人工智能行业人脸识别报告：“刷脸”时代到来,看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业--广证恒生
人脸识别工作情况汇报
人脸识别工作情况汇报一、背景介绍随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
与传统的身份证、指纹识别等身份验证方式相比，人脸识别具有识别速度快、准确率高、使用方便等优势，因此在社会生活、商业领域和公共安全等方面都得到了广泛的应用。
本报告将对公司人脸识别工作情况进行汇报，以便于总结经验，改进工作，提高工作效率。
二、工作内容及进展情况1.技术研究和开发公司人脸识别项目组一直致力于人脸识别技术的研究和开发工作，主要包括人脸检测、人脸特征提取、人脸匹配等方面的工作。
近期，我们在人脸识别算法上取得了一定的进展，针对不同光照、姿态、表情等情况下的人脸识别问题进行了探索和研究，并且在某一特定领域的应用得到了一定的成果。
2.产品应用及优化在人脸识别产品方面，我们不断优化产品的功能和性能，完善了人脸识别系统的用户体验，提高了系统的稳定性和准确性。
经过一系列的应用测试，我们不断对产品进行调整和优化，并取得了良好的效果。
同时，我们也在不断探索人脸识别技术在各个领域的应用，积极开发适用于不同行业的解决方案。
3.业务拓展及合作在业务拓展方面，我们积极与各行各业的客户进行合作，提供定制化的人脸识别解决方案。
同时，我们也不断寻求国内外合作伙伴，积极开展技术合作和产品推广，为公司提供更广阔的市场空间。
我们在国内外举办了多次技术交流和合作会议，扩大了公司在人脸识别领域的影响力。
4.客户服务及售后为了让客户更好地使用我们的产品，我们专门成立了客户服务团队，致力于为客户提供专业的售前咨询和售后服务。
我们以客户满意度为中心，积极优化客户服务流程，提供高质量的服务，不断提高客户满意度，增强公司的市场竞争力。
5.团队建设及人才培养公司人脸识别项目组一直注重团队建设及人才培养，努力提高团队整体素质和业务水平。
通过举办内部培训、技术交流等活动，不断提高团队成员的专业技能，增强团队的凝聚力和战斗力。
同时，我们也积极引进国内外优秀的人才，加强技术团队的建设，提高公司的技术创新能力。
人脸识别实习总结报告
一、实习背景随着科技的不断发展，人工智能技术日益成熟，人脸识别技术作为其中的一项重要应用，已经在各个领域展现出巨大的潜力。
为了深入了解这一技术，并提升自身在人工智能领域的实践能力，我于近期参加了人脸识别技术的实习项目。
二、实习内容本次实习主要围绕人脸识别技术展开，具体内容包括以下几个方面：1. 人脸检测与识别：通过学习人脸检测算法，如MTCNN，实现对摄像头采集画面中人脸的定位与识别。
同时，了解不同的人脸识别算法，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
2. 人脸特征提取：学习如何从人脸图像中提取特征，以便进行后续的识别和比对。
常用的特征提取方法包括HOG、LBP等。
3. 人脸识别模型构造：利用TensorFlow等深度学习框架，基于卷积神经网络（CNN）构建人脸识别模型。
通过训练和优化模型，提高识别准确率。
4. 人脸库管理：学习如何构建和管理人脸库，包括人脸数据的存储、查询和更新等。
5. 系统集成与优化：将人脸识别技术应用于实际场景，如课堂签到系统、门禁系统等。
对系统进行集成和优化，提高用户体验。
三、实习收获1. 技术能力提升：通过本次实习，我对人脸识别技术有了更加深入的了解，掌握了人脸检测、识别、特征提取和模型构建等方面的知识。
2. 实践能力增强：在实习过程中，我参与了实际项目开发，锻炼了自己的编程能力和问题解决能力。
3. 团队协作能力提升：在实习团队中，我与同事们共同协作，完成了项目任务。
这使我更加明白了团队协作的重要性。
4. 职业素养培养：在实习过程中，我学会了如何与导师、同事和客户进行有效沟通，提高了自己的职业素养。
四、实习总结1. 人脸识别技术前景广阔：随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在安防、金融、医疗等多个领域具有广泛的应用前景。
2. 技术挑战与机遇并存：虽然人脸识别技术在应用中取得了显著成果，但仍面临一些挑战，如光照变化、姿态变化、遮挡等因素对识别准确率的影响。
因此，我们需要不断探索和优化人脸识别技术。
人工智能人脸识别市场调研报告
人工智能人脸识别市场调研报告概述人工智能技术的快速发展使得人脸识别成为当今信息技术领域的重要研究方向之一。
本报告旨在对人工智能人脸识别市场进行调研，分析其发展状况、应用场景以及面临的挑战和机遇。
1. 市场概况人脸识别技术是指利用计算机视觉和模式识别技术，通过捕捉、分析和识别图像或视频中的人脸特征，进行身份验证或身份识别的过程。
随着人工智能技术和大数据的快速发展，人脸识别市场呈现出井喷式增长的态势。
2. 市场规模根据市场研究机构的数据显示，全球人脸识别市场规模在过去几年中持续增长。
预计到2025年，全球人脸识别市场规模将达到XX亿美元，复合年增长率将超过XX%。
3. 应用场景人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用。
其中，以下几个主要领域具有较高的市场需求和潜力。
3.1. 公共安全人脸识别技术在公共安全领域起到了重要作用。
