而在进入九十年代后，随着各行业对人脸识别系统的迫切需求，人脸识别研究再次成为了热门课题，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，经过三十多年的研究，人脸识别已经成为图像分析与图像理解领域成功的应用之一。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找
动态人脸识别系统
而在进入九十年代后，随着各行业对人脸识别系统的迫切需求，人脸识别研究再次成为了热门课题，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，经过三十多年的研究，人脸识别已经成为图像分析与图像理解领域成功的应用之一。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。
人脸识别不但在时间运用上得到了提升，还大大减少了工作流程和人力成本，这样的结合似乎给用户带来了不一样的体验，从而实现数据安全比对分析，识别周围环境进行判断识别，让系统发出安全指令。人脸识别是属于人工智能模式识别中的一种典型应用。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。
单就服务业而言，人工智能似乎已经开始逐渐取代服务员的地位，可以独立完成点餐上菜甚至简单的沟通，这似乎看起来很有创意，也节省了不少人力成本，人脸识别技术的大特点是能够避免个人信息泄露，并采用非接触（用户不需要和设备直接接触）的方式进行识别。人脸识别，又称脸部辨识系统。是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，属于生物特征识别技术中的一种。
举个例子，更容易理解一些。比如，计算机内部已经存放了包含数字1和7以及它们所对应的灰度矩阵。当新输入一张图像后，程序会自动计算它的矩阵与这些矩阵的相似度。相较于其他人类身份鉴别技术，人脸识别系统在实际应用过程中既具有一定的优势。如果数据x是低维的、简单的，例如只有二维，那么分类很简单。但在计算机的世界里，只有0和1，想要通过辨识矩阵内容并将结果输出，就必须建立矩阵到结果的映射。这样，输入一张图片，经过处理和计算后，才能输出一个数字。
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