人工智能知識講解之人臉識別技術人工智能是一種使機器表現出類似于人類智能的研究和應用領域。它可以分為弱人工智能和強人工智能，弱人工智能指的是可以執行特定任務的機器智能，例如計算機語音識別；強人工智能則指能夠像人類一樣具有智能的機器。
人臉識別與人工智能的關系在于，人臉識別通常使用人工智能技術中的機器學習和深度學習等算法來實現。人臉識別是一種基于人臉圖像的生物特征進行身份認證或者識別的技術，用攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻，自動檢測跟蹤人臉，也可以稱為面部識別或人像識別。

人臉識別的步驟通常包括：圖像采集、人臉檢測、人臉對齊、特征提取、特征匹配、人臉識別和結果輸出等。圖像采集、人臉檢測和人臉對齊是讓計算機能夠看得見，對用戶臉部圖像進行提取，找到人臉的五官和角度，將人臉圖像變換到統一的角度；特征提取是從人臉圖像中計算提取人臉緊湊同時具有鑒別性的特征，通過對特征進行匹配，達到正確識別的效果。
人臉識別技術的優勢在于使用不易察覺性，不同于指紋或虹膜識別，人臉識別可以通過可見光獲取圖像信息，不易引起人的注意，也很少會有偽裝欺騙的可能；非接觸性，用戶不需要和設備進行接觸；快速性、不可復制性和可拓展性都是人臉識別技術的優勢，給人們帶來更加智能、便捷的體驗。
人臉識別技術的發展也面臨著很多困難，如五官相似性、光照、角度、表情、年齡、化妝、姿態變化、遮擋物等，會導致同一個人的臉在計算機看來有很大的差異，還有數據不足、算法不夠精確、缺乏管理、可靠性、個人隱私問題等。此外，人臉識別技術還要面對不斷發展的偽造手段，例如深度學習生成對抗網絡攻擊等。
深度學習的出現讓人臉識別技術取得了突破性的進展，體現在以下幾點：深度學習可對圖像進行高精度處理，提高人臉識別的準確率；深度學習自適應不同環境場景，適應不同的人臉圖像；深度學習可以快速處理大量數據，提高識別效率；深度學習能對數據深層分析，提高識別可靠性。
人臉識別技術已經融入我們生活的方方面面，包括安保領域的門禁、監控、邊境安檢等，還用于購物人臉支付、考勤打卡、銀行繳費機自助服務、照片管理、虛擬現實、電子商務、服裝搭配、身份鑒定等領域。人工智能在人臉識別方面的應用會越來越成熟，將更好地服務各行各業。