人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：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。随着未来数据的增长，在数据匹配，将面临着更大的挑战。人脸识别用途很大，但目前人脸识别技术有很多不足，如对周围的光线环境敏感，可能会影响识别的准确性，在面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩，但还是有很多方面需要努力，如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。用于表示人脸的大量特征从哪来？这便是深度学习（深度***网络）发挥作用的地方。它通过在千万甚至亿级别的人脸数据库上学习训练后，会自动总结出适合于计算机理解和区分的人脸特征。算法工程师通常需要一定的可视化手段才能知道机器到底学习到了哪些利于区分不同人的特征，当然这部分不是本节***。阐明了不同人脸由不同特征组成后，我们便有了足够的知识来分析人脸识别，到底怎么识别。业内人士指出，评价人脸识别技术的成熟度，可从误识率、通过率、识别速度、识别度和隐私性五个指标考察。肉眼的误识率是千分之一，而人脸识别的误识率可以低至百万分之一。“刷脸”的新款手机，机场高铁的智能闸机，小区写字楼的智能门禁，网约车软件的安全认证，“一键美颜”的软件……除了安防和***，人脸识别应用的场景越来越多，用户基础也越来越广。目前采用人脸识别身份认证技术主要是用于安检通道口，旅客先提供身1份证，工作人员会对身份1证进行阅读识别，同时会现场实时抓取一张照片与身1份证照片进行比对识别，了解身份1证是否是本人。据了解，目前已有超1亿用户使用过***宝的人脸识别登录功能，其中60岁以上老人多达百万，年龄1大的已有109岁。)