人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，A
动态人脸识别
人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
人脸比对：精准判断两张人脸是否是同一个人，并返回置信度分数和相应的阈值，以便评估相似度。可定制更贴合各场景的解决方案。
人脸搜索：在预置的人脸集合中搜索相似的人脸。通过人脸搜索可确认人员身份，目前已广泛用于人脸门禁、安防监控等场景。
人脸识别智能安检系统”正式与机场信息化系统对接，比对结果以及人脸信息直接录入机场信息化系统，今后能让旅客能够更加便捷的享受“分级安检”、“VIP服务”、“无纸化通关”等更多智慧机场服务。
用于表示人脸的大量特征从哪来？这便是深度学习（深度神经网络）发挥作用的地方。它通过在千万甚至亿级别的人脸数据库上学习训练后，会自动总结出适合于计算机理解和区分的人脸特征。
算法工程师通常需要一定的可视化手段才能知道机器到底学习到了哪些利于区分不同人的特征，当然这部分不是本节重点。
阐明了不同人脸由不同特征组成后，我们便有了足够的知识来分析人脸识别，到底怎么识别。
乌鲁木齐、呼和浩特、温州、杭州等机场航站将启用人脸识别技术作为身份认证识别，出入候机楼的人员都将进行实名记录。人脸识别身份认证技术一旦采用，将进一步提高机场反恐防爆工作水平。
近年来国内外都在关注机场安全
近年来，受国际安1全局势影响，民用航空领域的安全防范工作越来越引起社会各方面的密切关注。目前采用人脸识别身份认证技术主要是用于安检通道口，旅客先提供身1份证，工作人员会对身份1证进行阅读识别，同时会现场实时抓取一张照片与身1份证照片进行比对识别，了解身份1证是否是本人。零售商超领域，阿里、京东等纷纷试水无人超市，人脸识别技术已经应用在购物、结算环节，不仅可以帮助线下店铺迅速捕1捉用户信息以提供个性化服务，对消费者的消费体验也是一种升级。同时抓取的照片还将通过网络传输给公1安相对应的人口库（黑名单库）进行比对识别，结果将实时传回前端。
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