人脸识别基于一个默认成立的假设：同一个人在不同照片里的脸，在特征空间里非常接近。

为什么这个假设默认成立，设想一下，一个棕色头发的人，孝感人脸识别，在不同光照，遮挡，角度条件下，人脸识别款式，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之间的浮动。

深度学习的另一任务和挑战便是在各种极端复杂的环境条件下，人脸识别定制，精1确的识别各个特征。

准确性高:人脸识别服务在多个国际公开竞赛中刷新纪录，人脸比对在 2017 年的LFW 测评准确度高达 99.80%，人脸识别多少钱，人脸检索在 MegaFace 竞赛 100 万规模中首1选识别率 83.29% 排名第1一，识别准确率业界领1先。

应用广泛国内第1一家在***行业全量上线，已应用于众多***、***和市政的开1户、密码修改、绑卡等场景，***核身数据，差错率低于百万分之一。

易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第1一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第1一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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