人脸识别系统可以识别出摄像头前的人是***还是图片
人脸的建模与检索：这时把登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将它生***脸特征文件保存到数据库中。在进行人脸搜索时，将的人像进行建模，再把它与数据库中的所有人的模板对比识别，后根据所比对的相似值列出相似的人员列表。人脸识别系统可以识别出摄像头前的人是***还是图片。这样可以防止使用者用照片作假。因为这项技术需要使用者作出脸部的表情配合动作。
人脸识别技术的不断发展
采集人脸图像的设备有很多种，主要有扫描仪扫描照片、数码相机、摄像机等。因为成像的机理不同，形成了同类人脸图像的识别率较高而不同类别的人脸图像的识别率较低的情况。但随着人脸识别技术的发展，这个问题会逐渐得到解决。人脸识别技术的不断发展，会有更多的领域应用到人脸识别，也会有逐渐解决存在的问题。姿态变化这一问题在活动人脸的识别中比较突出。一般的，主要测试左右角度的识别率。随着技术的发展，现在可以达到比较高的识别率。
人脸识别(FaceRecognition)
人脸识别（Face Recognition）是一种依据人的面部特征（如统计或几何特征等），自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
人脸识别利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图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征***、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。
人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
