当提及“人脸识别技术”的时候，想必大家都不会觉得陌生。“人脸识别技术”自从二十世纪六十年代后期研发，再到九十世纪逐步进入市场，技术的准确率逐步达到了99%的高精准度，有的人脸识别软件在国际标准的LFW数据库中甚至取得了99.15%的准确率，已然反超了人眼的辨认能力。也正因此，各行各业都将人脸识别纳入到了未来的规划前景中，尤其是AI领域的企业，纷纷对此跃跃欲试。

在人脸识别技术发展初期，一个典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，最后如果人脸存在则识别出人脸的身份。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的一个热点和难点。基于视频比基于静态图像更具优越性，当人脸被求反或倒转时，运动信息有助于人脸的识别。虽然视频人脸识别是基于静态图像的人脸识别的直接扩展，但一般认为视频人脸识别算法需要同时用到空间和时间信息，这类方法直到近几年才开始受到重视并需要进一步的研究和发展。
 

目前视频人脸识别还有很多的困难与挑战，具体来说一是视频图像质量比较差：视频图像一般是在户外（或室内，但是采集条件比较差）获取的，通常没有用户的配合，所以视频人脸图像经常会有很大的光照和姿态变化，还可能会有遮挡和伪装。

      如果说AI是时代的浪潮，那人脸识别就是乘风破浪的小舟。在这个“刷脸”从调侃变为现实的今天，借着人工智能的发展，人脸识别可以拥有更高的精度，更强的识别，以及一个更宽广的未来。

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