人脸识别技术是基于基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行一系列比对的相关技术，通常也叫人像识别或面部识别。人脸与人体的其他生物特征（指纹和虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
与其他类别的生物识别比较，人脸识别具有如下特点 ：
非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可以获得人来图像，这样的取样方式没有强制性；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获得人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断和识别；
除此之外，还符合视觉特性：以貌识人 的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
人脸识别目前来讲具体分为以下几个步骤：
1、人脸检测
根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸，即在一幅图像或一系列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。
2、人脸图像预处理
系统获取的原始图形由于受到各种条件的限制和随机干扰，必须在图像处理的早期阶段进行灰度校正、噪声过滤图像预处理。人脸图像预处理主要包括：人脸对准，人脸图像增强，以及归一化等工作。
人脸对准是为了人脸位置端正的人脸图像
图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰，而且使图像更利于计算机的处理与识别
归一化的工作的目标是取得尺寸的一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像
3、人脸图像特征提取
人脸识别提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程
4、人脸图像匹配与识别
人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸的特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：
一类是人脸确认，是一对一进行图像比较的过程，根据其相似程度来判断是否是同一个人，相似程度一般以能否超过某以量化阈值为依据。
另一类是人脸辨认，是一对多进行图像对比，将某人面像与数据库中的多人的人脸进行对比，并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按照相似程度的大小输出检测结果。乌镇互联网大会中的刷脸注册系统，百度大厦的闸机，人停留1到2秒即可通过，这就是1：N的人脸识别。
目前不仅Google和百度这种大企业在研发人脸识别技术，在国内，像中安未来等一些中小型企业也在人脸识别技术上取得了突破性的进展，在许多应用场景都进行了商业化应用的尝试。
