欢迎各位阅读本篇,人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。本篇文章讲述了人脸识别技术的难处讲解，编程学习网教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!
未来互联网只有和传统行业进行完美结合才有持久健康的出路，而结合的结果将会形成真正意义上的数字(或数据)经济。未来三十年，因为数据经济，人类社会将会真正进入巨大的变革时代。当然还发布了支付宝的人脸识别支付技术。”消息一出，网友们对数据经济反应平平，却对“人脸识别技术”表现出了极大的兴趣，而且大部分网友纷纷调侃人脸识别技术，“整容了怎么办?”“双胞胎怎么办?”“卸妆了怎么办。。。质疑人脸识别技术的准确性。
人脸识别技术
那么我们不禁要问：人脸识别的技术瓶颈在哪里，为何会引发网友们的不信任?据悉，人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。同时也被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。究其难点主要体现在人脸作为生物特征的这个点上。
难点一：人脸本身太相似 不易区分
就人的脸部特征而言，不同个体之间的区别并不是很明显，因为每个人的脸部结构都是相似的，这对于利用人脸区分人类个体是不利的;另外，还有一些特殊情况我们不得不考虑，比如面对双胞胎甚至多胞胎的人们，要怎么识别。这些都是人脸识别技术要真正应用到生活中的拦路虎。
难点二：表情、光照条件、整容等外因影响识别
人脸的外形很不稳定，人们可以通过脸部肌肉的变化产生很多不同的表情，而在不同的角度进行观察，人脸的视觉图像也相差很大，这对于利用人脸识别效果的稳定性和准确性也带来了一定的挑战;另外，人脸识别还受光照条件，比如白天和黑夜，室内和室外等，人脸的很多遮盖物，比如口罩、墨镜、头发、胡须等、当然还有年龄以及人为干预的整容行为等多方面因素的影响。如何规避这些外因对于人脸识别速度以及人脸识别效果的影响，一直是科研的重点方向。
目前在国内，除了这次给支付宝提供人脸识别技术支持的face++外，还有欧比特、汉王科技、川大智胜、科大讯飞、赛为智能等均涉足人脸识别技术领域，虽然人脸识别技术现阶段还存在诸多不足，但是我们对未来人脸识别技术的发展空间还是持有乐观态度。
功能模块：
人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
小结：广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢，不妨关注编程学习网教育平台，在这个学习知识的天堂中，您肯定会有意想不到的收获的!
