你有没有想过，当我们用手机刷脸支付时，当我们走过公司的门禁时，当我们在路上开车走路时，我们随处可见人脸识别系统是如何实现的？认出我们的身份？2015年3月15日，汉诺威IT博览会上，阿里巴巴创始人马云用刷脸支付向默克尔赠送了1948年汉诺威纪念邮票。那么他是如何工作的呢？为了识别人脸，计算机会建立一个数据库，存储每个人第一次登录时的照片。计算机首先利用人脸模板在图像数据中上下左右移动并进行计算。根据计算结果，此人被锁定在照片中。人脸的位置和大小，抓拍照片中的人脸，并将大小调整到标准状态，电脑需要将自己正在看的人脸与数据库中的几千张人脸进行比对，才能拍出一张好脸为了比较，研究人员想了很多办法。1.参考模板法首先设计一个或几个标准人脸模板，然后计算测试采集的样本与标准模板的匹配度，通过阈值判断是否存在人脸2.人脸规则法计算机首先通过计算找到每张预存人脸的眼睛、鼻子和嘴巴的位置信息。比对时，它会测量照片中两只眼睛之间的距离，以及鼻子和嘴巴的大小信息。,来比较这张照片是否与数据库中的人脸信息相匹配。3.样本学习法该方法利用模式识别中的人工神经网络方法，通过学习人脸样本集和非人脸样本集来产生分类4.肤色模型法该方法基于人脸肤色相对集中的分布在用于检测的颜色空间中。5、特征脸法是一种精度较高的方法。计算机综合数据库中的大量人脸数据，计算出几十张特征脸。每张真实人脸都可以由这些特征脸按比例组合而成。只要两张人脸所包含的各种特征脸的混合比例非常接近，就可以判断是同一个人。当然，也会有电脑无法分辨人脸的时候。人脸识别的难点主要是因为人脸是一种生物特征。特性带来的。不同个体之间差异不大，面部的所有结构都相似，甚至面部器官的结构和形状也非常相似。这样的特征有利于利用人脸进行定位，但不利于利用人脸来区分人的个体。由于人脸的形状很不稳定，人可以通过面部的变化产生很多表情，而且在不同的观察角度下，人脸的视觉形象也大不相同。照片中，戴着口罩或墨镜的人只有一半的脸，如果光线太暗或太亮，人脸识别系统可能难以分辨。为了让计算机的视力更好，识别更准确，科学家们还有很多工作要做
