人臉識別經過近 40 年的發展，取得了很大的發展，涌現出了大量的識別算法。這些算法的涉及面非常廣泛，包括模式識別、圖像處理、計算機視覺、人工智能、統計學習、神經網絡、小波分析、子空間理論和流形學習等眾多學科，所以很難用一個統一的標準對這些算法進行分類。

根據輸入數據形式的不同可分為基于靜態圖像的人臉識別和基于視頻圖像的人臉識別。因為基于靜態圖像的人臉識別算法同樣適用于基于視頻圖像的人臉識別，所以只有那些使用了時間信息的識別算法才屬于基于視頻圖像的人臉識別算法。

人臉識別的原理是使用者首先需要采集自己的人臉特征信息，在應用的過程中，使用攝像頭獲取當前人物的面相特征。最后將當前捕獲到的人像特征與之前存儲的人臉數據檔案進行對比。人臉識別技術經歷了20多年的發展歷史，從最初的2D識別到現在的3D識別，識別精度達到了99%以上，未來以3D是主流，而且會是融合方案，就是為了提高識別的精準度和應用場景，他會同時用多個攝像頭。

人臉識別主要是靠硬件進步+AI來推動，在硬件方面主要是這幾種：

1、3D結構光：通過近紅外激光器，將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行采集。這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區域，而采集不同的圖像相位信息，然后通過運算單元將這種結構的變化換算成深度信息，以此來獲得三維結構。

2、TOF是飛行時間（Time of Flight）技術的縮寫，其原理是：傳感器發出經調制的脈沖紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度信息，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。

本文整合自：博客園、四九八科技

審核編輯：符乾江