自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点***（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是'特征提取 分类器'两部分的算法研究。

在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP， Gabor等）和降维两个步骤，代表性的降维方法有PCA， LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。

人脸识别技术在安防系统中承担着收集，传输和反馈数据的功能。首先，下行数据由前端设备记录，人脸识别翼闸价格，移动终端设备可以实时完成识别和结构化过程，然后将视频流和标记数据发送回后台进行进一步的处理，将***终结果传回管理层进行统一管理。想象一下，所有流程都是手工完成的，人脸识别翼闸，这不可避免地导致人力和物力资源的大量浪费。因此，在建立完善的城市安防系统的过程中，人脸识别技术构建的安防系统功不可没。

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很多APP或SDK在上传拍摄的照片时，明文传输，且没有对图像数据进行签名，导致图像数据可以被截获篡改，人脸识别翼闸生产商，有的在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施。

在测试某款应用的过程中，甚至出现过这样的情况：本地上传人脸数据到服务器，服务器返回一个匹配度，本地通过匹配度来决定人脸识别是否通过，人脸识别翼闸厂家，该应用没有对数据报文加签名，导致返回数据可以被轻松篡改，***终绕过人脸检测。

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