人脸识别门禁系统的功能人脸识别功能( 二 ) _门禁系统

人脸识别技术最早应用于美国情报机构使用的智能系统中，并且高度保密。

1960年，被称为人脸识别之父的伍迪·布莱索(Woody bledsoe)一直在深入研究机器人脸识别的相关技术，并得到了美国最隐秘的组织中情局(CIA)的资助。
1963年，中情局下属的金-赫尔利公司与伍迪·布莱索合作研究人脸识别技术。
伍迪·布莱索(Woody bledsoe)有情报机构背景，不得不隐脸识别技术。直到40年后，中情局的神秘面纱逐渐揭开，大家才知道布莱索是之一个研究人脸识别技术的科学家。

1965年底， bledsoe终于在一台名为RAND的平板电脑上首次实现了机器人脸识别功能。
有趣的是，当时bledsoe使用的编程技术是模拟计算核爆的数据。由于对计算机的痴迷，布莱索开始沉迷于使用计算机而不是人类来识别事物。后来他和同事Ibn Browning研究出了一种叫N元组的算法，这应该是机器识别领域最早的雏形。
简单来说， N元组算法就是教会计算机自动识别无标签字符的过程。
这个过程需要先设计一个印刷字符，然后根据是否包含字符的一部分给每个单元格分配一个二进制数:空单元格为0 ，填充单元格为1 。然后将单元随机分组为有序对，比如坐标集(理论上分组可以包含任意数量的单元，所以称为N元组) 。

当计算机遇到一个新字符时，它只是将该字符的网格与数据库中的其他字符进行比较，直到找到最接近的匹配。
基于这一理论，计算机可以识别同一字符的许多变体。更何况这个过程可以用任何图案，不仅仅是字符。
当时， bledsoe的梦想是制造一个可以识别一切的机器人。

1967年， bledsoe离开了当时的公司，他的同事Peter Hart延续了bledsoe的理论，领导了斯坦福研究所的计算机视觉技术。这项技术被CIA称为“快速筛选照片和人像数据库” ，据说这项技术可以将计算机搜索人脸的时间缩短100倍。
在随后的二十多年里，伍迪·布莱索(Woody bledsoe)在自动推理领域获得了无数奖项，直到他成为美国人工智能协会主席，但他在人脸识别领域的巨大贡献却长期得不到认可。
布莱索于1995年10月4日去世。
亚历克斯·彭特兰
1991年，人脸特征算法(Eigen face)被应用于人脸识别领域，这是计算机之一次自动检测人脸。这项技术由霍普金斯大学的奇洛维奇提出，后由麻省理工学院的亚历克斯·彭特兰发扬光大。
2012年，邦特兰被《福布斯》评为“全球七大最强数据科学家之一” 。
03
在人脸识别技术的发展史上， 2D和3D人脸识别技术共同发展，细分场景，各有千秋。

目前的2D人脸识别技术可以达到0.1~0.2%的错误接受率，但在某些条件下(如光线、墨镜、角度、表情等)可能会降低。).
为了克服2D数据的局限性和漏洞，科学家们想了许多办法来弥补这些缺点。主要思想是首先确认用户是一个真实的人，而不是照片或视频，然后通过使用现有的2D数据和算法进一步识别人脸。
随着识别技术的发展， 2D人脸识别因其研发时间长、2D人脸数据库发达、数据采集方便等优势，已经成为人脸识别的主流技术。它的成熟度足以支撑日常的商业应用，比如安防、海关系统中的照片比对、门禁等等。尤其是加入深度学习后，人脸识别的准确率提高到肉眼级别，在金融领域也有广泛应用。

而3D人脸识别是基于人脸的3D模型，具有立体空的信息，可以有效解决投影过程中遮挡、角度旋转等识别难点。同时，极其相似人脸的2D信息在3D立体空中会有很大差异，因此3D技术在双胞胎识别的准确率上明显领先于2D技术。
三维人脸识别可以获取更丰富的人脸三维信息，得到更准确的识别结果，从而可以更好地控制风险。适用于安全性要求较高的应用场景，比如第三方支付领域的“刷脸支付” 。
04
2014年是人脸识别技术发展的革命性一年:深度学习理论应用于人脸识别系统。

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