1.技术定义
人脸识别技术（也称作人像识别或是面部识别），指基于人的脸部特征信息进行比较分析和身份识别的生物识别技术。它是一项热门的计算机技术研究领域，使用摄像机或是摄像头采集含有人脸的头像或是视频流，并能够自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术（图像采集及检测、图像预处理、图像特征提取以及匹配与识别）。
2.发展历史
早在20世纪50年代，认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，在那个年代，研究者主要是利用人脸的几何结构，通过分析人脸器官的特征及其特征之间的拓扑关系进行识别。在当时，该技术的缺点就是随着人脸的姿态，表情动作发生变化，其脸部几何结构变化较大，则识别的精度严重下降。
80年代末和90年代初，随着计算机技术的不断发展和提高，结合光学（成像技术），人脸识别技术开始步入一个真正意义的起点，开始走在了“人工智能”的道路上。
在1991年，著名的“特征脸(Eigenface)”方法由Matthew Turk和Alex Pentland第一次用于人脸识别，在实际效果上得到了较大进步。“特征脸”方法用于人脸识别是由Sirovich and Kirby (1987)提出，指用于机器视觉领域的人脸识别问题的一组特征向量，这些特征向量是从高维矢量空间的人脸图像的协方差矩阵计算而来的。特征脸这一方法也被认为是第一种有效的人脸识别方法。基于这一思路，在后续的研究中，Belhumer提出了基于Fisher线性判别的Fisherface方法应用在人脸分类。线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Ronald Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。
在90年代后期，随着科学技术的发展，一些科技较为发达的国家，如美国，德国和日本等，推动了人脸识别技术进入初级的应用阶段。对于人脸识别系统，其成功的关键实在是否拥有尖端的核心算法，并用有实用的识别速度和高精度。人脸识别技术，不单是包含了机器识别，机器学习，几何模型理论，视频图像处理等计算机技术，而且也囊括了生物学和心理学等跨领域的理论技术。该系统通过结合“中间技术”做到将跨领域的理论实现现实应用技术。从科学发展角度来说，计算机技术的发展，到现阶段他能够结合生物心理等领域共同实现技术应用，也给我们展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
在21世纪起初，随着机器学习理论的发展，研究者们相继探索出了基于遗传算法、支持向量机（Support Vector Machine， SVM）、boosting、流形学习以及核方法等进行人脸识别。 2009年至2012年，稀疏表达（Sparse Representation）因为其优美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点。
与此同时，业界也基本达成共识：基于人工精心设计的局部描述子进行特征提取和子空间方法进行特征选择能够取得最好的识别效果。Gabor及LBP特征描述子是迄今为止在人脸识别领域最为成功的两种人工设计局部描述子。这期间，对各种人脸识别影响因子的针对性处理也是那一阶段的研究热点，比如人脸光照归一化、人脸姿态校正、人脸超分辨以及遮挡处理等。也是在这一阶段，研究者的关注点开始从受限场景下的人脸识别转移到非受限环境下的人脸识别。LFW人脸识别公开竞赛在此背景下开始流行，当时最好的识别系统尽管在受限的FRGC测试集上能取得99%以上的识别精度，但是在LFW上的最高精度仅仅在80%左右，距离实用看起来距离颇远。
2013年，MSRA的研究者首度尝试了10万规模的大训练数据，并基于高维LBP特征和Joint Bayesian方法在LFW上获得了95.17%的精度。这一结果表明：大训练数据集对于有效提升非受限环境下的人脸识别很重要。然而，以上所有这些经典方法，都难以处理大规模数据集的训练场景。
2014年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络重受瞩目，并在图像分类、手写体识别、语音识别等应用中获得了远超经典方法的结果。香港中文大学的Sun Yi等人提出将卷积神经网络应用到人脸识别上[7]，采用20万训练数据，在LFW上第一次得到超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展历史上的一座里程碑。自此之后，研究者们不断改进网络结构，同时扩大训练样本规模，将LFW上的识别精度推到99.5%以上。如表1所示，我们给出了人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在LFW上的精度，一个基本的趋势是：训练数据规模越来越大，识别精度越来越高。
3.人脸识别关键技术
1.人脸检测(Face Detection)
“人脸检测（Face Detection）”的作用就是检测出被测图像中人脸的所在位置。它的算法是从输入一张图像中，通过算法计算之后输出一个人脸框的坐标序列，具体结果是0个人或是1个人脸框，输出的人脸坐标框可以是正方形，矩形等。
人脸检的算法原理，简单来说就是一个“扫描”和“判定”的过程。首先，在整个图像区域内进行扫描，再逐个判定在候选区域的是否是人脸的一个过程。因此，人脸检测算法的计算速度和图像的尺寸大小及图像内容复杂度相关。在实际中，我们可以通过一些合理的设定值加速算法，如被检测图像尺寸值，最大/小人脸尺寸值，和人脸数量上限值等方法。同时，应用深度学习技术，则不需要进行特征选择，结合GPU代替CPU等方式可以得到一个更好的效果。
2.人脸配准(Face Alignment)
