机器或者手机进行图像处理时，需要核对面部器官的几何形状和器官之间的距离，完成上述 *** 作之后，再和第一次录入的面部特征做对比，从而实现信息认证成功和手机解锁。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。
经过科技发展后的人脸识别技术，基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸识别是一种软件层面的算法,用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份,其中该人的脸是可见的。其实机器本来并不擅长识别图像，比如这张图片在机器眼里只是一串0和1组成的数据，机器并不能理解这个图像有什么含义。所以想让机器学会认识图像，就需要我们给它编写程序算法。
当我们描述一个人的长相的时候，大多会用到类似这样的词汇，比如瓜子脸、柳叶眼、蒜头鼻、樱桃嘴。所谓长相很大程度上取决于人脑袋和五官的形状。
最早的人脸识别就是采用这样的方法。首先机器会在图像中识别出脸所在的位置，然后描绘出这张脸上的五官的轮廓，获得人脸上五官的形状和位置信息。比如两个眼睛之间的距离，鼻尖嘴角连线在水平方向上的角度等等。
了解人脸识别模块原理如何工作只需要4步
在我们深入研究边缘人脸识别及其应用之前，让我们首先探索人脸识别模块的工作原理。
人脸识别技术可以通过分析个人的面部来识别或验证个人的身份。人脸识别人工智能通过将相机捕捉到的人脸与预先记录的人脸数据库进行匹配来运行。
尽管有多种类型的人脸识别系统，但它们通常以以下方式工作：
第1步：人脸检测识别人脸
摄像头定位并识别清晰的面部图像。当个人单独或在一个组中时，可以识别面部。
此外，人脸检测可以识别正面或侧面的人，因此相机只能捕捉他们的个人资料。
第2步：人脸分析测量人脸
通过读取人脸的映射方式来分析图像。
人工智能软件会分析和测量从额头到下巴的距离以及双眼之间的距离等方面。它还决定了耳朵、嘴唇、下巴和颧骨的形状等。目的是确定您面部的关键特征，这些特征使您成为您。
第3步：将拍摄的图像转化为数据
根据收集到的所有测量结果，将被归类为模拟信息的人脸转换为数据并归类为数字信息。脸现在被转换成一个数学公式，它有自己的数字代码，称为面纹。面部指纹就像指纹一样。没有两个是相同的。
第4步：人脸匹配将您的人脸与数据库进行比较
个人的面纹现在在数据库中，并且可以与所有其他面纹进行比较。当一个人的脸印与人脸识别数据库中的另一张图像匹配时，就会为一个人分配一个身份
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