人脸识别系统的工作原理是什么？
当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。
人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。
面部识别原理
- 1.人脸特征
人脸的面部特征是识别监测的第一个要素，软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类，再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式，最后通过对比来确定其相似性。
- 2.人脸分析
这种检测人脸的技术，大多是依赖于2D图像，因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配，软件是 通过对人脸的几何形状来分析，关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等，最终得以识别成功。
- 3.人脸特征提取
这一步可以简单理解为，软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度，假如n等于1000，也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵，再通过上一步的几何数据分析，会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来，这些数据就像是人的指纹一样，都是独一无二的。
人脸识别使用场景
- 解锁手机：现在各大手机厂商都有人脸识别的功能，此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法，以确保手机被盗的时候，其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的，其中iphone公司就说过，人脸解锁的随机性几率是百万分之一。
- 执法：执法机构也会经常用到人脸识别的技术，一般执法者把被捕者的照片拍摄下来，放在人脸识别的资料库中，让软件对其进行鉴别，或者录入到数据库里，以便在之后的案件时进行筛选。
- 寻找失踪人员：人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面，因为现在监控系统无处不在，只要把个人资料添加到软件中，一旦人脸被识别出来，不论是在哪里，执法者都可以第一时间看到并且发出警报。
总结：人脸识别技术已经越来越成熟，它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性，也可以有效减少犯罪行为，还可以提供人们更大的便利性。
人脸识别系统以先进的面部识别技术为基础，将成熟的ID卡和指纹识别技术相结合，革新安全实用的生物识别门禁系统。该系统通过面部、指纹、ID卡信息收集和生物识别、出入控制内外分离，实用且安全。该系统利用网络信息加密传输支持远程控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能建筑等主要地区的门禁安全控制。
人脸识别系统的工作原理是什么？
人脸识别技术中广泛使用的区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术和生物统计学原理，利用计算机图像处理技术从视频中提取人物特征点，利用生物统计学原理分析数学模型，即面部特征模板。使用完成的面部特征模板，对受试者进行面部图像和特征分析，根据分析结果提供相似的值。通过这个值可以确认是不是同一个人。（原文摘自汉玛智慧 ）
人脸识别系统的功能模块是什么？
面部捕捉和跟踪功能
面部捕捉是指在图像或视频流的一帧中检测画像，并从背景中分离画像，自动保存。人物跟踪是指利用人物捕捉技术，指定人物像在相机拍摄范围内移动时自动跟踪。
比较面部识别
面部识别验证式和搜索式两种比较模式。验证仪式是指将捕获的人物像或指定的人物像与数据库中注册的一对进行比较，确认是否是同一个人。搜索仪式的匹配是指在数据库中注册的所有人物中搜索，以查找是否有指定的人物像。
面部建模和检索
可以对签入的人物数据建模，提取面部特征，并将生成的面部模板(面部特征文件)保存在数据库中。在进行面部搜索时(搜索方式)，对指定的人物形象进行建模，然后与数据库中所有人的模板进行识别，最后根据匹配的相似值列出最相似的人员列表。
活体检查
系统可以识别摄像机前面的人是真的人还是照片。这可以防止用户使用照片、视频、口罩等伪造。
常用的活体检查有双目摄像机、3D结构光等。
图像质量检查
图像质量的好坏直接影响识别的效果，图像质量的检测功能评价即将比较的照片的图像质量，并为帮助识别提供适当的推荐值。
