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人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的1新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向工智能的轉化。基于統計的人臉檢測技術——通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫，采用統計方法強化訓練該系統，從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉識別主要功能：信息采集：可將讀取到的居民身1份證芯片內的人像信息及內置攝像頭采集到的人像信息保存在設備內，并進行上傳。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投1票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

易變性人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。它解決了兩個問題，一是住戶不需要攜帶卡，憑人臉進入，免去了忘帶卡，杜絕非小區人員撿到卡去復1制。在人臉識別中，一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱一類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內變化。對于人臉，類內變化往往大于類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。

人臉識別技術能帶來對生產力的提升

也有專家表示，“刷臉”只是計算機視覺技術中比較具體可感的一部分。“事實上，計算機視覺技術能夠給大家帶來的遠遠不僅是‘刷臉’付款這么簡單，如果應用在一二產業，它將在更大層面帶來生產效益的提升和變革。”張毅說。

“人臉識別技術能夠帶來對生產力的提升。”沈徽解釋說，這種提升，一方面是對傳統行業中對跟視覺相關的人工部分的增強或替代，以便降低成本，提率；另一方面則是帶來新的交互體驗和應用，形成新的應用場景。