人脸识别技术显得尤为重要。
三、优势与挑战1.优势（1）方便快捷人脸识别技术无需任何特殊的身份证明或密码，只需要凭借人脸，就可以识别出人员的身份。
相对于传统的手动识别方式，这种方式更加方便快捷。
（2）准确度高人脸识别技术准确度较高，可以准确地识别出不同人脸之间的差异。
通过对人脸的多角度、多视角、多像素的检测和分析，便可以减小误识率，提高识别精度。
（3）安全性高人脸识别技术属于生物信息识别技术，安全性较高，不容易被仿造和侵犯。
与其他的身份验证方式相比，人脸识别技术更加安全可靠。
2.挑战（1）技术成本高由于人脸识别技术需要大量的人脸图像数据库进行算法训练和模型优化，因此需要相当高的技术成本进行支撑。
对于一些小型单位和场所，可能无法支付这种高昂的成本。
人脸识别技术在公安监控系统中的应用近年来，随着科技的迅猛发展，人脸识别技术逐渐成为公安监控系统中不可或缺的一部分。
基于人脸识别的公安监控系统可以通过快速准确地辨识出嫌疑人或失踪人员，为社会治安的维护提供了重要的支持。
本文将探讨人脸识别技术在公安监控系统中的应用，并评估其对社会安全的积极影响。
首先，人脸识别技术在公安监控系统中的应用可以大大提高犯罪侦查的效率和精准度。
通过将人脸特征信息与警方数据库进行比对，警方可以快速地确定疑犯的身份信息，从而有针对性地采取行动。
传统的人工搜索方法通常需要大量时间和人力，而且容易出现错误。
而采用人脸识别技术，警方可以轻松获取大量信息并进行准确判断，从而快速锁定嫌疑人，有效打击犯罪行为。
其次，人脸识别技术可以提高公共安全领域的防控能力。
公安监控系统通过分析人脸图像，可以实时识别出重点人员或者犯罪嫌疑人，并进行及时报警和处置。
例如，在重大活动或公共场所中，通过公安监控系统的人脸识别功能，警方可以检测出已知恐怖分子、逃犯等，在事态发生前采取措施，有效遏制犯罪行为的发生。
此外，人脸识别技术还可以对失踪人员进行追踪和寻找，极大地提高了寻人工作的成功率和效率。
人脸识别技术在公安监控系统中的应用还可以提高社会治安的整体水平。
通过公安部门对街道、社区等公共场所安装人脸识别监控设备，可以有效打击各类违法犯罪行为，提升社会治安水平。
这种被动式的防范措施可以起到吓阻作用，减少犯罪率，并增加公众的安全感。
同时，人脸识别技术还可以协助警方对犯罪人员进行追踪和侦破，对于打击犯罪、维护社会秩序起到了积极的促进作用。
然而，人脸识别技术在公安监控系统中的应用也存在一些争议和挑战。
首先，人脸识别技术可能侵犯个人隐私权。
在收集、存储和使用个人脸部信息的过程中，个人信息的安全性和隐私保护成为了一个关键问题。
政府部门和相关机构需要建立严格的法律法规，规范人脸识别技术的使用，保障个人信息的安全和隐私。
其次，人脸识别技术可能存在误识别和漏识别的问题。
人脸识别技术在智能监控系统中的使用教程随着科技的不断进步和发展，人脸识别技术已经成为各行各业中智能化和安全性方面的重要应用之一。
而在智能监控系统中，人脸识别技术的使用更是具有重要意义。
下文将为大家详细介绍如何在智能监控系统中使用人脸识别技术，帮助读者提高对智能监控系统的了解和应用。
首先，了解人脸识别技术在智能监控系统中的基本原理。
人脸识别技术利用特定的算法和模型，通过摄像头捕捉到的人脸图像，并与数据库中存储的人脸信息进行对比和匹配，从而实现对人脸身份的快速准确识别。
在智能监控系统中，人脸识别技术不仅可以用于身份认证，还可以帮助实现人员管理、安全预警等功能。
接下来，介绍如何应用人脸识别技术于智能监控系统中。
在实际操作中，首先需要选择一款可靠且功能丰富的智能监控系统软件，确保软件能够支持人脸识别功能。
然后，将该软件安装至监控设备上，并完成相应设置。
在设置过程中，用户需要创建人脸库，即将需要识别的人员信息录入系统中。
为了提高人脸识别的准确率，建议在创建人脸库时保持良好的数据质量。
对于人脸图像的采集，应保证光线充足、角度适宜，并尽量避免阴影和遮挡。
同时，要确保人脸图像清晰度高、分辨率适宜。
除了采集合适的人脸图像之外，还可以根据需要设置不同的识别模式和参数，以适应不同场景的需求。
完成设置后，智能监控系统便可以开始运行，并利用人脸识别技术进行监控和识别。
当监控设备捕捉到人脸图像时，系统会自动对图像进行识别和匹配，并显示出识别结果。
通过对比与人脸库中的人脸信息，系统可以判断这个人是否属于已知人员，并及时向监控人员发出警报或触发相应的安全措施。
