人脸识别人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；公司X有员工A,B,C，公司会要求三名员工在入职的时候各提供一张个人照片用于注册在公司系统里，静静地躺在特征空间中。另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器1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。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。***应用：将某人与某明星或者某卡通人物的人脸进行对比，系统可以给出相应的相似度对比分值。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。1人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于***识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集***，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。二、非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触。“刷脸”技术覆盖的用户量也在快速上涨。“仅仅在***宝平台，已经有两亿用户通过‘刷脸’登录账户、找回密码、风险校验等。”蚂蚁CTO程立直言：“脸正在逐渐取代密码。”与此相伴随的是行业规模的快速增长。来自艾媒咨询的数据显示，2017年中国计算机视觉市场规模为68亿元，预计2020年市场规模达到780亿元，年均复合增长率达125.5%。)