“人脸配准(Face Alignment)”的目的是定位出一个人脸的五官关键点坐标。它的算法输入两个值，人脸图像和人脸坐标框，输出的是人脸五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，承建的由5点，68点和90点等等。现今，效果较好的一下人脸配准技术基本上是通过深度学习实现的，深度学习算法的步骤是先对图像进行轮廓定位态校正，再进行一个全局粗定位，最终进行局部精细定位。这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按照特设的规则将人脸区域提取出来，按照合适的尺寸使用算法进行关键点的位置计算。这一技术的算法耗时，相比人脸检测和后续提到的人脸特征提取技术要少。
3.人脸属性识别(Face Attribute)
“人脸属性识别(Face Attribute)”是识别出人脸所对应的人的性别识别、年龄估计、表情识别、姿态识别、发型识别、种族识别等属性值的一项技术。它的算法一般会根据五官关键点的坐标将人脸对齐（具体有旋转、放缩、提取等过程），再将人脸调整到预定的大小和形态，以便后续进行属性分析和最终识别。
一般来说，对于人脸的每种属性，都对应有相应的识别算法。但是，有一些新型的算法，如深度学习中的深度神经网络(CDNN),直接在一个网络中学习和识别出多个属性，同时输出年龄、性别、姿态、表情等属性识别结果。
4.人脸提特征(Face Feature Extraction)
“人脸提特征(Face Feature Extraction)”指的是将一张人脸的图像转化位可以表征人脸特点的特征，具体的表现形式是一串固定长度的数值。它的算法输入两个值，“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，首先将五官关键点坐标进行旋转，放缩等操作实现人脸对齐，然后再提取特征并计算出特征的数值串。
5.人脸对比(Face Compare)
“人脸对比(Face Compare)”目的是通过算法来衡量两个人脸的相似度。人脸对比算法输入的是通过人脸提特征算法算出的两个人脸特征，输出的是两个人脸特征之间的相似度。
6.人脸验证(Face Verification)
“人脸验证(Face Verification)”是判定两个人脸图是否为同一人。它的算法输入的是两个人脸特征，通过人脸对比获得的相似度，与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一个人。
7.人脸识别(Face Recognition)
“人脸识别(Face Recognition)”的目的是识别出输入人脸图对应身份。它的算法输入是一个人脸特征，该人脸特征和注册在库的N个身份的特征进行逐个对比，找出一个与这个输入的人脸特征相似度最高的特征。将这个相似度最高的值和预设的阈值相比较，大于这个阈值，则返回在库中的存在的该特征对应的身份，否则返回不在库中。
8.人脸检索(Face Retrieval)
“人脸检索(Face Retrieval)”是对查找到和输入人脸相似的在库人脸进行相似度的程度排序。它的算法是将输入的人脸和“在库”的人脸集合进行对比，根据对比之后的相似度程度进行一个排序，从相似度高到低或是低到高的的顺序进行一个检索结果的排序。
9.人脸聚类(Face Cluster)
“人脸聚类(Face Cluster)”指将一个集合内的人脸根据身份进行一个分组。它的算法是将“在库中”的人脸集合内所有的人脸进行两两之间进行对比，再结合人脸相似度值进行分析把属于“同一身份”的人划分到一个组内。在没有进行人工身份标注前，只知道分到一组的人脸是属于同一身份，但不知道确切的身份。比如典型的双胞胎。
10.人脸活体(FaceLiveness)
“人脸活体(FaceLiveness)”指的是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击的非生物假体或是生物的非活体(如照片，视频，非活体生物体组织等)。
一般情况下，活体检测技术是利用人的生理特征进行判断人脸图像的。对于来自攻击的非生物假体，如头部移动、眼部运动、瞳孔对光源的强度的收缩扩张反应，呼吸运动特征等。针对来自攻击的生物非活体，需要的是更尖端的技术，如光学和生物学进行研究，来区别生物非活体和生物活体。这部分内容是个人结合该技术的想法，特别是对于生物非活体，或许已有成熟的技术。
4.人脸识别主要算法原理
人脸识别主要算法原理
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1）. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2）. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等；
3）. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
1. 基于几何特征的方法
人脸由眼睛、鼻子、嘴巴和下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）
