人脸识别技术特点
人脸识别主要的特点是利用人的脸部特征作为一种身份辨识的方式，通过采集含有人脸的图像或视频流，自动对图像或视频中的人脸进行检测定位、图像预处理、特征提取和匹配识别过程，达到识别不同人身份的目的。因此，利用人脸识别技术的这个特点可以在不同场合中实现各种各样的智能化应用。
人脸识别的优势还有以下四个方面：
（1）自然性。所谓的自然性是指通过观察就可以比较人脸来区分和确认身份。
（2）非强制性。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，对个体是隐蔽的。
（3）非接触性。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触。
（4）并发性。在实际应用场景中，人脸识别技术可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别技术难点
1.图像光照问题
识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。
2.人脸姿态和饰物问题
因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
3.人的脸部存在相似性
不同个体之间特别是同一民族的区别不大，所有人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分个体是不利的。再加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。
4.人脸存在易变性
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。
随着待识别的目标人数增加、出现比较像的人的概率逐渐增大，现有的深度学习技术在这些方面有了很大的提升，目前很多企业的人脸识别技术在LFW评测已做到99.5%以上，有的接近甚至超过人眼的识别率。这给人脸识别系统能够大规模的实际应用提供了技术支撑，随着科技的不断进步，期待未来人脸识别领域的难题都能得到完美解决。
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