人脸是人类视觉中最为自然和普遍的身份识别特征，人的面部所体现的视觉信息在社会交流和交往中有着重要的作用和意义。人脸识别有着其它生物特征识别技术（如指纹识别，虹膜识别）无法比拟的优势。人脸识别对被识别者不具侵犯性，更加自然、直接、友好，使用者无任何心理障碍。随着图像采集技术的不断完善，采集设备成本的降低，数码相机、摄像机、拍照手机的不断普及，极大地拓展了人脸识别技术的应用空间。另外，人脸识别技术对被识别者可以进行隐蔽操作，因此在安全监控领域有着重要的应用价值。
　　 由于实际应用环境的复杂性，尤其在非理想环境光照条件下和用户不配合（视角变化、表情变化、饰物乃至化妆）时，大多数人脸识别系统必然遇到识别性能下降问题。在诸多影响人脸识别性能的因素中，环境光照的变化是人脸识别领域最具挑战性的难题。
　　 由于环境光照变化的影响，使得现有大部分人脸识别产品在实际应用中受到极大的局限。当识别时的环境光照和注册时的环境光照不同时，往往会引起人脸识别的性能大大下降。这也是制约现有人脸识别系统真正可以供用户实际使用的最重要的原因。
　　 为了克服环境光照的影响，学术界和相关企业都做了大量的研究和技术开发。但大部分工作在于对现有可见光人脸识别系统进行改进,以减轻环境光照的影响。虽然取得了一定的进步，但收效甚微。
　　 目前，市场上也出现了一些基于三维数据的人脸识别方法和基于热红外图像的人脸识别方法。基于三维图像人脸识别方法中，通过激光扫描器获取三维人脸数据。基于三维技术的系统受环境光照影响较小。但是由于设备昂贵、存储和计算复杂度很高，不能满足实际系统的需要。基于热红外或远红外图像的方法，易受环境温度、人的情绪和健康状态的影响，使得获取到的人脸图像发生较大的变化，在实际的应用系统中性能并不好。目前能克服光照变化的不利影响的当属近红外人脸识别技术。

　　 大多数现有产品都是受控条件下的人脸识别系统：要求用户近距离面对摄像机以获得高质量的人脸图像；要求用户将以正面姿态对着摄像机；一次只能识别一个人。这些要求在合作用户的应用中可以得到满足，如电子护照、门禁、考勤等
　　 然而，随着安全监控的需要，智能视频监控中迫切需要一种中远距离人脸跟踪与识别技术。比如，跟踪监控和识别进入大楼的人员。但是近距离人脸识别系统对用户的这些限制在视频监控中难以得到满足。其一，由于监控摄像机处于中远距离位置，从而难以获得质量较高的人脸图像。同时，由于运动模糊，图像的质量远低于静态近距离获得的人脸图像。其二，由于人远离摄像机，因此相对而言，活动更加自由。从而导致多个技术问题，比如，面部侧面正对着摄像头，转身使后老勺正对着摄像头。这些情形给人脸检测、人脸跟踪、人脸对比识别带来相当大的技术难题。其三，监控场景中通常会有多人同时出现。用户需要识别多人。当多人同时出现时，需要对每一个人保持跟踪。同时出现多人时容易产生身体之间的相到遮挡，这给身份关联带来一定的困难。
　　 基于此，我们开发了中科奥森人脸跟踪与识别系统，用于中远距离安防监控识别作业。
　　 该系统由服务器端与采集显示终端构成。主要功能包括：检测场景中出现的人脸；对检测到的人脸在场景范围内进行跟踪；识别已在系统数据库中注册的人员，辨别为注册人员。该系统可以接受普通监控摄像的视频输入，或者红外摄像头的视频输入。
　　 该系统采用多信息融合实现流畅的多人脸跟踪，有效的集成基于可见光和近红外人脸识别技术，满足中远距离下人脸姿态相对自由条件下人脸跟踪与识别要求。经过大量的测试，表现出中远距离下准确、稳定、实时和流畅的人脸跟踪性能和识别性能，主要技术指标如下：
　　 (a)可大于5米（从人脸到摄像头）
　　 (b)中远距离人脸检测率：＞99% （距离6米）
　　 (c)注册时间：自动模式：10 秒；人工模式：20 秒
　　 (d)匹配模式：1:1 或 1:N
　　 (e)中远距离人脸识别率：> 95% （距离6米、小样本、正面脸相、室内光照条件下）
　　 (f)人脸跟踪：能够在仰头、俯头、侧身、背身、跳跃状态下保持跟踪
　　 (g)实时跟踪与识别多人