人脸识别，其实是对人脸特征进行分析计算并进行身份识别的一种生物识别技术。是用摄像机或摄像头采集含有人脸的照片或视频，对其中的人脸进行检测和跟踪，进而达到识别、辨认人脸的目的。了解了什么是人脸识别之后，那么问题来了，它是怎么实现的呢？
人脸识别，其实是对人脸特征进行分析计算并进行身份识别的一种
生物识别技术，与
指纹识别、虹膜识别并称为“三大能够进入实用阶段的生物特征识别技术”。现在人脸识别技术越来越多地应用到我们的生活之中，安防、交通、金融等行业甚至上班打卡都可以见到它的身影。不过人脸识别是怎样实现的呢？
人脸识别，其实是对人脸特征进行分析计算并进行身份识别的一种生物识别技术。是用
摄像机或摄像头采集含有人脸的照片或视频，对其中的人脸进行检测和跟踪，进而达到识别、辨认人脸的目的。了解了什么是人脸识别之后，那么问题来了，它是怎么实现的呢？
这是一个复杂的技术问题，人脸识别主要包括人脸检测、特征提取、人脸分类三个过程。通俗地说，就是通过人脸检测，对五官进行一些关键点的定位，然后提取计算机能够识别的人脸特征，最后进行一个相似度的比对，从而得到一个人脸识别的结果，也就是判断“刷脸”的是不是你本人。
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。
在手机和娱乐领域，基于智能识别的影像和图片分类、处理，已经成为现实；在自动驾驶领域，对环境智能感知、定位车辆自动判断目标，也在不断发展中；在无人机、机器人领域，自动避障的运用有了新进展；在工业领域，除了3D分拣等吸人眼球的探索性应用，产品质检的应用也在不断涌现；在医疗领域，基于计算机视觉技术等人工智能研发的机器人，不仅可以看医疗影像，还辅助医生更准确地理解病案，提升诊疗水准。
目前，人脸识别技术也存在一些难题，比如人的姿态、光照、遮挡等都会对人脸识别造成影响。
光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，由于人脸的3D结构，光照投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征。比如光线太亮，会使面部特征弱化，导致难以识别人脸。
面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化，会影响面部识别的准确率。姿态也是一样，如果一个人侧过脸，只露出部分面部，人脸识别系统就会认不出来啦。
遮挡也是一个非常严重的问题，比如在
监控环境下，被监控的对象往往都会戴着眼镜、帽子等饰物，这些东西会使面部露出来的部分较少，从而不能获取足够的特征，难以辨别。
除了以上这些，图片的清晰度、年龄变化等问题也都是影响人脸识别的因素，所有的这些都需要我们发挥才智，一一攻破。
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。