主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有简单有效的特点,也称为基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET’96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是具有最好性能的识别方法之一。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。其技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸,识别时将测试 图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。Pentland等报告了相当好的结果，在200个人的3000幅图像中得到95%的正确识别率，在ＦＥＲＥＴ数据库上对150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化等。在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征向量(即特征脸)并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征(子空间)选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型ＢＰ网则为隐式的主元分析方法，它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valentin对此作了详细讨论。总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。
基于KL变换的特征人脸识别方法基本原理:KL变换是图象压缩中的一种最优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。
4. 基于弹性模型的方法
Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型(DLA)，将物体用稀疏图形来描述(见下图)，其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。Wiscott等人在此基础上作了改进，用ＦＥＲＥＴ图像库做实验，用300幅人脸图像和另外300幅图像作比较，准确率达到97.3%。此方法的缺点是计算量非常巨大 。Nastar将人脸图像(Ⅰ) (ｘ，ｙ)建模为可变形的3D网格表面(ｘ，ｙ，Ｉ(ｘ，ｙ) ) (如下图所示)，从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的弹性匹配问题。利用有限元分析的方法进行曲面变形，并根据变形的情况判断两张图片是否为同一个人。这种方法的特点在于将空间(ｘ，ｙ)和灰度Ｉ(ｘ,ｙ)放在了一个3D空间中同时考虑，实验表明识别结果明显优于特征脸方法。Lanitis等提出灵活表现模型方法，通过自动定位人脸的显著特征点将人脸编码为83个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。
5. 神经网络方法（Neural Networks）
人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法(PDBNN),其主要思想是采用虚拟(正反例)样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构(OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有:Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。PCA的算法描述：利用主元分析法(即Principle Component Analysis,简称PCA)进行识别是由Anderson和Kohonen提出的。由于PCA在将高维向量向低维向量转化时，使低维向量各分量的方差最大，且各分量互不相关，因此可以达到最优的特征抽取。
6. 其它方法：
除了以上几种方法，人脸识别还有其它若干思路和方法，包括一下一些：
1）. 隐马尔可夫模型方法（Hidden Markov Model）
2）.Gabor小波变换+图形匹配:
（1）.精确抽取面部特征点以及基于Gabor引擎的匹配算法，具有较好的准确性，能够排除由于面部姿态、表情、发型、眼镜、照明环境等带来的变化;
（2）.Gabor滤波器将Gaussian网络函数限制为一个平面波的形状，并且在滤波器设计中有优先方位和频率的选择，表现为对线条边缘反应敏感;
（3）.但该算法的识别速度很慢，只适合于录象资料的回放识别，对于现场的适应性很差。
3）.人脸等密度线分析匹配方法:
（1）. 多重模板匹配方法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配;
（2）. 线性判别分析方法（Linear Discriminant Analysis，LDA）;
（3）.本征脸法本征脸法将图像看做矩阵,计算本征值和对应的本征向量作为代数特征进行识别,具有无需提取眼嘴鼻等几何特征的优点,但在单样本时识别率不高,且在人脸模式数较大时计算量大;
（4） .特定人脸子空间(FSS)算法该技术来源于但在本质上区别于传统的”特征脸”人脸识别方法。”特征脸”方法中所有人共有一个人脸子空间，而该方法则为每一个体人脸建立一个该个体对象所私有的人脸子空间，从而不但能够更好的描述不同个体人脸之间的差异性，而且最大可能地摈弃了对识别不利的类内差异性和噪声，因而比传统的”特征脸算法”具有更好的判别能力。另外，针对每个待识别个体只有单一训练样本的人脸识别问题，提出了一种基于单一样本生成多个训练样本的技术，从而使得需要多个训练样本的个体人脸子空间方法可以适用于单训练样本人脸识别问题;
（5）.奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)是一种有效的代数特征提取方法.由于奇异值特征在描述图像时是稳定的,且具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像变换不变性等重要性质,因此奇异值特征可以作为图像的一种有效的代数特征描述。奇异值分解技术已经在图像数据压缩、信号处理和模式分析中得到了广泛应用.
