人臉識別，就是通過視頻采集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身數據庫里已有的范本進行比對，然后判斷出用戶的真實身份。

　　人臉識別技術基于局部特征區域的單訓練樣本人臉識別方法。第一步，需要對局部區域進行定義;第二步，人臉局部區域特征的提取，依據經過樣本訓練后得到的變換矩陣將人臉圖像向量映射為人臉特征向量;第三步，局部特征選擇(可選);最后一步是進行分類。分類器多采用組合分類器的形式，每個局部特征 對應一個分類器，最后可用投票或線性加權等方式得到最終識別結果。 人臉識別綜合運用了數字圖像/視頻處理、模式識別、計算機視覺等多種技術，核心技術是人臉識別算法。

　　人臉識別算法的原理：系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。

　　一、離線版人臉識別：識別算法部署方式有兩種模式：一種是設備終端，另一種是本地服務器。

　　1、部署在設備終端模式：單機運行，人臉錄入在設備操作，人臉庫保存在設備存儲，人臉庫大小取決于設備存儲芯片容量大小，一般不超過一萬張。人臉識別比對結果直接在設備上完成。主要應用領域是考勤門禁。

　　2、部署在本地服務器模式：聯內部局域網運行，設備抓取數據后傳回本地服務器進行比對，而后將比對結果返回給設備。這種模式應用范圍比較廣，也是比較受歡迎的。優勢在于，服務器運算能力較強，人臉庫大，識別速度快，后臺系統管控，方便人員數據管理。主要應用領域有考勤門禁、會議室、人行通道閘機、刷臉支付、人員行為分析等。

　　從自建人臉庫中進行篩選比對，整個比對運算的過程在本地服務器內完成，不經過外網傳遞，真正實現自建人臉庫的閉環管理。而對于用戶非常關心的問題，例如人臉比對不能斷網使用、人臉比對庫容量受限、無法與其它業務系統融合等，大可不用擔心。由于人臉驗證系統算法部署在本地，有網無網均可使用;此外，該系統適用于各種規模的應用，并可與任何業務系統做交互接口。不僅可以實現核驗身份的精確管理，還可以從數據中提煉消費、行為分析為更加人性化管理提供決策依據。

　　二、云端網絡版人臉識別：前端設備抓取數據，在云服務上進行識別比對，然后將比對結果返回給終端設備。APP端、PC客戶端、web端、微信H5端等均可發送識別請求，通過web service或者HTTP接口調用該識別服務，上傳人臉在服務器端完成識別及對比后，返回人臉對比結果。主要應用領域有游客景區入園、大型活動現場、車站;公共領域等。

　　云端版與離線版算法的最大區別在于，云端版需要連接外網，因為人臉識別算法、人臉庫是部署在阿里云、百度云等外網服務器上的，而離線版不需要。