人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一个半自动的人脸识别系统开始，当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，随着科技的高速发展，人工智能逐渐成为了新的一轮的产业变革的驱动力，不管是农业、服务行业，还是教育文化行业等都或多或少的引入了人工智能的概念，门禁闸机的人脸识别，甚至把人工智能变成了经营的一大主题特色。当然，除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、、、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显着应用价值。
系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。人脸识别主要可以分为人脸检测、人脸特征提取与人脸匹配三个步骤。其中，人脸检测主要是确定图片或视频中的人脸存在，进而确定人脸的大小、位置等信息；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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一个半自动的人脸识别系统开始，当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，被大家所认知的人脸识别技术更多的倾向于各大企业的签到系统，而这一项技术其实在安防方面也起到了非常重要的识别作用，
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