人臉檢測面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：①參考模板法首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；②人臉規(guī)則法由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；③樣品學習法這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器；④膚色模型法這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。⑤特征子臉法這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

人臉比對面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：①特征向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。②面紋模板法該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像器guan、模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸1化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網(wǎng)絡或特征與模板相結(jié)合的方法。人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法?！边@種算法是利用人體面部各器guan及特征部位的方法。如對應幾何關系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

人臉識別 " 就好比是一把芝麻開門的鑰匙，開啟系統(tǒng)，進入應用，或者以 " 刷臉 " 作為一種支付路徑，而正是在這個過程中，大量的用戶" 人臉 " 信息被采集并儲存。用戶的個人隱私不知不覺就被收集全了，容易被不法fen子利用做出傷害用戶安全的事情。

每一項新技術(shù)的誕生都是不完mei的，技術(shù)人員需要在人們的使用過程中發(fā)現(xiàn)問題，解決問題來完善自己的作品。由此可以得出，目前人臉識別技術(shù)還不是十分成熟，在一些軟件上面也標明這個功能目前還處于測試階段，因為建議大家在用戶驗證的時候還是慎重考慮人臉識別功能，不要把人臉識別功能設置為進入軟件/系統(tǒng)界面的主要方式，應該開啟多重驗證。

單向感應式 （人臉識別＋出門按鈕＋電鎖）授權(quán)者在門外識別，經(jīng)主機識別確認合法shen份后，并控制器驅(qū)動打開電鎖放行，并記錄進門時間。按開門按鈕，打開電鎖，直接外出。適用于安全級別一般的環(huán)境，可以有效地防止外來人員的非fa進入。是常用的管理模。模式二：雙向感應式 （人臉識別＋人臉識別＋＋電鎖）授權(quán)者在門外識別，經(jīng)主機識別確認合法shen份后，并控制器驅(qū)動打開電鎖放行，并記錄進門時間。使用者離開所控房間時，在門內(nèi)同樣要授權(quán)者在門內(nèi)識別，經(jīng)主機識別確認合fa身份后，并控制器驅(qū)動打開電鎖放行，并記錄進門時間。適用于安全級別較高的環(huán)境，不但可以有效地防止外來人員的非fa進入，而且可以查詢后一個離開的人和時間，便于特定時期（例如失竊時）落實責任提供證據(jù)。