人臉識別，其實是對人臉特征進行分析計算并進行身份識別的一種生物識別技術，與指紋識別、虹膜識別并稱為“三大能夠進入實用階段的生物特征識別技術”。現在人臉識別技術越來越多地應用到我們的生活之中，安防、交通、金融等行業甚至上班打卡都可以見到它的身影。不過人臉識別是怎樣實現的呢？

人臉識別，其實是對人臉特征進行分析計算并進行身份識別的一種生物識別技術。是用攝像機或攝像頭采集含有人臉的照片或視頻，對其中的人臉進行檢測和跟蹤，進而達到識別、辨認人臉的目的。了解了什么是人臉識別之后，那么問題來了，它是怎么實現的呢？

這是一個復雜的技術問題，人臉識別主要包括人臉檢測、特征提取、人臉分類三個過程。通俗地說，就是通過人臉檢測，對五官進行一些關鍵點的定位，然后提取計算機能夠識別的人臉特征，最后進行一個相似度的比對，從而得到一個人臉識別的結果，也就是判斷“刷臉”的是不是你本人。

人臉識別技術相對于其他生物識別技術，具有以下四個特點：

一是準確率高，人臉識別技術主要是對人的臉部特征等進行識別計算，識別出人臉庫的樣本相似度，并按概率由高向低排序，還可實現多個人臉的判斷及識別。

二是非接觸性，人臉識別技術不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像，區別于傳統的指紋識別技術。

三是無意識性，人臉識別技術不需要專門配合采集設備，人們在無意識的狀態下就被獲取人臉圖像。

四是速度快，比對采集成本的效率較高。

正是由于人臉識別技術具有這些特點，所以在越來越多國家的金融、電子商務、安全防務、娛樂等領域被推廣應用，潛力巨大。日常生活中，人臉識別技術的應用也比比皆是，例如，通過人臉來進行網絡支付，門禁考勤也是人臉識別運用比較廣泛的地方。

在手機和娛樂領域，基于智能識別的影像和圖片分類、處理，已經成為現實；在自動駕駛領域，對環境智能感知、定位車輛自動判斷目標，也在不斷發展中；在無人機、機器人領域，自動避障的運用有了新進展；在工業領域，除了3D分揀等吸人眼球的探索性應用，產品質檢的應用也在不斷涌現；在醫療領域，基于計算機視覺技術等人工智能研發的機器人，不僅可以看醫療影像，還輔助醫生更準確地理解病案，提升診療水準。

目前，人臉識別技術也存在一些難題，比如人的姿態、光照、遮擋等都會對人臉識別造成影響。

光照變化是影響人臉識別性能的最關鍵因素，由于人臉的3D結構，光照投射出的陰影，會加強或減弱原有的人臉特征。比如光線太亮，會使面部特征弱化，導致難以識別人臉。

面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化，會影響面部識別的準確率。姿態也是一樣，如果一個人側過臉，只露出部分面部，人臉識別系統就會認不出來啦。

遮擋也是一個非常嚴重的問題，比如在監控環境下，被監控的對象往往都會戴著眼鏡、帽子等飾物，這些東西會使面部露出來的部分較少，從而不能獲取足夠的特征，難以辨別。

除了以上這些，圖片的清晰度、年齡變化等問題也都是影響人臉識別的因素，所有的這些都需要我們發揮才智，一一攻破。

當然，人臉識別技術也有一定的安全風險。比如：互聯網公司的不當采集、人臉數據庫被攻擊和竊取等都會造成人臉數據的泄露。為應對人臉識別技術應用的諸多風險，保護好我國人臉數據和人臉模型，完善生物識別相關法律法規至關重要。