隨著我國綜合實力和國民收入水平的提高，機動車及機動車駕駛人數量迅猛增長，道路建設步伐加快，城市化水平不斷提高，導致交通管理現狀和需求之間的矛盾進一步加劇，道路交通安全形勢嚴峻。在此情況下，如何利用先進的科技手段提高城市交通管理水平、減少交通事故、打擊犯罪分子，提高社會治安綜合管理水平成為了當前公安交通管理部門亟待解決的問題之一。
人臉識別監控技術是多學科領域的具有挑戰性的難題，涵蓋數字圖像處理、模式識別、計算機視覺、神經網絡、心理學、生理學、數學等內容，同時也具有十分廣泛的應用意義。過去幾年里，人臉識別技術取得了長足的發展，在公共安全領域發揮了重要的作用。而隨著公安大數據應用背景的出現，人臉識別技術面臨更高的挑戰。
人臉識別技術是利用計算機分析人臉圖像，進而從中提取出有效的識別信息，用來“辨認”身份的一門技術，主要包括以下五部分內容，
人臉圖像采集：主要通過前端攝像機采集含有人臉的視頻或圖像。
人臉圖像檢測：是人臉識別過程中的一個重要環節，主要檢測圖像或者視頻序列中是否存在人臉，并準確標定出入臉的位置和大小。
人臉圖像預處理：基于人臉檢測結果，利用灰度校正、噪聲過濾等算法對所選擇的人臉圖像進行優化，以形成最加的人臉圖像并服務于特征提取的過程。人臉圖像預處理過程主要包括光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波等。
人臉圖像特征提取：主要是針對人臉的某些特征進行的，一般采用基于知識的表征方法實現。基于知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉圖像信息數據量巨大，為了提高匹配識別的效率，選取何種特征尤為重要。
人臉圖像匹配識別：圖像匹配是指將提取的人臉圖像特征數據與數據庫中存儲的特征模板通過某種算法進行搜索匹配，設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出；圖像識別是將待識別的人臉與數據庫中的已知人臉進行比較，根據相似度對人臉的身份信息進行判斷。
將人臉識別技術應用于道路交通安全管理，有助于提升整個公安信息化的管理水平。因此，監控攝像頭安裝公司表示本文主要研究人臉識別技術在行人闖紅燈交通管理及失駕人員管控兩方面的具體應用。
