人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。生物特征識別技術所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、、聲音（語音）、體形、個人習慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、識別、語音識別（用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內(nèi)容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術）、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。  

人臉識別技術包含三個部分：

(1)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構分布特征，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；

動態(tài)人臉識別終端產(chǎn)品特性· 動態(tài)人臉識別終端雙攝防偽，各類照片在各種載體上的；

· 人臉識別終端夜間紅外、RGB雙補光；

· 動態(tài)人臉識別終端支持外接二維碼掃描器、（目前只支持新中新DKQ-A16D）；

· 動態(tài)人臉識別終端支持串口、韋根26輸出，輸出內(nèi)容支持配置；

· 動態(tài)人臉識別終端采用基于視頻流的動態(tài)人臉檢測、跟蹤識別算法；

· 動態(tài)人臉識別終端支持設備本地存儲萬人庫，（a）云平臺設備支持同時儲存5萬張人臉照片（小于400KB）、100萬條識別記錄（0.45KB）、2萬張現(xiàn)場抓拍照片（b）局域網(wǎng)設備支持同時存儲2萬張人臉照片（照片按100KB計算）、1萬條識別記錄（含現(xiàn)場抓拍照片）；

· 動態(tài)人臉識別終端人臉庫為3000時，誤識率萬分之三的條件下，1：N識別準確率為99.7%；

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定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(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。