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本文在系统分析研究相关文献的基础上，综述了人脸识别技术的研究背景意义及发展、研究现状。人脸识别在过去十年内得到了迅速的发展，在近五年内更是出现了多个已投入商用的人脸检测、识别系统。以下选择性的对以上介绍的几个方法进行总结。
可变形模板法：视为几何特征方法的一种改进，基本思想是:设计一个参数可调的模型(即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数小化，此时的模型参数即作为该的几何特征。这种方法存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。
局部特征分析方法：主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
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神经网络方法：在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，高清摄像头模组，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。
经过几十年的研究，人脸识别已经取得了很大的进展，但现有的人脸识别方法一般都是针对某一类问题提出的，由于人脸识别问题的复杂性，实现一个通用的人脸识别系统目前还不现实。因此解决特定条件下或者特定领域的人脸识别问题仍然是目前人脸识别研究的重要课题。可以预见，在不久的将来，有关人脸识别技术应用的产品将流行于市场。
200万像素1080P高清高帧率USB摄像头120FPS采用1/2.7OV2710感光片
摄像头模组新一轮竞争点在何处
苹果公司占了全球手机市场九成左右的利润意味着：“一个时代的结束和一个新的时代的开始。”简单以销售数量为主的时代已经结束，1080P摄像头模组，开启了以产品力为主导的新时代，曾经以规模销售的手机公司纷纷开始变得艰难。这些变化导致摄像头模组企业也必须跟着快速变化，从原有的跑量、低价的模式变为以研发技术、自动化设备、制程能力来主打这一越来越庞大的摄像头营业额的市场，没有较高的产品能力和综合系统能力的摄像头模组企业将很难在这个市场生存。近日，记者采访了多家手机摄像头模组厂商CEO，多位企业老总纷纷向手机界吐露。
新的时代，企业该如何应对？如何求存？四季春董事长杨会敏认为，手机市场一直在求变，原来三星手机利润很疯狂，去年到现在苹果利润占九成左右，今天华为、OPPO、VIVO等高产品质国产手机品牌的崛起将会打破了原有的格局。“手机终端厂商也在追求变化，摄像头市场也是一样。”杨会敏说，只有不断推出新有高附加价值摄像头产品，与时俱进才能够应对新一轮市场竞争。
随着综合技术的成熟，4K摄像头模组，PDAF将成为摄像头模组下一代Zui主流的产品，而后端EOL自动化设备已将成为企业下一轮核心竞争力。
PDAF或成主流
去年市场上还没有能量产PDAF的企业，而今年，各大摄像头传感器大厂纷纷推出PDAF传感器，如三星、OV等。手机界记者了解到，国内部分模组厂如舜宇、信利、四季春等也已量产PDAF摄像头。
PDAF、OIS、双摄像头、3D和2000万及以上高像素等成为手机的宣传主要卖点，而PDAF相位对焦检测则成为了重中之重。这种相位检测对焦方式可让对焦速度非常迅速，瞬间即可拍出绝美照片。
不过，PDAF摄像头在生产制造环节还是有不小的难关，一般的模组厂还是会遇到很大的生产良率、自动化后端设备和新的制程能力等问题。
“目前四季春已攻克多重难关，成功量产出货PDAF快速对焦摄像头，并且通过MTK认证。”杨会敏强调，四季春是做高新产品的跟随者，与一些有技术创新追求的芯片、马达及镜头厂家都保持Zui密切的合作。
另外针对目前市场上OIS、Cloose-loop、双摄像头、3D、虹膜等产品，杨会敏坦言，现在四季春已经有相关的技术储备，不过这些市场启动还没有那么快，而PDAF在今年下半年将会得到快速推广，四季春为此准备了多套有很强性价比的方案供客户选用。
上马后端自动化设备
除了PDAF新产品竞争，现在自动化设备也成为摄像头模组企业一大新的竞争点。
主要原因是现在手机对图像质量和制程工艺要求越来越高，如果摄像头模组由人工来组装，就很难把握对焦、装配、烧录OTP和马达焊锡等综合一致性，导致一致性差且良率不高。他举了一个例子，现在很多厂商做不好FDAF，良率很低，其实就是在后端没有采用全自动化设备生产有关，并不是原有COB制程能力能解决。
