人脸识别需要积累
人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，智能人脸识别系统，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(***网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
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人脸识别系统应用前景
生物识别技术被广泛用于***、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了，智能人脸识别系统品牌，他既没带卡，智能人脸识别系统品牌，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，智能人脸识别系统品牌，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反活动已成为各国***的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是***。
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人脸识别主要用途
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
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