人脸识别，是基于人的脸部特征1信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

中文名：人脸识别 别名：人像识别、面部识别 工具：摄像机或摄像头

传统技术：可见光图像的人脸识别 处理方法：人脸识别算法 用途：身份识别

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。本系统通过预先创建的待查人员的面部特征索引，可以在百1万级别以上人脸数据库中迅速查找，可用于身份确认以及身份查询等应用场景。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。

优势 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

困难 人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

通常采取三种应对措施，使人脸识别系统能正常运作：

1. 工程角度：研发质量模型，对检测到人脸质量进行评价，质量较差则不识别/检验。

2. 应用角度：施加场景限制，比如刷脸，人脸闸机，会场签到时，都要求用户在良好的光照条件下正对摄像头，以避免采集到质量差的图片。

3. 算法角度：提升人脸识别模型性能，在训练数据里添加更多复杂场景和质量的照片，以增强模型的抗干扰能力。