什么是人脸识别系统？

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。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。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。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。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

到处“刷脸”在如今的生活中已经成为了现实，坐地铁刷脸、买饮料刷脸、上班打卡刷脸、餐饮吃饭也刷脸。人脸识别已经覆盖到了我们生活中的方方面面，极大程度上提升了我们的生活质量。

国内知名的云计算厂家也都纷纷大力发展人脸识别技术，为更多企业提供方便的人脸识别云服务，其中腾讯云的人脸识别服务可以实现精准实时的人脸检测、分析、识别等服务，在线、离线满足多样化需求。

人脸识别究竟有哪些优势？最核心的能力有哪些？本次就一起来盘点一下。

人脸识别

首先在功能上，人脸的检测与分析是人脸识别的核心。人脸识别可对给定的人脸图片，检测人脸位置、人脸面部属性（包括性别、年龄、表情、魅力、眼镜、发型、口罩、姿态）、人脸质量信息（包括整体质量分、模糊分、光照分、五官遮挡分）等多维度信息。

随后再对人脸的五官进行定位，对请求图片进行人脸关键点定位，计算眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸型轮廓、眼珠等90个关键点。定位之后就可以实现另一大核心功能人脸规避，对给定两张图片中的人脸进行相似度比对，返回人脸相似度分数，实现1:1比对。这项技术在刑侦侦查上有非常广泛的使用，助力实现快速的人脸比对。

人脸关键点

最后一大核心功能就是人脸搜索，对给定一张人脸照片，和已有人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张脸，并给出相似度排序，实现1 : N或M：N搜索。这个能力无论是在高校还是刑侦方面都有非常好的应用。

人脸识别已经涉及我们生活中的方方面面，也是不少软件企业开发软件产品需要使用的主要技术之一。

希望本回答可以帮助到你

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