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人臉規整(預處理)。關于人臉的圖畫預處理是根據人臉檢測結果，運用圖畫進行處理并服務于特征提取的過程，體系獲取的原始圖畫由于遭到各種條件的限制和隨機攪擾，往往不能直接運用，需要在圖畫處理的早期階段進行灰度校對、噪聲過濾等圖畫預處理，關于人臉圖畫而言，其預處理過程首要包括人臉圖畫的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸化、幾何校對、濾波以及銳化等。包括美國在內的一些國家正在建立面部識別數據庫，以提高調查質量。

人臉識別比對(匹配與識別)。提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配取得的結果輸出。

以上就是關于人臉識別系統識別流程的知識介紹，閱讀了文章對于識別的流程有了一個初步的了解，比較重要的兩個流程是關鍵點提取(特征提取)以及人臉規整(預處理)，系統能夠順利的使用這一些流程是不可缺少的，可以通過關注公司網站更新的方式來進行詳細的了解。人臉特征提取的辦法歸納起來分為兩大類：一種是根據知識的表征辦法。

人臉識別閘機為什么可以準確地識別每個人的身份？

人臉檢測分為參考模板、人臉規則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設計一個或數個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分布特征，人臉規則即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經網絡方法，通過對人臉樣本集和非人臉樣本集的學習產生分類器；膚色模型依據人臉膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測；國內這些年也涌現了很多實力派，如海康威視、科大訊飛、曠視科技等。特征子臉將所有人臉集合視為一個人臉子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。

 正常來說，人臉識別閘機在安裝的時候要注意不要強光對射，如果人臉識別閘機在安裝的時候，后期遇到強光，在掃描人臉的時候會有些誤差。人臉識別閘機的識別距離一般在0.5-5米之間，所以不會影響到通行的效率，能夠提供各方面的人臉識別閘機的解決方案。人臉識別門禁系統是以人臉識別技術為核心，人臉具有不易復的特性，和傳統的門禁卡、指紋相比，不易仿，陌生人無法憑借化妝、戴假發、戴帽子、戴眼鏡等方法潛入。

每種技術都有臨界點，尤其是當技術成熟度超越人類的那一刻，尤為關鍵。智能手機的黃金十年，始于iPhone4采用的屏幕有了質的飛躍，細膩的畫質超過了人眼所及，更遠超紙質媒體，而人工智能的臨界點來自于圖像識別率不斷攀升，并最終超越人類，AI才有了落地的底氣。擴充性：采用面向對象和模塊化的開發技術，可隨時根據需要擴充具有其它功能的軟硬件模塊，具有良好的擴充性。

2014年，全球科技巨頭紛紛加入人工智能大戰，臉書對外宣稱，其人臉識別準確率已經接近人眼識別能力，但最終實現超越臨界點的企業，卻是來自中國的AI獨角獸——商湯科技。

2014年3月，商湯團隊發布人臉識別算法，在LFW數據庫上準確率達98.52%，在全球首次突破人眼識別能力；防止欺詐選民墨西哥2000年總大選中使用了人臉檢測來防止重復投。隨后，2015年，陸續發表的DeepID系列算法，逐步將人臉識別準確率提升至99.55%。如果說蘋果開起了智能手機的大門，商湯開啟了整個人臉識別行業技術落地的智能時代。

人臉識別是深度學習的熱點領域，而將人臉識別不斷提升，離不開深度學習三大要素：算法、算力和數據。這也是商湯一直不斷積累三項能力。