“刷脸“已不在是幻想，现在已经慢慢走入我们的身边进入我们的生活，”刷脸支付“”刷脸进门“”刷脸签到”“手机刷脸解锁”“APP人脸解锁”这些大型超市，小便店，商场支付等都是来自人脸识别系统。人脸识别系统可以实现现在的校园管理，人脸考勤，人脸消费等等。
人脸识别的原理简单来说是一个“扫描”加“判定”的过程 。首先在整个图画范围内扫描，再逐一判定候选区域是否是人脸的进程。因而人脸检测算法的计算速度会跟图画尺度巨细以及图画内容相关。在实践算法时，我们可以通过设置“输入图画尺度”、或“最小脸尺度限制”、“人脸数量上限”的方法来加快算法。
人脸配准算法的输入是“一张人脸图画”和“人脸坐标框”，输出是五官要害点的坐标序列。五官要害点的数量是预先设定好的一个固定数值，常见的有5点、68点、90点等等。
效果的较好的一些人脸配准技术根本经过深度学习框架完结。这些办法都是依据人脸检测的坐标框，按某种事前设定规则将人脸区域抠取出来，缩放到固定标准，然后进行要害点方位的核算。其他，相对于人脸检测，或者是后边将说到的人脸特征提取的过程，人脸配准算法的核算耗时都要少许多。人脸识别系统可以为人脸识别校园人脸识别，人脸识别一卡通等完成意愿目标。
