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，人脸识别生产厂家，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。

人脸识别随着技术的不断提升，渗透的领域越来越广，应用效率也越来越高。据了解，除传统安防、***这两大领域外，人脸识别技术在公1安、机场、酒店、企业、建筑工地、手机应用、线上1***等诸多领域获得广泛应用。在深圳科葩及一些对讲厂商的相关技术研发和市场推动下，人脸识别门禁正逐渐成为国内“智慧小区”标配。传统小区的开发模式已逐渐被颠覆。
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A Neural Network Face Recognition Assignment(***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。该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到***1佳的匹配效果
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