这些应用场景的共同特点是：人脸识别系统都事先存储了大量的不同人脸和身1份信息，系统运行时需要将见到的人脸与之前存储的大量人脸做比对，找出匹配的人脸。
两者在早期（2012年~2015年）是通过不同的算法框架来实现的，想同时拥有人脸验证和人脸识别系统，怎么设置人脸识别，需要分开训练两个***网络。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] ***的发表改变了这一现状，将两者统一到一个框架里。
人脸识别应用场景
广告精准投放
人脸分析技术可快速准确的分析画面中出现的人物属性，如年龄、性别等信息，在广告投放方面可以给予一定的指导。
人1流监控
通过人脸检测技术，可以轻松计算在画面里出现的人的数量，人脸识别报价，可以应用在零售行业分析货品摆放合理性，也可以应用在学校、公司、会议等场所进行出勤率统计。
相册分类
通过人脸识别与人脸检索，可以聚合相册中的相似的人脸，轻松将照片按人脸进行智能分类。
美颜***
五官***技术可以精准***五官的位置，实现人脸美颜***、人脸变形、人脸漫画、人脸换脸、人脸贴纸等。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，人脸识别，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
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