人臉識别
人臉識别（Facial Recognition），就是通過視訊采集裝置擷取使用者的面部圖像，再利用核心的算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身資料庫裡已有的範本進行比對，後判斷出使用者的真實身份。人臉識别技術基于局部特征區域的單訓練樣本人臉識别方法。第一步，需要對局部區域進行定義；第二步，人臉局部區域特征的提取，依據經過樣本訓練後得到的變換矩陣将人臉圖像向量映射為人臉特征向量；第三步，局部特征選擇（可選）；後一步是進行分類。分類器多采用組合分類器的形式，每個局部特征 對應一個分類器，後可用投票或線性權重等方式得到終識别結果。 人臉識别綜合運用了數字圖像/視訊處理、模式識别、計算機視覺等多種技術，核心技 術是人臉識别算法。
原理
人臉識别算法的原理：系統輸入一般是一張或者一系列含有未确定身份的人臉圖像，以及人臉資料庫中的若幹已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識别的人臉的身份。
離線版人臉識别
識别算法部署方式有兩種模式：一種是裝置終端，另一種是本地伺服器。
部署在裝置終端模式：單機運作，人臉錄入在裝置操作，人臉庫儲存在裝置存儲，人臉庫大小取決于裝置存儲晶片容量大小，一般不超過一萬張。人臉識别比對結果直接在裝置上完成。應用領域有：考勤門禁
部署在本地伺服器模式：聯内部區域網路運作，裝置抓取資料後傳回本地伺服器進行比對，而後将比對結果傳回給裝置。這種模式應用範圍比較廣，也是比較受歡迎的。優勢在于，伺服器運算能力較強，人臉庫大，識别速度快，背景系統管控，友善人員資料管理。
應用領域有：考勤門禁；會議室；人行通道閘機；人臉支付；人員行為分析等等。
從自建人臉庫中進行篩選比對，整個比對運算的過程在本地伺服器内完成，不經過外網傳遞，真正實作自建人臉庫的閉環管理。而對于使用者非常關心的問題，例如人臉比對不能斷網使用、人臉比對庫容量受限、無法與其它業務系統融合等，大可不用擔心。由于人臉驗證系統算法部署在本地，有網無網均可使用；此外，該系統适用于各種規模的應用，并可與任何業務系統做互動接口。不僅可以實作核驗身份的精确管理，還可以從資料中提煉消費、行為分析為更加人性化管理提供決策依據。
離線版裝置
雲端網絡版人臉識别
前端裝置抓取資料，在雲服務上進行識别比對，而後将比對結果傳回給終端裝置。APP端、PC用戶端、web端、微信H5端等均可發送識别請求，通過web service或者HTTP接口調用該識别服務，上傳人臉在伺服器端完成識别及對比後，傳回人證對比結果。雲端版與離線版算法的最大差別在于，雲端版需要連接配接外網，因為人臉識别算法、人臉庫是部署在阿裡雲、百度雲等外網伺服器上的。
應用領域有：遊客景區入園；大型活動現場；車站；公共領域等。
雲端版裝置