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人臉識別技術流程。
匹配與識別
人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，桐城人臉識別，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份1信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。
人臉識別走進生活。
人臉識別技術始于20世紀70年代，但直到近幾年才得到廣泛應用，這是為什么呢？因為人臉識別1大的難點就是對人臉圖像中的數值進行處理和分析，提取可以區分不同人的關鍵特征。
在2014年之前，人臉識別一直都在嘗試人工設計這樣的特征。在2014年之前的十幾年里，為普遍的人臉識別方法是統計人臉局部區域（比如左眼區域）中出現某種“微模式”的程度或數量，這類特征一般被稱為“局部特征”。這種方法在采集條件好、被識別人主動配合的情況下可以取得非常不錯的效果，校園人臉識別，但在復雜多變的人臉識別場景中，正確率可能連90%都達不到。
人臉識別具有的優勢。
人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，小區人臉識別，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的。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*識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集*，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。
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