人脸建模与检索系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生***脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。***鉴别系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。人脸识别的应用与此前的***识别系统相比，人脸识别系统有很多的改进。***技术的使用寿命不如人脸识别系统，使用成本也高于人脸识别系统。由于沾水、沾汗、沾灰，还有传感器只能在室内使用等原因，***识别系统在露天户外使用的可能性很小。而用于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作，它不侵权，它是很安全的，无论室内还是户外均可使用。人脸识别系统意味着每个人的脸上都贴着名字，外人看不见，但监控系统能看得见。包括外国人，从踏入中国的一瞬间，他的图像和个人资料就会进入电脑的控制中心，不管在什么地方出现，都可认出此人。而且被观察的人不知道有设备在监视他，起到了科技奥运、文明奥运的功能。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、***系统、视频图像处理等多种***技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向工智能的转化。识别数据人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(***网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。配合程度现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。)