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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。人臉識別，是基于人的臉部特征1信息進行身份識別的一種生物識別技術。

人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數據，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數據諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經網絡人臉識別數據)、orl人臉數據庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數據庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數據等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。該理論側重于人臉實時數據的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達到1佳的匹配效果

人臉識別基于一個默認成立的假設：同一個人在不同照片里的臉，在特征空間里非常接近。

為什么這個假設默認成立，設想一下，一個棕色頭發的人，在不同光照，遮擋，角度條件下，發色看起來雖然有輕微的區別，但依然與真實顏色非常接近，反應在發色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之間的浮動。

深度學習的另一任務和挑戰便是在各種極端復雜的環境條件下，精1確的識別各個特征。

　　人臉識別，已是人工智能浪潮中1火熱的技術之一。目前，它正大規模走出實驗室，走入各行各業，方便了生活、降低了成本、提高了效率，也因此逐漸成為人們日常生活中的“標配”。

當下人工智能大潮中，人臉識別技術是早走向應用的技術之一。其應用場景日益豐富，并不斷刷新著人們的想象力。

比如“刷臉”解1鎖已成為越來越多智能手機的標配。在安防監控領域，“刷臉”技術可以對銀行、機場、商場等人1流密集場所的人群進行監控，實現特定人物的自動識別和追1蹤。其人臉識別技術在考勤系統、遠程認證、門禁系統、娛樂應用等眾多領域廣泛應用。今年以來，深圳等多地紛紛啟用電子警1察執1法，通過“刷臉”識別行人、非機動車闖紅燈違1法，大大提高了效率。