簡介
面部識別面部識別又稱人臉識別、面像識別、面容識別等等，面部識別特指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑑別的計算機技術。
算法
人臉識技術中被廣泛採用的區域特徵分析算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特徵模板。利用已建成的人臉特徵模板與被測者的人的面像進行特徵分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。
功能模組
人臉捕獲與跟蹤功能
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像並將人像從背景中分離出來，並自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當指定的人像在攝像頭拍攝的範圍內移動時自動地對其進行跟蹤。
人臉識別比對
人臉識別分核實式和搜尋式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是指定的人像與資料庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜尋式的比對是指，從資料庫中已登記的所有人像中搜尋查找是否有指定的人像存在。
人臉的建模與檢索
可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特徵，並將其生成人臉模板（人臉特徵檔案）保存到資料庫中。在進行人臉搜尋時（搜尋式），將指定的人像進行建模，再將其與資料庫中的所有人的模板相比對識別，最終將根據所比對的相似值列出最相似的人員列表。
真人鑑別功能
系統可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一幅照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術需要使用者作臉部表情的配合動作。
圖像質量檢測
圖像質量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質量評估，並給出相應的建議值來輔助識別。
優點
面部識別面部識別的優勢在於其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特徵相同。例如面部識別，人類也是通過觀察比較面部區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物並不通過此類生物特徵區別個體。
不被察覺的特點對於一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，並且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。面部識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取面部圖像信息，而不同於指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力感測器採集指紋，或者利用紅外線採集虹膜圖像，這些特殊的採集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。
缺點
面部識別被認為是生物特徵識別領域甚至人工智慧領域最困難的研究課題之一。面部識別的困難主要是面部作為生物特徵的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區別不大，所有的面部的結構都相似，甚至面部器官的結構外形都很相似。這樣的特點對於利用面部進行定位是有利的，但是對於利用面部區分人類個體是不利的。
易變性
面部的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，面部的視覺圖像也相差很大，另外，面部識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、面部的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭髮、鬍鬚等）、年齡等多方面因素的影響。
在面部識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於面部，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。
套用前景
目前生物識別技術已廣泛用於政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一台攝像機對該用戶的眼睛掃描，然後迅速而準確地完成了用戶身份鑑定，辦理完業務。這是美國德克薩斯州聯合銀行的一個營業部中發生的一個真實的鏡頭。而該營業部所使用的正是現代生物識別技術中的“虹膜識別系統”。此外，美國“9.11”事件後，反恐怖活動已成為各國政府的共識，加強機場的安全防務十分重要。美國維薩格公司的臉像識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。 隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將套用在更多的領域。
1、企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等。
2、電子護照及身份證。這或許是未來規模最大的套用，國際民航組織(ICAO)已確定，從2010年起，其118個成員國家和地區，必須使用機讀護照，人臉識別技術是首推識別模式，該規定已經成為國際標準。中國的電子護照計畫公安部一所正在加緊規劃和實施。
3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統和網路，在全國範圍內搜捕逃犯。
4、自助服務。如銀行的自動提款機，如果用戶卡片和密碼被盜，就會被他人冒取現金。如果同時套用人臉識別就會避免這種情況的發生。2013年7月。芬蘭一家企業推出全球首個“刷臉”支付系統。結賬時，消費者只需在收銀台面對POS機螢幕上的攝像頭，系統自動拍照，掃描消費者面部，等身份信息顯示出後，在觸摸顯示屏上點擊確認完成交易。無需信用卡、錢包或手機。整個交易過程不超5秒鐘。不過，也有人認為，“這點時間，通常也就夠你拿出錢包”。芬蘭初創公司Uniqul已為這套基於面部識別技術的“刷臉”支付系統申請專利 。
5、信息安全。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特徵，就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一，從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。
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2015年4月，倫敦初創公司Realeyes開發的技術能夠通過網路攝像頭或智慧型手機識別面部情緒，為此公司獲得了歐盟委員會360萬歐元（約合390萬美元）的投資 。Realeyes創立於2007年，其資料庫中存儲了500多萬張人臉圖像。這項技術還可以自動探測人的性別和年齡段，與其他數據合併，就可以建立更加詳細的資料庫。該技術目前被飛利浦、寶潔和AOL等公司用來最佳化視頻廣告，主要是分析用戶觀看廣告時的表情了解用戶喜好。除了將該技術套用於商業，負責領導這項研究的帝國理工學院教授馬佳·潘迪克(MajaPantic)表示，希望該技術有朝一日能夠幫助自閉症兒童或者抑鬱症患者。
