在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的图像，需要先做预处理，譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段，在检测到人脸后，再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对，即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。
人脸识别的完整过程是：人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。
人脸识别是指能
图书馆人脸识别
在
人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的图像，需要先做预处理，譬如光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等手段，在检测到人脸后，再以预先训练好的人脸特征模型进行特征值的提取与比对，即可知道待识别对象与目标对象是否为同一个人。
人脸识别的完整过程是：人脸数据采集-模型训练-图片拍摄-预处理-特征采集与比对-输出结果。人脸检测只是其中个别环节。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。
比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
当前，随着人工智能、物联网等前沿技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
与其它类型的生物识别比较
人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
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