人臉具有一定的不變性和唯一性，人臉識別是人類在進行身份確認時使用的最為普遍的一種方式，其次人臉圖像還能提供一個人的性別、年齡、種族等有關信息。人類在人臉識別中所表現出來的能力是令人驚異的，但是讓計算機能夠識別人臉，卻是非常困難的問題。
人臉識別的最重要的應用就是人類的身份識別，人臉識別最初的應用源於公安部門關於罪犯照片的存檔管理和刑偵破案，現在該技術在安全系統、商業領域和日常生活中都有很多應用，成熟的應用，主要有以下幾個：
刑偵破案，當公安部門獲得罪犯的照片之後，可以利用人臉識別技術，在存儲罪犯的數據庫中找出最相像的人作為嫌疑犯，極大的節省了破案的時間和人辦物力。
證件驗證，身份證、駕駛執照以及其他很多證件上都有照片，使用人臉識別技術，交由計算機完成，從而實現自動化及智能管理，例如信用卡，這類卡的安全性比較，可能遺失、被竊取，使用場合的安全性比較差，這類卡上加上人臉的特徵信息，則會大大改善其安全性能。
入口控制，需要入口控制的範圍比較廣，可以是重要人物居住的住所、保存重要信息的單位，只要人類覺得安全性比較重要的地點都可以進行入口控制，比較常用的檢查手段是核查證件。
視頻監控，在銀行、公司、公共場所都處設有24小時的視頻監控，如何對視頻圖像進行篩選分析，就需要用到人臉檢測、跟蹤和識別技術。
人臉識別技術還可以用於視頻會議、機器人的智能化研究等領域，人類可以輕鬆根據人臉辨別一個人，利用計算機進行完全自動的人臉識別，仍存在許多難點，人臉的差異性，使得人臉識別技術變得異常複雜，難以挑戰，主要體現在以下幾個方面：
1.人臉表情複雜，人臉具有多樣的變化能力，人的臉上分佈著五十多塊面部肌肉，這些肌肉的運動導致不同面部表情的出現，會造成人臉特徵的顯著改變；
2.人臉隨年齡而改變，隨著年齡的增長，皺紋的出現和麵部肌肉的鬆弛使得人臉的結構和紋理都將發生改變；
3.人臉有易變化的附加物，例如改變髮型，蓄留鬍鬚或者佩戴帽子和眼鏡等飾物；
4.人臉特徵遮掩，人臉全部、部分遮掩將會造成錯誤識別。
5.人臉圖像畸變，由於光照、視角、攝取角度不同，可能會造成圖像的灰度畸變、角度旋轉等，降低了圖像質量，增大了識別難度。
人臉識別涉及模式識別、圖像處理、計算機視覺、生理學和心理學等學科領域，人臉識別屬於生物識別，屬於模式識別的研究領域，生物識別驗證，未來極有可能取代現在的密碼驗證。
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