人脸识别技术流程。

特征提取

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别技术的发展和应用。

随着人工智能发展的日新月异，芜湖人脸识别，人脸识别技术从1初应用的公共安保和视频监控领域走向更多的社会应用场景：通过监视器的布控和个人图像分析*街头路面等公共场所的犯1罪和暴1恐行为，进入教育系统侦测学生上课的出勤率和专注度，人脸识别门禁系统，参与医院对重1症病1人照护协助和家属异常情绪的侦知等。一般认为，在人脸识别技术的软件开发分析和设计阶段，设计者应考虑人的基本权利原则和法律上的要求。然而随着人工智能研究领域的增长和智慧城市的发展，人脸识别技术，人脸识别已经进入定制化时代，降低了弃用技术的社会倾向，人脸识别门禁，基于各自设计目的和理念投放于不同领域成为不可逆转的潮流趋势。人脸识别技术在“引入”环节的法律限定问题似乎已经被人工智能浪潮所“淹没”，但这并不能取代人脸识别技术在“适用”环节的道德问题和法律意义之讨论。

人脸识别

检测出人脸后，就可以对这张脸的身份进行判断了。人脸识别通常有两种应用场景：一种是相对简单的1∶1人脸验证，比如手机解1锁就是将使用手机的人和手机里储存的“主人”照片进行比对；另一种是1 : N人脸辨识，即将一张未知身份的人脸图像与数据库中所有的已知人脸图像进行比对，判断其是否是数据库中的某个人，如果是，则显示此人在数据库中的信息。