人脸识别技术是以身份检索或校验为目标

人脸识别技术是以身份检索或校验为目标，通过从给定的静态或动态图像中提取人脸信息等手段，与数据库中已知身份人脸进行匹配的过程。由于受到光照、表情、遮挡、朝向等干扰因素的影响，与其他基于身份证、虹膜、掌纹、指纹等技术手段相比，人脸识别技术的准确率相对较低，但其采集方式最为友好：无须当事人配合，甚至在其意识不到的情况下，就完成了对人脸信息的采集与识别。因此，人脸识别技术在过去的四十多年中一直是人工智能领域的热点研究课题，至今已逐渐走向成熟，已经应用于反恐、安防、门禁等领域，近年来开始向教育、金融等领域推广。
      根据应用场景的不同，人脸识别可分为针对二维图像的人脸识别、针对监控视频的人脸识别、针对近红外、热红外成像或素描等的多模态人脸识别和针对深度信息的三维人脸识别等。对于上述各种数据输入类型，均有来自学术界、业界的研究人员提出了基于不同假设、不同模型、不同学科背景的人脸识别处理方法。

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