认识人脸识别门禁机的时候，很多社区往往也会担心是否会存在着识别不准确的问题。而从具体的使用方面来看，目前在识别的准确率方面都是比较高的一种构成。所以在使用的过程中根本不必产生担心，只需要按照要求来使用便是可以的。这样对于社区人脸识别系统的情况便能够具有更好的把握，为了使得社区的管理提升到一个新的台阶，能够很好的了解这种产品是非常必要的。
人脸配准
“人脸配准（Face Alignment）”是***出人脸上五官关键点坐标的一项技术。
人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。
当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。
征提取
图像特征的提取是比较关键的一步（上文所说的模式空间向特征空间的跨越），但对于图像处理来说也是比较初级的一步。目前关于图像特征提取的方法有很多，但其实我们想一想，通常而言图像的特征还是可以归类的，例如颜色特征、纹理特征、空间关系特征、形状特征等，每一种特征都有匹配的方法，其中有一些比较经典、好用的方法，例如HOG特征法，LBP特征法，Haar特征法等，小编当然不可能一一讲解，所以这里选取其中一种——HOG特征法。