人脸识别技术应用场景
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1）.企业、住宅安全和管理，如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等；
2）.电子护照及身份证，中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施；
3）.公安、司法和刑侦，如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯；
4）.自助服务，如银行和社保局自助办理业务，还有阿里云终端视频备案验证业务；
5）.信息安全，如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
人脸识别技术的现状及未来发展趋势
1）.网络化趋势
人脸识别解决了日常生活中一个基本的身份识别问题，今后，这种身份认证的结果会越来越多的和各行各业应用结合起来，并通过互联网和物联网得以信息共享，简单来说就是“身份识别+物联网”的发展趋势未来将十分普遍。
2）.多生物识别模式融合趋势
人脸识别技术现如今的还达不到人类的预期体验，对于一些安全性要求高的特殊行业应用，如金融行业，人脸识别很容易被不法分子攻破漏洞进行身份造假，因此需要多种生物特征识别技术的融合应用（如活体检测、虹膜识别等）以进一步提高身份识别的整体安全性。
3）.云技术
未来的云技术也将大大给人脸识别的应用提供数据和计算力支持，基于云技术的门禁控制可以同时管理成百上千的通道，加上物联网的普及，用户对任何地方的门禁进行远程控制和管理，准确识别本人，将广泛应用到企业、学校、培训机构、大型商业场合、办公大楼的门禁解决方案。
人脸识别技术的优势和难点
优势
人脸识别的优势在于其自然性和不被测试个体察觉的特点。大概细说的话，可以说是具有自然性，非强制性，非接触性和并发性。
自然性：指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。具有自然性的识别技术还有语音识别和体型识别。而对于指纹识别，虹膜识别和静脉识别等等不具有自然性。
非强制性：被识别的人脸图像信息可以主动获取，而不被测试个体察觉，更易被测试者接受。只要有足够的条件获取人脸图像信息即可，如有充足的光源即可。而对于其他的一些识别技术，如指纹、虹膜和静脉识别都是存在强制性，在测试期间，采集的信息带有“伪装欺骗”特性
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，测试者不需要和设备直接接触。与此同时，识别过程中为了获得更多的信息采集，可以在一定程度上扩大识别范围，多方位的进行采集信息。
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。
硬件的基础完善：人脸识别对硬件需求主要体现在摄像头，高像素，高清晰度的摄像头技术已有较为明显的硬件基础优势。
如下是几种生物识别技术性能的对比（该对比图源自互联网），博主表示认同该观点，所以直接引用。
难点
从人脸识别的开始到现在，一直存在一些难点，无论是生物特征识别领域，还是人工智能领域。在于人脸作为活体生物特征和外界一些不可抗拒的因素所引起的。
1.人脸相似度
不同个体之间人脸的结构相似，甚至是具体的器官结构外形极其相似，如最为典型的双胞胎。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人类个体是不利的。
2.表情姿态
姿态问题，涉及到头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正面人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影响着人脸识别的准确率。
3、年龄变化
面部外观随着年龄的变化而变化，对于同意面孔，不同年龄段的同一个体，人脸识别的精度也是不同的。特别是对于儿童阶段的变化比较明显。另外，一个人的整个成长过程容貌变化也是比较大。
4、光照问题
光照问题是摄像头采集人脸的一个重要因素， 摄像头通过空间途径对人连进行图像采集，不充足的光照会导致人脸在空间坐标结构上有不同的变化，会弱化或是增强人脸特征。
5、遮挡问题
遮挡问题是一个非常严重的问题，这个需要从两方面来说明，一种是个体本身主动性有意遮蔽，在监控环境下，带墨镜，头发遮掩，帽子遮掩等引起采集人脸图像特征不完全，得到较低的相似度值；另一种是客观环境导致的，本身非个体主观有意遮蔽或是环境中存在一定的遮蔽物体导致采集人脸图像特征不完全，得到较低的相似度值。最严重的结果是低于预设的验证阈值，最终识别失败。
6、图像质量
图像的质量第一个关键因素是硬件设备，不同的硬件设备，采集人脸图像的质量有差异性，从而会导致采集人脸图像特征不完全，得到较低的相似度值。还有其他的因素，如天气的影响导致同一设备，在不同的天气情况下获取图像的质量存在一定的差异。这些提到的因素，最严重的结果也是低于预设的验证阈值，最终识别失败。
7、样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。
8、海量数据
传统人脸识别方法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。
9、大规模人脸识别
随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。
当今，以人脸识别为代表的新一代技术革命已经兴起，这将是一个技术比拼的时代，技术研发会成为企业发展的重要因素，而商业模式也会随着技术的革新而转变。
人脸识别技术引发的担忧
对于人脸识别引发的担忧重点是在于隐私问题。那么面对该技术，我们的隐私权何去何从？
随着科技的发展，特别是互联网领域的不断进步，每个人的信息都会越来越透明，如某些应用的照片标签功能，或是真是身份验证（本人和身份证同框）。再加之人脸识别，人们的隐私可以说呈现的几乎没有意思遮掩。伴随着技术的提升，隐私泄露这一隐患令人堪忧。
对此，无论哪个国家，都需要结合国家的法律来制定相应的法律，保证每个公民的“数字身份”数据。
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