人脸识别平台

人脸识别平台的发展历程是生物特征识别的重要分支，它是指利用分析比较人脸的图像、视频流和文本信息等，进而进行身份鉴别的计算机技术。随着深度学习技术的成熟以及大数据时代的到来，人工智能领域迎来了新的发展机遇。人脸识别作为人工智能的重要应用方向之一，其发展也受到了越来越多的关注。本文主要介绍人脸识别的历史与发展现状及趋势预测等内容。

一、人脸识别的起源与演进 

（一）人脸识别的诞生

1. 概念界定：

最早的人脸识别系统可以追溯至20世纪60年代。1963年英国剑桥大学的研究人员提出"面孔匹配"（facial matching）的概念，1970年美国斯坦福大学的学者提出了"面部检索"（facial search）的算法思想并申请了专利。1973年日本科学家在研究人的脸部结构时发现了眼睛位置对判断相似程度的影响后开始使用该原理来检测不同个体的相似性；1984年在美国麻省理工学院的帮助下，"面孔匹配"（face matching）被正式命名为"面部辨认"，随后又出现了一些改进版本；1995年德国汉诺威大学开发出基于面部的3d模型重建算法，1998年日本京都大学教授开发了用三维数据集训练出的用于检测照片中人物是否相似的算法；2001年中国科学院自动化研究所研发出具有自主知识产权的人脸搜索系统（h man face retrieval system）；2003年中国科学院计算所研制出了基于网络摄像机的人像比对软件（face retrieval software）。

2. 发展阶段：

1963-1973年的探索期（1973-1980），这个阶段主要是以文献形式发表相关研究成果；1980-2000年的起步阶段（2000-2010），这个阶段主要以论文的形式发表相关研究成果。2010年至今的高速发展期（2010-2020），现阶段的主要研究方向为大规模人像数据库的建设、智能图像处理和人脸跟踪技术等。

3. 技术路线图：

20世纪60年代初到1970年前后是人脸研究的萌芽阶段，20世纪的70年代到90年代中期为人像检索系统的建立时期，21世纪初至今则是从传统型模式向新型模式转变的阶段。