伴随着电子信息、电子技术及互联网发展，大数据以及云计算的应用，人脸识别技术得已快速发展应用。人脸识别作为一项互联网领域热门的技术，在互联网产品很多领域都有着广泛的应用，如现在的手机很多APP都要实名注册，需要用到人脸识别进行注册完成，还有人脸识别支付的应用，解决人都无需手机扫码，只需要刷脸就能搞定支付。人脸识别技术如此强大，那今天说下人脸识别技术，了解下它还有哪些应用以及优缺点。
　　一、人脸识别技术理论及应用领域
　　人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行一系列比对的相关技术，通常也叫人像识别或面部识别。人脸与人体的其他生物特征（指纹和虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
　　人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等各个方面。人脸识别可以广泛应用于考勤、访客管理、酒店、安防、公安、金融、机场、地铁、边防口岸等多个对人员身份进行自然比对识别的重要领域，人脸识别技术现在这些领域得于快速发展应用，为人脸识别技术深度学习提供大量真贵数据，为更加智能人脸识别技术奠定基础。
　　人脸识别技术的应用及大提高办事效率，大大降低人工成本。在以前，不管是大型公司或机关单位，门口或者前台需要安排一个人负责进行访客登记，维护公司安全和办公环境秩序。传统访客登记的步骤是前台、保安或访客自己手动填写个人信息（通常是姓名、电话号等），耗时而且不能确定访客的真实身份。数据显示，国内近70%的企业还在使用这种传统的纸质登记访客。耗时长，效率低，人工成本高，出于安全，很多访客提供需假登记信息，双方都无法建立很好信任关系，造成一些安保与访客冲突原因之一。人脸识别技术出现，应用在访客机上，进行刷脸访客登记。人脸识别访客机的好处在于，可以利用人脸识别进行人证对比，确保访客的身份真实性。无需打印和提交访客小票，只要刷脸就能掌握访客的进出情况，实现无纸化的访客登记和签到，快速提高办事效率，降低人工成本，也减少了不必要冲突。
　　人脸识别访客机支持智能访客预约，访客在来访前可以在手机软件上登记预约，上传头像和其他信息，再经过后台机器或人工审批，客户来访当日就能通过人脸识别访客终端，自助刷脸开门，不用让客人在门外干等。就算多次来访也不用重复登记，凭借人脸识别访客终端的数据库，可以快速识别以前来过的访客，实现刷脸开门，提升接待访客的体验。
　　对于接待客人的工作人员来说，通过连通系统，访客通过这些刷脸访客一体机进入后，还能自动下发通知给对应的接待人员，而无需前台人员去通知相关的接待人员。运用人脸识别访客终端，则能让访客登记更安全、更方便，也大大的降低管理成本。
　　二、人脸识别技术相对于其他生物识别技术，具有以下四个特点：
　　一是准确率高，人脸识别技术主要是对人的脸部特征等进行识别计算，识别出人脸库的样本相似度，并按概率由高向低排序，还可实现多个人脸的判断及识别。
　　二是非接触性，人脸识别技术不需要和设备直接接触就能获取人脸图像，区别于传统的指纹识别技术。
　　三是无意识性，人脸识别技术不需要专门配合采集设备，人们在无意识的状态下就被获取人脸图像。
　　四是速度快，比对采集成本的效率较高。
　　正是由于人脸识别技术具有这些特点，所以在越来越多国家的金融、电子商务、安全防务、娱乐等领域被推广应用，潜力巨大。日常生活中，人脸识别技术的应用也比比皆是，例如，通过人脸来进行网络支付，门禁考勤也是人脸识别运用比较广泛的地方。
　　三、人脸识别如何进行识别？
　　人脸识别技术流程主要包括4个部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取和人脸匹配与识别。
　　1.人脸图像采集
　　人脸图像采集方式有两种，分别是批量人脸图像导入和现场视频人脸采集。批量导入是指系统在用户指定的目录下面自动寻找图像文件进行人脸图像批量导入；而现场视频人脸图像采集是指客户端的采集功能被打开后，会调用本地的摄像头并打开。
　　2.人脸检测/人脸活体检测
　　人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
　　人脸活体检测可以有效检测出纸质照片、手机或Pad上显示的照片等其他非活体照片，杜绝了照片或者视频欺骗，保证系统人脸识别的安全性。
　　3.人脸图像预处理
　　人脸图像预处理是对系统所采集到的人脸图像进行光线处理、切割、旋转、降噪、过滤、放大或缩小等一系列的复杂处理，通过这些处理使人脸图像无论是光线还是角度、距离、大小等达到人脸图像特征提取的标准要求，尽可能消除因光照和角度等因素造成的影响，为进行人脸图像特征提取做好准备。
　　4.人脸图像特征提取
　　人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
　　5.匹配与识别
　　人脸识别系统通过人脸算法实现对两张图像进行比对，根据不同渠道的识别率返回比对结果，并将比对通过的图像按照设定规则入库保存。
　　四、人脸识别技术的优点与困难
　　人脸识别的优点在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。
　　困难人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
　　相似性人脸类似性人脸类似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
　　易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
　　总结，任何一项新技术的诞生，都会伴随质疑，有质疑声是好事，质疑使人进步。中国作为人脸识别技术大国，也开发出了防止面部信息被窃取的应对措施。人脸识别就采用活体检测等技术来保障人脸识别是为本人操作。未来，人脸识别技术将得到更加广泛和深入的应用。对待新的技术还是需要多一些的耐心和包容，需要更多的新技术能给用户不一样的生活方式。当然，人脸识别技术也有一定的安全风险。比如：互联网公司的不当采集、人脸数据库被攻击和窃取等都会造成人脸数据的泄露。为应对人脸识别技术应用的诸多风险，保护好我国人脸数据和人脸模型，完善生物识别相关法律法规至关重要。