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　　今天給大家說道說道這個人臉識別的實現發展歷程，其實在古代的時候也基本是依靠人臉的識別去做很多事情的，比如說懸賞通緝令，一張簡單的人臉畫像去抓捕一名逃犯。發展到如今的人臉識別大數據搜尋。這其中的發展還是很有說道的。

　　攝影技術的興起，將照片作為靜態資料保存比如身份證、準考證、工作證，可以被利用的有效信息越來越多。且真實的照片更有利于他人識別近代緝捕逃犯，追求的是真實相較于畫像緝捕令影像技術讓辨識度得到進一步提升。

　　形成成熟的數字化監控模式生活、商業、園區監控方案，層出不窮高清視頻開始捕獲更多細節、覆蓋更廣空間，直觀展示且將視頻資料的價值提高探頭時代開始追求價值通過保留動態視頻流讓身份辨識度得到大幅度提升近幾年，人臉識別技術飛速發展刷臉熱潮開始興起刷臉上課、打卡、支付、門禁等等。

　　人臉識別的功能不再局限于基本生活，更成為智慧城市建設的技術支持“刷臉時代”的概念深入人心人臉識別漸成風氣，他們追求的是技術引領除了身份辨識人臉識別開始起到預警作用給案件偵破帶來質的飛躍縱觀古今，可以發現人們對身份辨識的核心還是依靠面部成像在技術為王的今天人臉識別技術無疑成為熱潮。

　　那么，我們不禁要問—人臉識別到底是什么呢?通過攝像頭等設備采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動檢測和跟蹤人臉的一系列相關技術!

　　但是，技術實現起來并不容易，因為機器無法像人類一樣去記憶人臉特征，比如上面的女士的大眼睛、高鼻梁在機器的眼里就是一串字符。它對圖像的理解需要程序員給它設定算法通過已設定數據庫的相關記錄完成初步人臉識別驗證，此時技術只能做到靜態人臉識別，后迭代為動態人臉識別但前期的動態識別技術因為光線、環境等諸多因素會導致人臉識別結果的準確率低下。

　　潛心研究、不斷創新推出動態人像識別系統基于深度學習的算法精度提升集成了人工智能、機器學習、模型理論、視頻圖像處理等多種專業技術，提供人臉檢測、人臉識別系統、關鍵點定位、人體體貌甄別和步態特征分析攻克人臉識別技術的各項難題解決化妝、遮蓋物、環境光照及動態環境對識別精度影響的問題在動態環境下，識別率高達99.7%現已在公共安全領域廣泛應用從古至今，信息技術不斷迭代升級。