人臉識別作為生物特征識別領域蟲一種基于生理特征的識別技術，人臉識別技術是通過有攝像頭的終端設備拍攝人的行為圖像，通過人臉檢測算法，從原始的行為圖像中得到人臉區域用特征提取算法提取人臉的特征，并根據這些特征確認身份的一種技術。隨著社會的發展，對一些如：機場安檢、銀行、jun事基地等安全性要求較高的場所，能夠實現快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切。由于生物特征是人的內在屬性，具有很強的自身穩定性和個體差異性因此是身份驗證的較理想依據。臉圖像中包含的模式特征十分豐富，閘機人臉識別，如直方圖特征，閘機人臉識別，閘機人臉識別、顏色特征、模板特征、結構特征等。閘機人臉識別

人臉識別的人臉圖像采集及檢測：人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。閘機人臉識別系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用。

人臉識別投票方法可以是確定的，但是概率投票方法一般來說更好，投票機制的一個缺點是計算結果的代價比較昂貴。視頻人臉識別的第二個發展階段是利用多模態信息。因為人類一般會利用多種信息識別人的身份，所以一個多模態系統將比只利用人臉的識別系統性能更好。更重要的是利用多模態信息提供了一種方法，它能大范圍解訣那些只靠人臉無法識別的任務。例如，在一個完全沒有配合的環境(比如搶錢)，歹徒的臉一般是蒙著的，這時能進行無人臉識別的方法就是分析歹徒軀體的運動特性。

隨著人臉識別技術的快速進步以及市場應用需求的凸顯以及資本的熱捧，人臉識別技術在應用場景上也有了很大的突破，不再局限于考勤、門禁行業的簡單應用，目前隨著技術的進-步成熟和社會認同度的提高，普遍應用于金融、司法、jun隊、公安、邊檢、航天、電力、廠、醫療及眾多企事業單位等領域。人臉識別辦法：幾何特征的人臉識別方法，幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。

在人臉跟上和識別中利用時間信息是視頻人臉識別算法和基于靜態圖像的人臉識別算法的較大區別。目前這類算法大致可分為兩類：跟上-然后-識別，這類方法首先檢測出人臉，然后跟上人臉特征隨時間的變化。當捕捉到一幀符合一定標準(大小，姿勢)的圖像時，用基于靜態圖像的人臉識別算法進行識別。這類方法中跟上和識別是單獨進行的，時間信息只在跟上階段用到。識別還是采用基于靜態圖像的方法，沒用到時間信息。跟上且識別，這類方法中，人臉跟上和識別是同時進行的，時間信息在跟上階段和識別階段都用到。通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。閘機人臉識別

在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。閘機人臉識別

人臉識別特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。基于知識的表征方法主要是根據人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。閘機人臉識別

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