传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。人脸识别应用场景门禁系统在小区、学校、企业等场所可以通过人脸识别辨识进入者身份。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。政务服务领域，“刷脸政务”不仅减少了老百姓奔波折腾之苦，“一次不用跑”的政务服务清单也更加便民。蚂蚁金1服与超过40个城市的***部门合作，开通“刷脸”办理个税、查询公积1金、认证养老金领取资格、交通违1章在线缴罚等服务。公益领域，“人脸寻亲”帮助寻找走失老人和小孩，让回家的路不再遥不可及。今年7月，四川西昌救助站借助这一技术送7位滞留人员回家团圆。)