随着科技的高速发展，人工智能逐渐成为了新的一轮的产业变革的驱动力，不管是农业、服务行业，还是教育文化行业等都或多或少的引入了人工智能的概念，甚至把人工智能变成了经营的一大主题特色。而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一个半自动的人脸识别系统开始，但是多少缺少了一点人情味，但如果把人工智能与人工服务
社区人脸识别系统
随着科技的高速发展，人工智能逐渐成为了新的一轮的产业变革的驱动力，不管是农业、服务行业，还是教育文化行业等都或多或少的引入了人工智能的概念，甚至把人工智能变成了经营的一大主题特色。而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一个半自动的人脸识别系统开始，但是多少缺少了一点人情味，但如果把人工智能与人工服务结合起来，是不是就能提供更有效而的服务呢？
当然，除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、、、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显着应用价值。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究的课题之一，系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。团队采用将人脸识别与人工服务结合提供定制服务的方式进行模拟实验，即提高服务效率，又增加服务亲和度，对服务质量的提升产生了一定积极影响。人脸识别是当代一项非常热门的计算机领域技术，除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、、、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显着应用价值。
人脸识别主要分为确认和辨认两部分，确认就是将人脸图像和数据库中已经存有的人脸图像进行比对，之后确认你是不是你，而辨认是将人脸图像与数据库中已存有的所有人脸图像进行匹配对比，从而辨认出你是谁。在找出所有的人脸后，就需要鉴别面朝不同方向的人脸，对于电脑而言朝向不同方向的人脸是不一样的。为此，我们必须适当地调整图片中的人脸，使得脸部的特征点能更好的和被检测者重叠。
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