目录
基于遗传算法的人脸识别
1 引言
2 研究背景
3 国内外人脸识别发展
3.1国内的现状和研究
2.2国内研究及现状
4技术支持
4.1数字图像处理技术
4.2人脸检测与定位
5面临问题
5.1相似性
5.2易变性
6展望
参考文献
基于遗传算法的人脸识别
1 引言
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别已泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务等领域。例如中国的“天网”系统，相机的人脸自动对焦和“笑脸快门”，电子商务防止非信用卡拥有者使用信用卡等。
在“911”事件之后，不仅仅是美国人，也给全球人民敲响了警钟，而人脸识别技术的一大优势就是能发现易被忽略的个体特征，一些对人眼辨识度较低的特征也能很好的展示出来，这对治安维护有极大帮助，所以发展人脸识别技术也有其不可忽视的重要性
2 研究背景
人脸识别主要用于身份识别由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警，传统方法中通过特征事物来鉴别已然不适用。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别，例如机场的嫌疑人识别，在身份证和姓名都正确的情况下能否鉴别出是否伪装，以及在让嫌疑人没有警惕的情况下得到鉴定结果。
人脸识别也和人工智能和生物识别技术有关，在人工智能方面，人脸识别技术可以用来实现机器的“眼”，通过这个“眼”来观察了解外部环境以及研究对象等；而生物识别技术鉴别的不仅仅是人脸，也涉及到虹膜识别，活体检测等。
人脸识别作为模式识别的一种,一般可以分为三个组成部分:从场景中检测并分割人脸;抽取人脸特征；匹配和识别人脸
3 国内外人脸识别发展
3.1国内的现状和研究
国内人脸识别技术例如由成立于2011年底的北京旷视科技有限公司，技术已经达到世界级水平，由近200名全职研究员、副研究员组成，孙剑博士担任院长，同时，旷视还在西雅图、南京、成都设有分研究院和专门负责人。旗下的第一个产品Face++现已成长为世界最大的人脸识别技术平台，并以最简单易用的云服务方式将最好的人脸识别技术提供给广大开发者和企业级伙伴，其中包括阿里巴巴、联想、世纪佳缘和美图秀秀等,API总调用量超过60亿次；并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人脸验证解决方案产品。
Face++自主实现了动态人脸识别、在线/离线活体检测、超大人像库实时检索、证件识别、行人检测以及轨迹分析技术，功能强大。
国内人脸识别也广泛地应用于日常生活中，如相机拍摄，图片对比等，尤其近两年来，相亲节目如火如荼，其中浙江电视台的爱情连连看中的最佳夫妻像环节就利用了人脸对比技术来测试男女主人公面相的相似程度。
例如臻识科技S1M系列智能相机安防领域的智能化应用发展趋势而发布的智能相机，通过与后端服务器平台的协同，为客户提供智能识别人脸抓拍功能、人脸区域自动曝光、人员特征显示功能和人数统计功能等操作。
随着移动互联网的崛起，一些人脸识别技术的开发者将该项技术应用到娱乐领域中，如应用开心明星脸等，根据人脸的轮廓，
