随着人工智能技术在商业和安全等方面的应用，人脸识别技术已经逐成熟的应用到很多行业，扫脸支付、考勤等这些日常行为，都说明了人脸识别已经影响了人们的生活，正在提高着生活和工作效率。常用的技术中，人脸识别技术有三个关键技术点：人脸检测、定位点检测、人脸特征提取。想把一张人脸的检测应用到实际场景中，需要通过AI算法，经过以上三个关键技术点的处理，再经过应用层算法处理，最后实现。
图1 人脸识别应用
在现实场景中，又可以划分为这三种（1：1、1：N和N：N）
1：1：根据字面意思，数据库中有用户自己的数据，所以1：1可以根据用户现有的数据进行对比和验证。
1：N：数据库中可能有大量的相似图片，算法将一张照片与这些照片进行逐个比对，按照相似度排列多个比对结果。最后采用匹配最高的当结果，1：N更有难度。
N：N：相当于同时进行多个1：N的识别，进一步增加匹配组合和难度，同时增加可信度。
图2 人工智能技术
深度人脸识别：通过图像识别中常用的一些卷积神经网络结构，通过分析比较不同网络结构的特点，结合人脸识别的特点，设计出一种更适合人脸特征提取任务的网络结构，在计算和性能上都有很好的表现。通过一些常用的优化函数，我们最终从特征角度设计了一个监督函数来优化距离测量学习，并在公共数据集上取得了良好的效果。二值面部特征也可以通过哈希特征得到，大大减少了存储量，加快了检索效率。
人脸识别的优势：
1、用户可以不接触，不需要做多余的操作就可以进行人脸识别的验证，非常方便；
2、可以通过数据库数据海量优势，主动获取人脸图像信息，增加算法性能。
人脸识别的弱点：
1、用户面部遮挡物、周围光线、角度、环境，都可能影响人脸识别算法的准确性；
2、对于以上影响因素，人工智能需要额外的机制进行补偿。
图3 商场中的人脸识别
人脸识别已经被成熟的应用于门禁、刷脸支付、考勤、安防等领域。人脸识别的准确性取决于算法，同时依赖于人脸数据库的丰富程度和质量高低。数据库的数据越多，识别时间越慢，准确度同时降低。我们相信，随着人脸识别技术的进步，人脸识别的准确率越来越高，在我们的日常生活中，人脸识别也发挥着越来越重要的作用。
