这项技术可通过人脸来鉴别和验证照片中的人物。

有时候，我们总有这样或那样的需求，需要自动识别照片中的人脸，比如说以下这些情况：

l 我们希望可以限制某个人对某个资源的访问，这称为人脸鉴定

l 我们希望可以确认某个人是否与它的身份证匹配，这称为人脸验证

l 我们希望可以给某个人脸命名，这成为人脸识别

通常，我们将这些归类为自动“人脸识别”问题，它可能既适用于照片中的静态人脸，也适用于影片中的动态人脸。

人类完成这个任务很容易、但对软件来说就难了

自动人脸识别流程：

1. 人脸检测（face detection）   2. 人脸对齐（face alignment）       3. 人脸识别（face recognition）    

人脸检测任务

人脸检测是关于物体识别的一个问题，它要求确定照片中每张人脸的定位（如位置），以及局部人脸的范围（如边框圈出）。物体识别本身就是一个很有挑战性的问题，虽然在这种情况下，它具有相似性，因为只有一种类型的物体需要被定位，如人脸（虽然人脸变化丰富）。

而且，在更宽泛的人脸识别系统中，人脸监测属于第一步，必须充满活力。举个例子，如果一张脸无法被检测到，那它必定无法被识别。也就是说，我们必须从各个方位和角度以及亮度、发型、帽子、眼镜、面部毛发、妆容、年龄等方面进行面部检测。

基于特征的人脸检测采用的是手工制作的过滤器，根据对该领域的深度了解，在照片中搜索和定位人脸。当过滤器匹配时，其速度极快，效率极高；当过滤器不匹配时，它们可能会失败，比如说会变得比较脆弱。

另外，基于图像的人脸检测技术具有整体性，它会学习如何从完整的图片中自动定位和提取人脸。