人脸识别基于一个默认成立的假设：同一个人在不同照片里的脸，在特征空间里非常接近。

为什么这个假设默认成立，设想一下，一个棕色头发的人，在不同光照，遮挡，角度条件下，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，人脸识别定制，可能是 0 到 0.1 之间的浮动。

深度学习的另一任务和挑战便是在各种***复杂的环境条件下，精1确的识别各个特征。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些***代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

考勤系统：使用人脸识别进行考勤成本较低，并且能有效防止代打卡现象。特别适合大规模流动性较高的群体的考勤场景。

远程认证：在银行、证券和借贷等实名制和安全性要求较高的领域，可作为用户远程注册和密1码找回环节中的辅助验证。

门禁系统：使用人脸识别作为门禁系统的开1锁方式，可实现无需携带任何物品的验证流程。

娱乐应用：将某人与某明星或者某卡通人物的人脸进行对比，系统可以给出相应的相似度对比分值。

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