人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,人脸识别主要包括图像采集、人脸检测、预处理、 人脸特征点提取和人脸匹配/识别等一系列 流程,人脸识别技术快速发展阶段,人脸识别系统需要先产生人脸的特征模板并存储在数据库中,主流技术转为“深度学习+人脸图像大数据”,人脸图像特征点提取：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,目前国内几乎所有的人脸识别厂家基本都是用的谷歌和亚马逊的开源算法进行人脸识别,人脸识别初步发展阶段。
人脸识别了不起,但也让我们无处隐藏
人脸如同人的指纹一样，也具有唯一性。人脸识别可用来鉴别一个人的身份，还将广泛应用于嫌疑犯照片的匹配，打击犯罪。还可广泛用于信用卡、驾驶执照、护照与个人身份证的识别;银行、商场安全系统;公众场合监控等各个领域。
人脸识別，真的会让我们无处隐藏，它将促进人类社会进入身份透明时代。
现在的手机有人脸识别功能，用照片也可以打开手机，这安全吗
人脸支付基于人脸识别，人脸识别是针对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，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统需要先产生人脸的特征模板并存储在数据库中，这些模板将被用于与提交来比对的模板一一匹配，如果相似程度超过系统预先的设定值，系统就认为比对成功。-谷歌人脸识别
人类的日常生活中每天都在进行人脸识别，因此也使得人脸识别最能接受这种身份认证方式。全球人脸识别的发展大致可以分为四个阶段。
第一阶段（1964s-1990s），人脸识别的探索阶段，被当作一般性的模式识别问题，主流技术是基于人脸的几何结构特征，但没有突出的研究成果，也没有获得实际应用。
第二阶段（1991s-1997s），人脸识别初步发展阶段，出现了很多经典的方法，例如Eigen Face（特殊脸）, Fisher Face和弹性图匹配，主流的技术路线为人脸表观建模。
第三阶段（1998s-2014s），人脸识别技术快速发展阶段，光照、姿态问题成为研究重点，主要技术路线是“人造或基于学习的局部描述子(如LBP，Gabor)+度量学习(DML)”。以美国、德国和日本的技术实现为主，人脸识别商业系统被逐渐开发，通常用于检查证件照等反恐安全领域，如美国911后在115座机场和14个主要港口设立的“美国访客和移民身份显示技术”系统。-谷歌人脸识别
第四阶段（2014s至今），人脸识别应用快速渗透阶段，主流技术转为“深度学习+人脸图像大数据”，被广泛应用于公安、安防、金融、教育、交通等各个领域。从应用层面看，安防作为人脸识别的热点领域，除了在全市布局视频监控系统外，还增加了“刷脸进站”、“刷脸登机”等应用场景。-谷歌人脸识别
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剖开深度学习基础上的人脸识别产业链，可以看到，产业链上游为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据集；中游由视频人脸识别、图片人脸识别和数据库对比检验等技术层构成，大体包括人脸检测、活体检测、人脸识别、视频对象提取与分析等技术；下游则是具体的场景应用，即应用方案、消费类终端或服务等。下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。-谷歌人脸识别
人脸识别主要包括图像采集、人脸检测、预处理、 人脸特征点提取和人脸匹配/识别等一系列 流程。
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。
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。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。
人脸图像特征点提取：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。
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
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国内人脸识别领域的科技公司如今发展如何
谢谢邀请，很巧本人机缘巧合曾经有段时间在一家人脸识别公司任职过一段时间！目前国内几乎所有的人脸识别厂家基本都是用的谷歌和亚马逊的开源算法进行人脸识别！从早期的静态人脸识别到现在的动态人脸识别，现在国内的主流厂家除了传统的之前做安防摄像的厂家例如海康威视，宇视科技，大华等在就是专门从事人脸识别的技术公司，从事算法目前比较强大的国内是商汤科技，偏重电商和后续人脸支付的就是我们强大的阿里投资的旷视科技！在就是腾讯旗下的依图科技！还有偏向于模块化改装的格林深瞳等厂家！整体来说，识别率还处于初级阶段！后续算法提高精度加上深度学习等算法的提高后续会越来越好-谷歌人脸识别
