原标题：人脸识别这么火，你知道它是什么吗？
当下，人脸识别已经火得不能再火，身份验证、移动支付、自动驾驶等等领域都开始使用人脸识别，日常生活中我们“刷脸”就能解决很多问题。虽然人脸识别已经这么火了，但你真的了解它吗？
什么是人脸识别？
提到人脸识别产品，首先要关注的就是技术。人脸识别技术可以理解为，确定实际人脸与目标人脸的相似度。其中，包括了1:1比对、人脸1:N检测。1:1比对就是证明“你是谁”，主要应用于身份认证与移动支付等方面。而人脸1:N检测则是在人脸库中寻找相似的数据，比如在商场、社区黑名单监控等方面。
人脸识别的场景
人脸识别的场景已经相当丰富，主要包括了身份认证、证件验证、人脸检索、人脸分类、交互式应用以及其他应用场景。其中，身份验证是其最为典型的应用场景。门禁系统、手机解锁等都可以归纳为该种类别。它需要系统判断当前被检测人脸是否已经存在于系统内置的人脸数据库中。如果系统内没有该人的信息，则认证失败。
人脸检索则是发展比较快的领域，它是采取一对多的对比方式，在获取到某人的人脸图片后，可以通过人脸检索方法，在人脸数据库中检索出该人的其他图片，或者查询该人的姓名等相关信息。人脸检索大多应用于公安系统当中，用于高效的识别出犯罪嫌疑人。
人脸识别的一般方法
目前，市场中的人脸识别产品越来越丰富，应用场景也不尽相同。不过，从技术层面讲，很多步骤都是相通的。
首先是图像预处理。这是因为输入的图片常存在不合规范的地方，甚至会干扰系统的后续工作。如图片带有噪声，或者图片尺寸不符合系统要求等，这些都是预处理这一步需要做的事。
其次是人脸检测。人脸检测就是用来判断一张图片中是否存在人脸的操作。对于人脸识别应用，人脸检测可以说是必不可少的一个重要环节。人脸检测效果的好坏，将直接影响整个系统的性能优劣。
第三是人脸特征点定位。人脸特征点定位是指在检测到图片中人脸的位置之后，在图片中定位能够代表图片中人脸的关键位置的点。常见的是由左右眼、左右嘴角、鼻子这5个点组成的5点人脸特征点，以及包括人脸及嘴唇等轮廓构成的68点人脸特征点等。
第四是人脸特征提取。人脸特征提取是十分关键的步骤，在性别判断、年龄识别、人脸对比等场景中，将已提取到的人脸特征为主要的判断依据。
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