背景：
隨著社會的不斷進步以及各方面對於快速有效的自動身份驗證的迫切要求，生物特徵識別技術在近幾十年中得到了飛速的發展。
作為人的一種內在屬性，並且具有很強的自身穩定性及個體差異性，生物特徵成為了自動身份驗證的最理想依據。當前的生物特徵識別技術主要包括有:指紋識別，視網膜識別，虹膜識別，步態識別，靜脈識別，人臉識別等。
與其他識別方法相比，人臉識別由於具有直接，友好，方便的特點，使用者無任何心理障礙，易於為使用者所接受，從而得到了廣泛的研究與應用。
概念：人臉影象採集及檢測：
人臉影象採集：不同的人臉影象都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態影象、動態影象、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當使用者在採集裝置的拍攝範圍內時，採集裝置會自動搜尋並拍攝使用者的人臉影象。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在影象中準確標定出人臉的位置和大小。人臉影象中包含的模式特徵十分豐富。人臉檢測就是把這其中有用的資訊挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。
人臉影象預處理：
人臉影象預處理：對於人臉的影象預處理是基於人臉檢測結果，對影象進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始影象由於受到各種條件的限制和隨機 干擾，往往不能直接使用，必須在影象處理的早期階段對它進行灰度校正、雜訊過濾等影象預處理。對於人臉影象而言，其預處理過程主要包括人臉影象的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉影象特徵提取：
人臉影象特徵提取：人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、畫素統計特徵、人臉影象變換係數特徵、人臉影象代數 特徵等。人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。
人臉影象匹配與識別：
人臉影象匹配與識別：提取的人臉影象的特徵資料與資料庫中儲存的特徵模板進行搜尋匹配，通過設定乙個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份資訊進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行影象比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行影象匹配對比的過程。
人臉識別支付：
人臉識別通行門禁：
人臉識別公安執法抓捕違法犯罪分子：
儘管人臉識別技術運用如此多樣，涉及領域如此的廣，它的使用還是存在許多問題。。。
人臉識別易受影響：
人臉識別技術受光線問題、姿態問題、表情問題、遮擋問題、年齡問題、人臉相似性、動態識別、人臉防偽、樣本缺乏、影象質量問題等諸多因素的影響。
人臉特徵容易被複製：
眾所周知，破解密碼的最常用手段是複製，通過竊取數字密碼以及套取指紋來解密的案例己經不勝列舉。與記錄在大腦中或其他介質上面的數字密碼相比，暴露在外面的人臉更容易被複製。通過拍照完全可以獲得乙個人的臉部特徵並進行複製，利用整容技術或者用**識別等欺詐的方法可以騙過人臉支付系統。
個人資訊洩露問題：
在科技發達的今天，人們似乎很輕易就可以通過無孔不入的渠道查到消費者的各種資訊。而對於刷臉支付來講，像人臉特徵這種人體密碼一旦交給別人保管，個人資訊的安全係數將如何確保？獲取使用者的面部特徵是否會涉及到個人隱私？基於面部掃瞄系統的支付在普遍應用之後會不會帶來基於位置服務造成的個人行蹤洩露？
1.ocr張彰影響人臉識別的因素（
2.一文看懂人臉識別技術(
3.人臉識別技術簡介(
4.人臉識別_360百科(
第四周作業
第四周實驗作業 1.完成課本每乙個程式設計題。要求先畫出流程演算法圖或n s圖，然後程式設計實現，有可能的話使用兩種以上方法 1.1求自然對數e的近似值 include using namespace std int main cout 1.2求圓周率 的近似值 include using name...
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