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在人工智能技术体系中，人脸识别无疑是应用场景较广泛的生物识别技术机场人脸识别系统。人脸识别技术是指从人脸图像中提取有效的特征信息后人脸识别，利用计算机进行分析，从而进行身份认证的一种先进技术。当前人脸识别技术的研究已经成为人工智能与识别领域的热点。国内主要玩家有旷视、商汤、依图、优图、云天励飞等，其产品主要应用于和金融领域。

近两年来，随着人脸识别技术的快速迭代（据说每半年都会有一个质的飞跃），人脸识别适用的细分场景越来越多，并逐渐从大安防转向民用和商用应用市场。可以说，现阶段人脸识别系统，人脸识别技术已经在我们的生活中随处可见，如公寓门禁闸机、社区刷脸，刷脸支付、刷脸考勤和刷脸取款等等。而因为它非接触式、方便、可靠，人们也正逐渐接受这种应用方式，虽然人脸识别具有一定的安全风险。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程人脸识别管理系统。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸识别终端识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）检测人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

· 人脸识别终端支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

· 人脸识别终端支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

· 人脸识别终端支持公网、局域网使用部署方式；

· 支持HTTP方式接口对接；

· 支持屏幕显示内容配置；

· 支持识别距离配置。

人脸识别系统包括三个一部分： (1)人脸检验 外貌检验就是指在动态性的情景与繁杂的背景图中判断是不是存有面像，并分离出来出这类面像。一般有以下几类方法： ①参照模板法 设计方案一个或多个规范人脸的模板，随后测算检测收集的样品与规范模板中间的配对水平，并根据阀值来判断是不是存有人脸； ②人脸标准法 因为人脸具备一定的构造遍布特点，说白了人脸标准的方法即获取这种特点转化成相对的标准以判断检测样品是不是包括人脸； ③样品学习方法 这类方法即选用系统识别中神经网络算法的方法，即根据对面像样品集和非面像样品集的学习培训造成分类器； ④皮肤颜色模型法 这类方法是根据外貌皮肤颜色在色彩空间中遍布相对性集中化的规律性来开展检验。 ⑤特点子脸法 这类方法是将全部面像结合视作一个面像子空间，并根据检验样品两者之间在子孔间的投射中间的间距判断是不是存有面像。 该明确提出的是，所述5种方法在具体监测系统中也可综合性选用。

①特征向量法 该方法是先明确眼、鼻头、嘴巴等面像五官轮廊的尺寸、部位、间距等属性，随后再测算出他们的几何图形特征量，而这种特征量产生一叙述该面像的特征向量。 ②面纹模板法 该方法是在库文件存储多个规范面像模板或面像模板，在开展核对时，将取样面像全部像素与库中全部模板选用化有关量量度开展配对。除此之外，也有选用系统识别的自相关互联网或特征与模板紧密结合的方法。