人臉識別技術基于人的面部特征來進行身份識別的生物識別技術，主要包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認和身份查詢等。這項技術是生物學、心理學的結合。在認知學、模式識別、圖像處理、計算機視覺等多個領域的知識及相關技術，可廣泛應用于身份認證、身份識別、訪問控制、安全監測、人機交互等多種場景中。那么人臉識別是如何運用的呢?下面鑫建星帶你簡單了解人臉識別的運用方法。

　　人臉識別大概分為兩種應用方式、四步流程

　　兩種模式：1:1比對和1:N識別，1:1比對，只要確定是授權人;1:N識別物體是否在人臉數據庫中。

　　四步流程：人臉檢測、活體檢測、人臉特征提取、人臉識別。

　　隨著刷臉時代的到來，人臉識別市場廣闊，盈利模式的變化，消費級鄰域的產業化將會爆發。面部識別技術可應用于政府層面，如政府、安防、公安刑偵等，也可應用于金融、汽車電子、新零售等行業，目前只能在手機、支付、互聯網等消費級應用中使用，正處于政府層面，如金融、汽車電子、新零售等領域。從傳統的硬件銷售、軟件按量或按時收費、軟件技術支持、軟硬件一化解決方案到未來可能實現的大規模數據變現，變現模式多種多樣，我們認為未來人臉識別有巨大的市場需求和廣闊的應用前景，有望維持加速增長。

　　長期以來，人臉識別技術缺乏創新、應用推廣有限、價格昂貴等制約了人臉識別的發展。針對人臉識別算法優化、輕量化研究的團隊較少，尚未完成的算法優化，在低功耗的情況下保持一定的速度和精度是人臉識別應用的發展難點。所以近幾年人臉識別雖被廣泛應用于出入境報關、機場安檢等政府部門，但一直未能真正進入商用領域。從技術層面來看，人臉識別準確度和核心算法原始創新不足，技術標準制定不完善，快速準確地完成人臉識別需要解決許多技術難點、自身生理變化。當人臉比對時，若自身與數據庫內存儲的人臉發生較大變化。比如體驗剃須、換發型、遮蓋眼鏡等等。即刻外表并沒有太大的改變，人們通過面部表情的變化，很容易導致比較失敗。外界環境影響。臉部接受許多外在因素的影響：拍攝角度不同。臉部的視覺圖像差別很大;易受光照條件的影響，如白天和黑夜、室內和室外的光照。