》，成为将人脸识别系统商业化的先Р驱。中科院生物识别研究所成功将基于近红外线的人脸识别技术运用于 2008 年的奥运Р会期间的公安监控系统。之后国内从事商业人脸识别系统的公司及相关产品层出不穷，Р其中百度公司的人脸识别技术已经开始在多种场景落地，近期也确定了人脸识别技术商РР业化的四个方向。2017 年铁路总局开启了智慧春运，在北京、上海、广州、深圳等大型Р火车站均开通了自助“刷脸检票”通道，使旅客进站速度更快、更方便快捷。 Р 尽管国内外的人脸识别技术都取得了显著的进步，大量的人脸识别文章和商用系统Р也不胜枚举，但人脸识别的技术仍受到不断的挑战。一方面是主观因素，来自人脸图像Р的多样性，另一方面是客观因素，来自于采集图像背景环境的复杂性，影响人脸识别系РР统识别率的因素主要包有以下几个方面： Р (1) 光照变化，图像在采集过程中会不可避免被外部光照强度干扰，出现不同时间Р段的图像亮度不同或者同一图像上的亮度不均匀，偏光、侧光导致的高光和过亮、过暗Р以及阴影等都会使人脸识别率大幅度下降。所以解决可变光照的问题是人脸识别技术的РР关键。 Р （2）姿态变化，人脸是一种非刚体结构，虽然人脸的基本构成是稳定不变，但会Р由于人脸面部不同朝向的姿态使二维人脸图像发生不同程度的变化，倾斜和侧面的人脸Р信息比正面人脸信息少。而在实际的人脸识别系统是在自然状态下识别，人脸姿态的多РР种变化增加了识别困难。 Р （3）表情变化，提供学者研究的人脸数据库把表情变化总结为 7 种，分别是生气，Р厌恶，害怕，快乐，难过，惊讶和自然表情。同种表情的表现因人而异，而细微的表情Р 3
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