人脸识别和其他身份识别相比，有4个特点：
1、便捷性。人脸是生物特征，不需要携带类似身份证的东西
2、非强制性。识别的过程甚至不需要对象的配合，只要拍摄到人脸就可以进行识别，例如安防领域就是如此。
3、非接触性。不需要跟设备进行接触，相比指纹更加安全一些。
4、并行处理。一张照片里有多个人脸时可以一起处理，不像指纹和虹膜，需要一个一个来。
基于以上特点，人脸识别正在被广泛的应用在各个领域。大家在生活中随处都可以看到人脸识别的应用。
1、人脸检测
人脸检测的目的是寻找图片中人脸的位置。当发现有人脸出现在图片中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。
可以使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，接着计算图像中像素的梯度。通过将图像转变成HOG形式，就可以获得人脸位置。
2、人脸对齐
人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。
先定位人脸上的特征点，然后通过几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。
3、人脸编码
人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
4、人脸匹配
在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
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脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性。所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括：头部姿势、年龄、遮挡、光照条件、人脸表情。
人脸识别领域，也是从传统机器学习算法过度到深度学习算法的。
1、传统机器学习算法
在机器学习阶段，人脸识别也经历了3个重要的阶段：几何特征阶段、表象特征阶段、纹理特征阶段。
2、在深度学习阶段，算法的发展也同样经历了3个阶段：
1）从最开始的 VGG 网络到 Inception 网络再到 Resnet 网络，网络模型总体上呈现出更深，更宽的趋势。
2）旷视、商汤为代表的在学术公开竞赛中取得好成绩的这些厂商，开始发展实际业务为起点，通过不断扩大他们的实际数据集合，算法性能也在逐渐的提升。
3）进一步增加数据量以提升算法性能以外，与第一阶段相反，大家开始在不降低识别性能的基础上，研究网络的轻量化。轻量化的主要目的有两个，一个是提升算法的速度，甚至能够部署到移动端；另外一个就是便于硬件实现，从而将人脸识别算法直接做成一个硬件模块。
人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。下面列几个典型的应用场景。门禁系统、安防系统、无人超市、电子护照及身份证、自主服务系统（如ATM）、信息安全系统（如刷脸支付）、娱乐型应用（如抖音里的部分道具）。
人脸识别行业解决方案合集，包含：标准规范指南 - 21份，解决方案 - 84份，配置报价合同招投标文件 - 12份，技术学习材料 - 6份。
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