那么，人臉識別究竟是怎樣通過識別人臉快速判斷個人身份的呢？下面就給大家科普一下人臉識別的工作流程和原理。

人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別有哪些特點？

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣是與生俱來的，它的唯一性和難以復制性是個人身份鑒定的前提；人臉識別與其它生物識別技術相比具有以下特點：

非強制性，無需用戶專門配合，人臉采集設備幾乎可以在用戶無意識的狀態下獲取人臉圖像，這種采集方式無需“強制性”；非接觸性，無需和用戶進行接觸，采集設備可直接獲取人臉圖像；并發性，在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷和識別；除此之外，人臉識別技術還符合視覺特性：“以臉識人”，并且具有操作簡單，結果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉識別如何進行識別？

人臉識別技術流程主要包括4個部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取和人臉匹配與識別。

a. 人臉圖像采集

人臉圖像采集方式有兩種，分別是批量人臉圖像導入和現場視頻人臉采集。批量導入是指系統在用戶指定的目錄下面自動尋找圖像文件進行人臉圖像批量導入；而現場視頻人臉圖像采集是指客戶端的采集功能被打開后，會調用本地的攝像頭并打開。

b. 人臉檢測/人臉活體檢測

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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。

人臉活體檢測可以有效檢測出紙質照片、手機或Pad上顯示的照片等其他非活體照片，杜絕了照片或者視頻欺騙，保證系統人臉識別的安全性。

c. 人臉圖像預處理

人臉圖像預處理是對系統所采集到的人臉圖像進行光線處理、切割、旋轉、降噪、過濾、放大或縮小等一系列的復雜處理，通過這些處理使人臉圖像無論是光線還是角度、距離、大小等達到人臉圖像特征提取的標準要求，盡可能消除因光照和角度等因素造成的影響，為進行人臉圖像特征提取做好準備。

d. 人臉圖像特征提取

人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉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；另一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。

e. 匹配與識別

人臉識別系統通過人臉算法實現對兩張圖像進行比對，根據不同渠道的識別率返回比對結果，并將比對通過的圖像按照設定規則入庫保存。

總結：

目前市場上有些廠家的人臉識別技術在LFW評測中已做到99.5%以上，有的接近甚至超過人眼的識別率，這為人臉識別系統能夠大規模的實際應用提供了技術支撐。

實際上，以人臉識別為代表的新一代技術驅動的產業革命已然興起，這個新的經濟單元將是技術比拼的時代，技術研發會成為企業發展的主要因素，同時商業模式也會因為技術的革新而不斷演變。