人臉識別特指利用分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計算機技術(shù)。人臉識別是一項熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識別技術(shù)，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。
人臉識技術(shù)中被廣泛采用的區(qū)域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利
用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型,即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進(jìn)行特征分析，根據(jù)分析的結(jié)果來給出一個相似值。
通過這個值即可確定是否為同一人。
主要的功能模塊
人臉捕獲與跟蹤功能：
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù)，當(dāng)指定的人像在攝像頭拍攝的范圍內(nèi)移動時自動地對其進(jìn)行跟蹤。
人臉識別比對：
人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是指定的人像與數(shù)據(jù)庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指，從數(shù)據(jù)庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人臉的建模與檢索：
可以將登記入庫的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數(shù)據(jù)庫中。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r（搜索式），將指定的人像進(jìn)行建模，再將其與數(shù)據(jù)庫中的所有人的模板相比對識別，最終將根據(jù)所比對的相似值列出最相似的人員列表。
真人鑒別功能：
系統(tǒng)可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一幅照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動作。
圖像質(zhì)量檢測：
圖像質(zhì)量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質(zhì)量的檢測功能能對即將進(jìn)行比對的照片進(jìn)行圖像質(zhì)量評估，并給出相應(yīng)的建議值來輔助識別。
人臉識別的優(yōu)勢
人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，
另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完
全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易
被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。
人臉識別困難性
人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
