一、开发背景

人脸识别技术是跨图像处理、模式识别等多学科的技术，通过利用计算机对人脸图像进行处理和分析，获取有效特征信息，进行身份识别。相比其它生物识别技术，人脸识别具有采集的非接触性、非强制性、操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点，更为人们所接受。

人脸识别技术由于其非接触性采集的特点和良好的用户接受程度，特别对于辅助分析数字标牌内容对用户的吸引度有很好的应用，比如通过人脸识别技术统计数字标牌内容的观看人数、观看人的性别、年龄等信息，基于收集的数据利用大数据分析技术辅助产品提供者制定更加精准、人性化的推广方案和内容。

二、开发工具

本系统采用的开发工具是visual studio2013，视觉依赖库为Opencv2.4.9。

1. VS是Microsoft Visual Studio的简称。VS是美国微软公司的开发工具包系列产品。VS是一个基本完整的开发工具集，它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境(IDE)等等。所写的目标代码适用于微软支持的所有平台，包括Microsoft Windows、Windows Mobile、Windows CE、.NET Framework、.NET Compact Framework和Microsoft Silverlight 及Windows Phone。

2、OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效#8212;#8212;由一系列 C 函数和少量 C 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C 语言编写，它的主要接口也是C 语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

所有新的开发和算法都是用C 接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。