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虽然人脸识别在商用领域已经被接受，但高成本和高功耗一直是限制其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时，不断降低设备成本，同时降低产品功耗，提升产品的全生命周期人脸识别闸机系统，从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用。

除成本和功耗因素外，人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户，都需要正视目前存在的困难，不断使产品和技术趋于场景实用。随着，国家和行业标准的建立与实施，以及人脸识别技术不断迭代，人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化，并迎来新一轮的发展热潮。

人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸侦测,自动调整影像放大。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。[1]

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法人脸识别管理系统，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别系统的制作方法：人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频上的人脸进行识别判断，从而识别人脸的身份。目前，人脸识别技术广泛应用在安保系统，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机，人脸识别来运行的机器人等。近年来，在人脸识别技术的发展过程中，出现了人脸的欺骗行为，例如打印人脸图像到纸张上，或者使用投影、液晶显示屏(LiquidCrystalDisplay，简称LCD)等播放设备显示在屏幕上，放置于人脸识别系统的采集装置前，会得到各种人脸图像，这些人脸图像跟真实的人脸图像有很大的相似性，容易被系统当成真实的人脸进行识别，成为人脸识别系统中的不安全因素。然而，在人脸识别系统中，特别是无人值守或高安全性场合，防止人使用人脸假体欺骗系统是非常重要的。人脸识别系统的工作流程是怎样的?人脸捕获与跟踪，人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。人脸识别比对，人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。人脸的建模与检索，可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。真人鉴别，系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测，图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。