在使用人脸识别技术的过程中，还需要注意一些问题和可能的挑战。
首先，人脸识别技术对硬件设备的要求较高，需要具备高清摄像头等设备才能保证识别的准确性。
其次，由于人脸图像可能会受到环境光线、角度、表情等因素的影响，因此需要进行一定的图像处理和算法优化，以提高识别的准确率和速度。
人脸识别算法在视频监控中的应用教程人脸识别技术是一种通过计算机对人脸特征进行检测、识别和分析的技术，近年来在视频监控领域得到了广泛应用。
该技术通过对视频监控镜头中的人脸进行提取与比对，可以实现人员智能检索、身份验证等功能，大大提升了视频监控系统的安全性和效率。
本文将为您介绍人脸识别算法在视频监控中的应用教程，让您了解如何在实际场景中应用人脸识别技术。
一、人脸检测人脸检测是人脸识别的首要步骤，也是整个算法的基础。
它通过分析图像或视频流中的像素，确定是否存在人脸，并定位出人脸位置。
以下是实现人脸检测的步骤：1. 图像获取：从视频监控系统中获取图像或视频流。
2. 图像预处理：对图像进行灰度化、归一化、降噪等预处理操作，优化图像质量。
3. 人脸检测模型选择：选择合适的人脸检测模型，如Haar、HOG、YOLO等。
4. 人脸检测：运行选定的模型进行人脸检测。
多个人脸可能同时存在于一张图像中，需要通过对每个检测到的人脸进行分类。
5. 人脸位置提取：确定人脸所在的位置，并标注在图像上。
二、人脸特征提取在完成人脸检测后，接下来的步骤是提取人脸的特征向量。
人脸特征向量是对人脸的独特描述，可用于后续的识别比对。
1. 人脸对齐：由于不同的人脸可能存在各种姿态和角度，需要通过人脸对齐操作，将人脸转化为统一的姿态。
常用的人脸对齐方法有基于眼睛和嘴巴位置的仿射变换。
2. 特征提取：选择适合的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、卷积神经网络（CNN）等，提取人脸的特征向量。
3. 特征编码：将提取到的特征向量进行编码，如将其映射到一个固定维度的向量空间中。
三、人脸匹配与识别人脸匹配与识别是通过比对待识别人脸的特征向量与已知人脸的特征向量来确认身份的过程。
1. 特征比对：将待识别人脸的特征向量与数据库中存储的特征向量进行比对。
2. 距离度量：采用合适的距离度量算法（如欧氏距离、余弦距离、曼哈顿距离等）对待识别人脸特征向量与数据库中的人脸特征向量进行距离比较。
中科院计算所——银晨科技面像识别联合实验室陈军人脸识别技术在数字监控系统中的应用摘要：本文介绍了人脸识别技术的研究范围、应用领域及其研究应用现状，同时指出了现有数字监控系统在图像分析理解方面存在的不足。
本人探讨了将人脸识别技术与数字监控系统进行结合的可行性，并给出了初步的解决方案及技术要求，最后阐明了实现二者结合的重要意义。
关键词：人脸识别(Face Recognition)、人脸检测(Face Detection)、人脸辨识(Face Identification)、数字监控系统(DVS)、嵌入式DVR、嵌入式人脸识别器1、人脸识别技术1.1 人脸识别技术的研究及应用范畴人脸识别（Face Recognition，亦称面像识别）是人类视觉系统的基本功能，也是人类互相辨识的最直接手段，因此它是生物特征识别中的重要研究内容。
人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术，概括来说，它是一种依据人体面部特征的自动身份鉴别技术。
人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术。
人脸识别技术在公共安全、人机交互等领域具有广泛的应用前景，这一点已经为世人所公认。
同时，人脸识别也是人工智能领域的重大研究课题，因此吸引了大量的研究人员对此展开深入研究，到现在已有30多年的研究历史。
自上世纪90年代以来（特别是美国“911”恐怖袭击事件发生以后），人脸识别技术在研究及应用方面更是得到了长足的发展。
人脸识别的研究范围大致可以分为如下几个方面的内容:1)人脸检测（Face Detection）：即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。
在大多数的场合中由于场景较复杂，人脸的位置是预先不知道的，因而首先必须确定场景中是否存在人脸，如果存在人脸，再确定图像中人脸的位置。
脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸大小变化以及各种遮挡等因素会使人脸检测问题变得更为复杂。
人脸检测的主要目的是在输入的整幅图象上寻找人脸区域，把图象分割成两个部分－人脸区域和非人脸区域，从而为后续处理奠定基础。
2)人脸表征（Face Representation）：即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据库中的已知人脸。
通常的表示法包括几何特征（如欧氏距离、曲率、角度）、代数特征（如矩阵特征矢量）、固定特征模板、特征脸、云纹图等。
3)人脸辨识（Face Identification）：即将已检测到的待识别的人脸与数据库中的已知人脸进行比较匹配，得出相关信息，这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略，系统的构造与人脸的表征方式密切相关。
通常或是选择全局的方法或是选择基于特征的方法进行匹配。
显然，基于侧面像所选择的特征和基于正面像的特征是有很大的区别的。
4）表情分析（Expression Analysis）：即对待识别人脸的表情信息（快乐、悲伤、恐惧、惊奇等）进行分析，并对其加以归类。
5）生理分类（Physical Classification）：即对待识别人脸的生理特征进行分析，得出其种族、年龄、性别、职业等相关信息。
显然，完成这一操作需要大量的知识并且通常是非常困难和复杂的。
目前，对人脸识别的研究工作主要集中在前3个方面。
一个完整的人脸识别系统通常要包括人脸检测与跟踪、特征提取与选择、分类判别三个步骤。
人脸识别的原理如图一所示：人脸识别的关键是特征提取和人脸建模，也就是采用什么样的特征描述人脸的问题。
而且对于基于光学图像的人脸识别而言，这些特征必须是可以从图像中获得的。
与其它生物特征识别技术相比，人脸识别技术在可用性方面具有独特的优势：•可以隐蔽操作，适于安全、监控与布控等应用；•非接触式信号采集，没有侵犯性，容易被人们接受；•强大的事后追踪能力；•使用通用设备，设备成本较低；•基础数据容易获取；•符合人类的识别习惯及认知规律；•可交互性强。
基于上述明显的优势，人脸识别在公共安全、商业、金融、人机交互等领域有着广泛的应用前景。
1.2 人脸识别技术的发展状况九十年代中后期以来，在“863”、国家自然科学基金（NSFC）和各项攻关计划的资助下，国内众多研究机构开始对人脸识别进行研究，主要包括中科院计算所、清华大学（自动化系、计算机系、电子系）、哈工大计算机系、中科院自动化所、北工大、上海交大、南京理工大学、中山大学、西北大学等。
在人脸识别进行了许多很有意义的尝试，积累了宝贵的经验。
上海银晨智能识别科技有限公司（银晨科技,ISVision）作为国家“863”成果产业化基地，多年来致力于人脸识别核心技术研究及应用产品开发，并先后承担了多项人脸识别技术领域的研究课题。
银晨科技通过与中科院计算所的长期密切合作，已经取得了多项自主知识产权的人脸识别核心技术研究成果。
2002年11月，这些合作研究成果顺利通过了中国科学院组织的国家级鉴定。
由汪成为等五位两院院士及八位著名专家组成的鉴定委员会认为该系列成果“技术水平居国内领先，达到国际先进水平，其中部分技术达到了国际领先水平。
”迄今为止，银晨科技在人脸识别领域已经取得7项专利，其中发明专利3项。
尚有9项发明专利、5项实用新型专利被受理。
同时，银晨科技十分注重科技成果的产业化。
银晨科技依托自有知识产权的人脸识别核心技术，紧密结合市场需求开发出了一系列应用产品，并进行了成功的推广应用。
在人脸识别技术研究及应用方面，银晨科技与合作伙伴一道成功地创造了多个国内第一：2002年11月，银晨科技自有知识产权的人脸识别核心技术成功应用于中共“十六大”会议人员身份认证系统，获得了中央警卫局的高度肯定。
这是人脸识别技术在国内最高级别会议的首次成功应用。
2003年3月，银晨人脸识别技术在全国两会得到了进一步应用。
2003年10月，银晨科技在第五届深圳高交会成功发布了全球第一款基于DSP的嵌入式人脸识别器。
2003年10月，银晨科技承担了2003年度上海重大科技攻关项目（世博专项）“大规模人脸识别算法研究及应用”，该项目的研究成果将直接为2008年北京奥运会及2010年上海世博会服务。
2003年12月，银晨科技以“人脸识别系统及其应用”项目获得上海市科技进步一等奖，这是人脸识别技术领域所获得的政府最高奖励。
