人脸识别，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，然后判断出用户的真实身份。

　　人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义;第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量;第三步，局部特征选择(可选);最后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征 对应一个分类器，最后可用投票或线性加权等方式得到最终识别结果。 人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。

　　人脸识别算法的原理：系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

　　一、离线版人脸识别：识别算法部署方式有两种模式：一种是设备终端，另一种是本地服务器。

　　1、部署在设备终端模式：单机运行，人脸录入在设备操作，人脸库保存在设备存储，人脸库大小取决于设备存储芯片容量大小，一般不超过一万张。人脸识别比对结果直接在设备上完成。主要应用领域是考勤门禁。

　　2、部署在本地服务器模式：联内部局域网运行，设备抓取数据后传回本地服务器进行比对，而后将比对结果返回给设备。这种模式应用范围比较广，也是比较受欢迎的。优势在于，服务器运算能力较强，人脸库大，识别速度快，后台系统管控，方便人员数据管理。主要应用领域有考勤门禁、会议室、人行通道闸机、刷脸支付、人员行为分析等。

　　从自建人脸库中进行筛选比对，整个比对运算的过程在本地服务器内完成，不经过外网传递，真正实现自建人脸库的闭环管理。而对于用户非常关心的问题，例如人脸比对不能断网使用、人脸比对库容量受限、无法与其它业务系统融合等，大可不用担心。由于人脸验证系统算法部署在本地，有网无网均可使用;此外，该系统适用于各种规模的应用，并可与任何业务系统做交互接口。不仅可以实现核验身份的精确管理，还可以从数据中提炼消费、行为分析为更加人性化管理提供决策依据。

　　二、云端网络版人脸识别：前端设备抓取数据，在云服务上进行识别比对，然后将比对结果返回给终端设备。APP端、PC客户端、web端、微信H5端等均可发送识别请求，通过web service或者HTTP接口调用该识别服务，上传人脸在服务器端完成识别及对比后，返回人脸对比结果。主要应用领域有游客景区入园、大型活动现场、车站;公共领域等。

　　云端版与离线版算法的最大区别在于，云端版需要连接外网，因为人脸识别算法、人脸库是部署在阿里云、百度云等外网服务器上的，而离线版不需要。