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。

乌鲁木齐、呼和浩特、温州、杭州等机场航站将启用人脸识别技术作为身份认证识别，出入候机楼的人员都将进行实名记录。人脸识别身份认证技术一旦采用，将进一步提高机场反恐防爆工作水平。

近年来国内外都在关注机场安全

近年来，受国际安1全局势影响，民用航空领域的安全防范工作越来越引起社会各方面的密切关注。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。人脸识别系统优点：一、自然性，所谓的自然性是指通过观察比较人脸来区分和确认身份。同时抓取的照片还将通过网络传输给公1安相对应的人口库（黑名单库）进行比对识别，结果将实时传回前端。

人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。系统采用人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身1份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。从人脸识别技术应用试水智慧社区建设人脸识别走进智慧社区，首先主要是对小区的门禁进行管理。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。