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。

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

　　并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

　　除此之外，人脸识别公司，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

零售商超领域，湖北人脸识别，阿里、京东等纷纷试水无人超市，人脸识别技术已经应用在购物、结算环节，不仅可以帮助线下店铺迅速捕1捉用户信息以提供个性化服务，对消费者的消费体验也是一种升级。

医学领域，人脸识别挂1号系统让号贩子无从插手，“刷脸”医保支付可以节省排队时间，人脸识别报价，让智慧医1疗服务流程更加通畅。今年，温州有10家医院启用了人脸识别预填单系统，“刷脸”*、智能导诊成为可能。