今年上半年，舜宇、四季春等部分摄像头模组企业纷纷上马自动化设备，其中包括自动调焦、机器自动烧录OTP等。
记者了解到，四季春特别注重后端的自动化生产，在AA设备的投入上，四季春台湾研发工程团队（原美国伟创力、DOC）是台湾和大陆地区Zui早玩AA制程的团队，AA设备厂商都有合作，并开发出六轴AA适合四季春自身生产工艺能力的全制程。据悉，目前四季春的5条AA产线，已经能够应对1600万以上高像素产品或OIS、双摄像头等高精密产品的生产需求。
手机界研究院院长孙燕飚坦言，国内摄像头模组企业只有在效率和产品力上不断创新和提升，才能与国际一线模组厂商拉平距离，甚至超越日韩、台湾等模组品牌企业。
不过，对于目前市场上热衷的COB产线，杨会敏有不同的观点。他认为现在COB产线过多就是成本负担，很多COB产能已经空闲下来，对于高产品来说，COB工艺只是和SMT贴片一样只是Zui基本的基本功，并不代表高产品力，高产品力更重要的是要掌握其后端生产工艺和制程。据了解“四季春在COB产线上已经有足够的积累，目前四季春13M的生产直通率可达98%，并正在向99%冲击。”
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几种典型的人脸识别方法
对人脸识别方法的研究主要有两大方向：一是基于人脸图像局部特征的识别方法；二是基于人脸图像整体特征的识别方法。基于人脸图像局部特征的识别通常抽取人脸如眼睛、眉毛、鼻子和嘴等、的位置，尺度以及彼此间的比率作为特征。进一步地可以用几何形状拟合人脸，从而以几何参数作为描述人脸的特征。由于此类方法通常要准确地抽取出位置、尺度、比率或几何参数作为描述人脸的特征，因此对人脸图像的表情变化比较敏感。同时，人脸分割的准确度也对人脸特征的提取有一定的影响。另外，该类方法并没有充分利用到人脸图像本身具有的获度信息，该方向已经不是人脸识别技术发展的主流方向。基于人脸图像整体特征的人脸识别方法由于不需要准确提取人脸图像中部件的具体信息，而且可以充分利用到人脸图像本身具有的灰度信息，因此可获得更好的识别性能。目前，绝大部分关于人脸识别方法的文章都是基于人脸图像整体特征的，主要有特征脸法、较佳鉴别向量集法，贝叶斯法，基予傅立叶不变特征法，弹性的图匹配法，其他相关方法有线性子空间法，可变形模型法和神经网络法。这些方法中有的侧重于表述人脸图像的特征提取，如弹性的图匹配法和傅立叶不变特征法；有的则侧重于分类，如较佳鉴别向量集法、贝叶斯法和神经网络法；而有的则侧重于人脸图像重构，如特征脸法和线性子空间法。所有这些基于人脸图像整体特征的人脸识别方法均取得了一定的识别性能。
1.2.1基于几何特征的人脸识别方法
基于几何特征的人脸识别方法主要源于人脸识别的初期研究阶段。这种方法是以人脸各个官和几何关系为基础进行算法设计。对于不同人来说，脸上的各个官，如眼睛、鼻子、嘴巴以及整个脸部的轮廓具有不同的形状、大小、相对位置和分布情况。
在基于几何特征的人脸识别方法中，可以用一个矢量来表示提取出来的几何参数。如果要获得一个准确、稳定和可靠的识别结果，就要求这些被选出的几何特征参数包含足够丰富的辨识人脸的信息，且能反映不同人脸之间的差别。也就是说对这些矢量要求具有较高的模式分类能力，同时还要有一定的稳健性，能够消除由于时间变迁、光照变化等其他干扰因素所带来的影响。具体来沈，这些几何参数一般包括人脸上两个特征点之间的欧式距离、边缘曲率、角度等等。
在实际应用过程中，基于几何特征的人脸识别方法存在着两个方面的问题：
(1)如何快速、准确地检测出入脸的重要标志点依然是一个没有很好解决的问题。脸上的重要标志点，如瞳孔、嘴巴和鼻子，它们在脸上的位置是进行脸部几何参数计算和测量的基准。
(2)脸部几何特征在人脸辨识中的有效性问题，即脸部几何特征能够提供多少可供识别的信息量。
虽然各人脸的在形状、大小及分布上各不相同，但是这种上的差异性更多是体现在某些细微的感觉意义上。例如眼睛显得比较小、鼻子显得比较宽，以及皮肤的纹理、颜色上的差异等等。显然，这些特征中的一部分是难以准确测量出来或者是不能用几何参数准确描述的。所以仅靠增加脸上几何参数的数目来提高人脸识别率是不太现实的。由于进一步改善测量准度是十分困难的，因而通过增加脸部几何参数的数量来改善识别率结果，其影响是很小的。因此，基于少量人脸几何特征进行大规模人脸辨识的可靠性是不容乐观的。
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