얼굴 인식 알고리즘의 배경

암호, 인증서, IC 카드 등과 같은 전통적인 개인 인증 방법 신분자와의 분리성으로 현대 사회경제활동과 사회안전예방의 필요성을 충족시키지 못해 위조, 도용, 디코딩 등의 현상이 발생하는 경우가 있다. 생체 인식에는 지문, 손바닥, 소리, 얼굴, 홍채, 보행, 손바닥 정맥 등이 포함됩니다. 지문과 손바닥 스캔은 생체 인식 기술에 널리 사용되지만 피부 질감, 건조 등의 조건으로 인해 오판을 일으켜 불필요한 번거로움을 초래하고 사람들의 요구를 충족시킬 수 없는 경우가 많다. 과학기술이 발달하고 사회가 신분 인식에 대한 요구가 높아지면서 홍채 인식, 음성 인식, 필적 인식, 서명 인식, 얼굴 인식 등 생체 인식 기술이 점점 다양해지고 있다.

얼굴 인식은 패턴 인식 및 이미지 처리 분야의 성공적인 응용 프로그램 중 하나로 지난 20 년 동안 연구 핫스팟이었습니다. 이에 비해 얼굴 인식의 공통성, 수집성, 수용성이 높아 편리함, 친근함, 수용 용이성, 위조가 쉽지 않다는 장점이 있다. 기계 자동 얼굴 인식 연구는 PRI 의 Bledsoe 가 1966 에서 작동하는 것으로 시작된다. 1990 일본에서 개발한 인물 인식기는 1 의 500 명 중 3 명 중 당신이 찾고 있는 사람을 식별할 수 있다. 1993 년 미 국방부 고급연구계획국과 육군연구연구소가 페레트 (얼굴 인식 기술) 프로젝트팀을 설립하고 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 Feret 얼굴 데이터베이스를 구축했다. 2007 년 상하이시 품질기술감독국은 도시궤도교통과 호텔 상무청사 두 가지 지방기준을 발표해 상하이엑스포 20 10 에서의 얼굴 인식 기술 적용에 대한 기술 사양을 제공했다. 2008 년에 얼굴 인식은 올림픽의 보안 업무에 적용되었다. 얼굴 인식 기술은 이미 일반 생활에 들어가기 시작했다. 국내외 얼굴 인식 기술은 여전히 한층 더 발전하고 보완되는 과정에서 시장 기회는 시작 단계에 있으며 보안, 출석, 사이버 보안, 은행, 세관 국경 검사, 재산 관리, 스마트 신분증, 출입금지, 컴퓨터 로그인 시스템, 국가안전, 공공안전, 군사안전 등에 광범위하게 적용될 수 있다.