随着云计算 、 大数据 、 物联网 、 人工智能等计算机科学技术的飞速发展以及人脸识别技术在实际应用中的不断成熟 ， 人脸识别技术在智慧安防 、 智慧城市 、 智能家居 、 移动支付等领域继续大放异彩 ， 并且人脸识别的一些新应用场景也不断地被挖掘出来 。全球人脸识别行业规模依然在以非常高的速度进行增长 。
根据MarketsandMarkets 发布的全球人脸识别市场相关报告 ， 预计全球人脸识别市场规模将从 2019 的 32 亿美元增长到 2024 年的 79 亿美元 ， 在预测期内（ 201 9-2024 年 ） 将以 16.6% 的复合年增长率进行增长 。国内方面 ， 中国人脸识别技术投入在 2017-2018 年达到 ， 根据 IHSMarkit 的数据 ， 2018 年 ， 中国在全球人脸识别市场的业务占据了将近一半的份额 。2019 至 2020 年 ， 人脸识别技术发展趋于平缓 ， 进入理智期 。
依据 IT 桔子数据统计 ，人脸识别系统， 截至目前 ， 中国人脸识别技术总投资额达到 406 亿元 。前瞻产业研究院预计 ， 未来五年人脸识别市场规模将保持 23% 的平均复合增长速度 ，到 2024 年市场规模将突破 100 亿元 。
是建立人脸图像的层次索引结构，利用人脸特征将海量数据库分割成具有一定共同特征的子类数据库，使海量数据的搜索在划分好的几个子类中进行.
第二是将具有高维数据特征的人脸数据库，采用金字塔技术减少检索数据维度实现映射索引，将多维数据划分为一维数据及其映射值，完成有效搜索.
第三是利用多级匹配检索方法，设定级搜索对象是整个数据库，随着搜索的进行，多级处理时计算复杂度在不断增加，因此每次搜索都是抛弃大量非匹配数据，直至后一级的精细匹配.
公共安全上显身手
在2013年4月美国发生的波士顿马拉松案中，人们再一次看到了人脸识别技术的重要作用.根据当地众多媒体的报道，尽管摄像头中到了嫌疑人的影像，但是这些系统却无法确认嫌疑人.
然而，在美国密歇根州立大学进行的一项人脸识别系统的试验中，试验人员使用了与同样的事件现场照片，几乎就在一瞬间就完成了嫌疑人的“同一性”匹配比对.而这次试验所采用的人脸识别产品正是NEC的NeoFace系统.
6月1日，在第三届中国（北京）国际服务贸易交易会上，NEC发布了“智慧城市”系列解决方案，其中包括生物识别技术、行为识别技术、城市视频大应用等.会上，人脸识别系统排行榜，NEC基于人脸识别技术的NeoFace系统受到与会者的重点关注.
人脸图像采集：通过CCD图像传感器活性主动识别并采集人脸图像，当驾驶者面部在CCD图像传感器可采集图像位置范围内时，传感器会自动扫描并拍摄驾驶者的脸部图像.
人脸检测：在软件开发过程中应用于图像的标准化预处理，确定图像大小、位置、特征压缩、提取特征，从而降低网络运算的复杂性.
人脸图像的标准化预处理及特征提取：首先采用的是ORL人脸数据库，其中每一张都是112*92维的灰度图像.然后应用双立方灰度插值法，把人脸图像压缩成56*46的图像，将所有数据首尾相接排成一行，则可以得到一个2576维的行向量，但并非所有向量元素都可以作为有效人脸特征元素输入，不仅会影响分析精度，也会影响分类器训练的运行速度.应用独立成分分析ICA从原始数据中提取独立成分并做降维处理，可从ORL人脸数据库的每一张提取56维的特征向量.运用y＝（x－MinValue）/（MaxValue－MinValue）公式，针对ICA降维提取后的特征向量元素做统一化处理，主要是为了它们都处于一个相似的动态范围内，便于输入分类器进行训练.
人脸图像匹配与识别：将输入的特征向量元素与数据库中所储存的特征数据进行检索匹配，输出数据匹配的结果.人脸识别是将通过CCD图像传感器形成的人脸特征图片与人脸数据库中已有的特征图片相比较，根据相似比判断被识别者的身份是否符合要求.
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