2、现有数字监控系统存在的缺陷经过多年的发展，数字监控系统目前已经成为安防行业的主流产品。
目前，业内的众多企业广泛采用了主流的MPEG 4、H.264编解码标准，在编解码效率、图像质量、数据传输等方面取得了明显的技术进步。
但是，由于现行系统着眼于监控场景的记录，而缺乏对图像的进一步分析理解，因而存在着先天性不足。
2.1 现有数字监控系统面临的四大难题1）确定监控场景中是否有人。
在绝多数应用场合中人都是监控主体，客观上需要准确判断出监控场景中是否有人存在，进而触发警报，同时实时确定人脸是否存在对于改善编码效率、提升压缩比也有非常重要的作用。
现有系统可以采用外接各类传感器或运动检测的方法来判断场景中是否有运动物体出现，但无法确定是否是人引发了场景变化。
2）无法辨认监控对象。
由于光照条件恶劣，或是人脸部分过小，造成图像质量下降，无法辨认场景中的人是谁。
这在很大程度上失去了监控的意义。
3）确定当前监控对象的身份。
在公共安全、出入控制、公安（安全）布控等应用领域，需要确切地识别监控对象的真实身份进而触发预先定义的各类动作。
从监控系统的角度来看，连续的视频序列实质上为识别监控对象的真实身份已经提供了足够丰富的信息，只是现有监控系统由于技术限制无从使用这些识别信息。
4）视频检索效率极低、难度大，无法基于人脸图像等AV对象进行智能化检索。
由于现有系统普遍采用了线性顺序存储策略，视频检索难度大。
一般情况下必须知道视频相关的时间信息，否则只能采用大范围的视频回放方式进行视频检索。
在已有某人照片的前提下，如果要确定该人是否在监控场景中曾经出现过，现有系统除了顺序检索所有的视频资料以外，没有别的办法。
2.2 人脸识别技术与数字监控系统的结合的可行性不难看出，上述四个问题正是人脸识别的研究范畴及应用领域，通过众多研究人员的共同努力，目前在一定应用条件下已经较好地解决了这些问题。
因此，如果能够实现人脸识别技术与现有数字监控系统的有机结合，将可以有效地解决目前数字监控系统存在的四大难题。
从系统实现的角度来看，现有数字监控系统所使用的前端设备与人脸识别系统所使用的成像系统是一致的，数字监控系统所产生的视频流（未编码）也正是人脸识别系统所需要的数据源，换言之，人脸识别技术与数字监控系统的结合不存在系统实现方面的障碍。
在数字监控系统中应用人脸识别技术，主要是为了完成人脸对象提取、图像理解等智能化处理。
应用人脸识别技术可实现对数字化监控系统的智能化升级。
可保留原有监控系统的前端，系统的升级主要在后端实现，对大部分已有数字监控系统而言，无需增加新的硬件。
同时，二次开发商可依据用户实际需求采用不同类型的人脸识别技术，对系统功能进行合理剪裁。
3、技术解决方案3.1 问题一、二解决方案：人脸检测技术。
•利用人脸检测技术从原始视频流中检测并分离出人脸图像•针对人脸区域进行光照补偿，改善图像关注区域的视觉效果由于人脸检测技术是人脸识别系统的基础，因此下面将重点对人脸检测技术的实现展开论述。
在此使用的是广义的“人脸检测”概念，包括了图像预处理、人脸粗检、人脸细检、归一化（统一图像规格）、光照补偿（以改善图像质量）等过程。
目前主流的数字监控系统不外乎下述两种实现形式：I型：工控机+音视频压缩卡（见图一）；II型：嵌入式DVR（见图二）；图二图三对于I型数字监控系统而言，其音视频采集、编码过程一般由音视频压缩卡上板载的DSP（数字信号处理器）完成；应用系统则一般运行于Windows 2000/xp平台之上，完成录像（存储）、视频预览及回放、视频传输、系统配置等任务。
在I型数字监控系统上要实现人脸检测功能有三种途径：1）在音视频压缩卡板载的DSP上完成人脸检测。
这种实现方式的优点是无需通过PCI总线传输未经编码的原始视频流到监控主机，减轻了对PCI总线的传输压力；其缺点则是对DSP的音视频编码过程造成一定的性能下降，对于负荷饱和的DSP而言，需要减少音视频编码的路数（如四路变为两路）以完成人脸检测。
2）基于监控主机的CPU完成人脸检测。
这种实现方式的优点是不影响音视频压缩卡的编码，不会给板载DSP带来新的负荷，同时由于目前监控主机一般采用P4以上的高性能PC，与基于DSP的人脸检测相比具有一定的效率优势；其缺点则是需通过PCI总线传输未经编码的原始视频流到监控主机，加重了对PCI总线的压力。
同时，一定程度上也提升了CPU的占用率（一般会达到60-70%）。
3）结合使用音视频压缩卡的DSP及监控主机的CPU。
