人脸识别技术流程。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

匹配与识别

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份1信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

人脸识别具有的优势。

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。

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗的。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于***识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集***，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。

是基于人的脸部特***息进行身份识别的一种生物识别技术。

人脸识别系统集成了计算机网络、人工智能、机器识别、视频图像处理、检测、计算机光学、物理传感器、统计学原理、等多种***技术，该技术目前被广泛应用于系统、海关系统、安保系统、***系统等。非接触性，人脸验证的过程不需要和设备、终端接触，这与***、打卡方式完全不同。体验感强，设备应为不会被频繁触碰，稳定性高，故障率低。