人脸识别系统的运用特点：
1、直观：计算机仿1真视觉准确率达到99%以上，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。
2、：从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。
3、简便：人脸采集前端设备——摄像头随处可见，它不是设备，因此简单易操作。
4、可扩展性好：它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像
便携式人脸识别
人脸识别系统的运用特点：
1、直观：计算机仿1真视觉准确率达到99%以上，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。
2、：从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。
3、简便：人脸采集前端设备——摄像头随处可见，它不是设备，因此简单易操作。
4、可扩展性好：它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。
人脸识别技术流程。
匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份1信息进行判断。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
技术与人发生关联具有伦1理、道德特性。
人脸识别技术作为一种技术物，在开发应用程序之前，对于适用的目的、范围和效果往往有一个目标设定，通过发挥它的作用去诠释设计者和应用者的立场、解决社会现实生活中的具体问题。比如，在社区矫正中通过人脸识别技术侦测数据主体身份，监测矫正人员的情绪和行动方式是否存在违1法或违例，对矫正人员社区活动的决意和行为施加影响，并赋予他们在人脸识别系统运行中作出矫正机关希望的合法行为或避免否定行为的责任。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的1新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强1人工智能的转化。一般认为，作为“物”的人脸识别之使用状况被设计程序和固定脚本操控左右而具有“稳定性”，这意味着技术物作为被人主制的工具，它自身不会超出人的规定界限和使用范围，就像人脸识别系统承载了设计者所规定的运行规则，它仅仅作为意义的载体发挥人的指令要求。
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