随着我国综合实力和国民收入水平的提高，机动车及机动车驾驶人数量迅猛增长，道路建设步伐加快，城市化水平不断提高，导致交通管理现状和需求之间的矛盾进一步加剧，道路交通安全形势严峻。在此情况下，如何利用先进的科技手段提高城市交通管理水平、减少交通事故、打击犯罪分子，提高社会治安综合管理水平成为了当前公安交通管理部门亟待解决的问题之一。
人脸识别监控技术是多学科领域的具有挑战性的难题，涵盖数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等内容，同时也具有十分广泛的应用意义。过去几年里，人脸识别技术取得了长足的发展，在公共安全领域发挥了重要的作用。而随着公安大数据应用背景的出现，人脸识别技术面临更高的挑战。
人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像，进而从中提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的一门技术，主要包括以下五部分内容，
人脸图像采集：主要通过前端摄像机采集含有人脸的视频或图像。
人脸图像检测：是人脸识别过程中的一个重要环节，主要检测图像或者视频序列中是否存在人脸，并准确标定出入脸的位置和大小。
人脸图像预处理：基于人脸检测结果，利用灰度校正、噪声过滤等算法对所选择的人脸图像进行优化，以形成最加的人脸图像并服务于特征提取的过程。人脸图像预处理过程主要包括光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波等。
人脸图像特征提取：主要是针对人脸的某些特征进行的，一般采用基于知识的表征方法实现。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸图像信息数据量巨大，为了提高匹配识别的效率，选取何种特征尤为重要。
人脸图像匹配识别：图像匹配是指将提取的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板通过某种算法进行搜索匹配，设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出；图像识别是将待识别的人脸与数据库中的已知人脸进行比较，根据相似度对人脸的身份信息进行判断。
将人脸识别技术应用于道路交通安全管理，有助于提升整个公安信息化的管理水平。因此，监控摄像头安装公司表示本文主要研究人脸识别技术在行人闯红灯交通管理及失驾人员管控两方面的具体应用。