通过与数据库比对，可以实现对嫌疑人的准确识别和追踪，提高犯罪预防和侦破的效率。
3.2. 金融安全金融机构利用人脸识别技术，可以提高用户身份验证的准确性和安全性，防止账户被盗用和欺诈行为的发生。
3.3. 边境安检人脸识别技术在边境安检领域具有广泛应用。
通过人脸识别系统，可以自动对旅客进行身份验证，加快通关速度，提升出入境管理的效率。
3.4. 人脸支付利用人脸识别技术，用户可以实现无需使用手机号码和密码等传统支付方式，仅凭面部特征即可完成支付过程，提高支付便捷性和安全性。
4. 市场竞争人脸识别市场竞争激烈，主要参与者包括国内外科技巨头以及创业公司。
各家企业在技术研发、产品创新和市场推广等方面不断竞争，以争夺市场份额。
5. 市场挑战与机遇5.1. 隐私问题人脸识别技术在收集和处理个人隐私信息时面临争议。
政府和企业需要在合规和隐私保护之间找到平衡点，以维护公众的利益。
5.2. 技术安全性人脸识别技术存在着被攻击和伪造的风险，这需要企业加强技术研发，提高系统的安全性和鲁棒性。
5.3. 法律法规相关的法律法规对人脸识别技术的应用和发展提出了一系列的规定与限制，企业需要密切关注法律法规的演进，与政府及相关部门进行合作与沟通。
人脸识别行业分析报告
人脸识别行业分析报告
一、人脸识别技术行业的发展历程
人脸识别技术被人们熟知已经有不少年头了。
它可以追溯到上个世纪20年代，当时已经有机器学习技术了。
而到了20世纪80年代末，随着计算机技术的进步和发展，人脸识别技术发展迅猛。
90年代以来，数字图像处理及数字深度学习等多种技术的发展，人脸识别技术也随之迅速发展。
自21世纪初以来，随着深度学习、神经网络等技术的发展，人脸识别技术已经取得了长足进步。
近年来，随着移动智能硬件的普及，以及诸如抗攻击、自动化、数据分析等技术的不断优化和发展，人脸识别技术应用已经越来越广泛，社会管理、安全监控、智能医疗等领域也采用了人脸识别技术。
二、人脸识别行业前景分析
随着技术的发展，人脸识别技术在众多行业中的应用越来越广泛，在法律管理、交通管理、安全防范领域都得到了广泛应用。
鉴于人脸识别技术应用越来越广，其市场前景也变得非常前景。
根据市场分析，人脸识别技术的市场前景包括但不限于人口管理、安全系统、政府监管、交通安全、无进出认证、支付安全等。
此外，随着三维人脸识别技术的不断发展。
人脸识别行业分析报告
人脸识别行业分析报告人脸识别是一种基于计算机视觉技术的生物特征识别技术，能够通过对人脸图像及相关特征进行分析，实现识别和验证个人身份。
该技术应用广泛，涵盖了安防、金融、教育、医疗、零售、公共服务等多个领域，具有非常广阔的市场前景。
本文将从定义、分类特点、产业链、发展历程、行业政策文件及其主要内容、经济环境、社会环境、技术环境、发展驱动因素、行业现状、行业痛点、行业发展建议、行业发展趋势前景、竞争格局、代表企业、产业链描述、SWTO分析、行业集中度等方面进行阐述。
一、定义人脸识别技术是建立在计算机视觉技术的基础上，通过对人脸图像进行处理和识别，实现对个人身份的识别和验证。
二、分类特点从识别类型来看，人脸识别技术可以分为1:1比对和1:N比对两种。
前者是指将待识别的人脸与已有的样本进行比对，验证是否是同一人。
后者则是从大量资料库中匹配待识别人脸的信息，确定其身份。
从技术应用场景上来看，人脸识别技术应用广泛，包括安防、金融、教育、医疗、零售、公共服务等多个领域。
三、产业链人脸识别产业链主要包括硬件设备制造商、软件开发商、系统集成商、应用服务商四个环节。
其中，硬件设备制造商负责生产人脸识别设备，软件开发商则负责开发人脸识别的算法和技术，系统集成商则将设备和软件集成为一个完整的系统，应用服务商则为客户提供全面的人脸识别应用服务。
四、发展历程人脸识别技术最早出现于20世纪60年代，当时技术成熟度低，应用场景较为有限。
随着计算机性能的增强，人工智能领域的发展，人脸识别技术得到迅速发展。
1991年，美国专家提出了基于电脑辅助人脸识别技术的认证方案，20世纪90年代末，人脸识别技术进入商业应用领域，在安防领域得到广泛应用。
21世纪初，人脸识别技术开始向金融、教育、医疗、零售等领域拓展，应用场景不断扩大。
当前，在政府的支持下，人脸识别技术发展迅速，应用形式多样。
五、行业政策文件及其主要内容目前，国内政府已出台了一系列相关政策文件，旨在规范人脸识别技术市场的发展。
人脸识别2024年面部识别技术渗透到各行各业
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行业应用拓展与深化
公共安全领域
在视频监控、犯罪嫌疑人追踪 等方面广泛应用，协助警方快
速定位和识别目标。
金融科技领域
应用于银行、支付等场景，提 高交易安全性和便捷性，如刷 脸支付、远程开户等。
智能交通领域
结合交通监控系统，实现违章 行为自动抓拍和识别，提升交 通管理效率。
智能家居领域
将面部识别技术应用于门禁系 统、智能家电等，实现个性化
人脸识别2024年面部识别技术渗透 到各行各业
汇报人：XX 2024-01-22
目 录
• 引言 • 面部识别技术原理及应用 • 面部识别技术在各行各业中的渗透 • 面部识别技术的挑战与机遇 • 面部识别技术的未来发展趋势 • 结论与建议
01
引言
背景介绍
面部识别技术日益普及
随着计算机视觉和人工智能技术的快 速发展，面部识别技术逐渐成为身份 验证和安全管理的重要手段。
应用领域不断拓展
面部识别技术已广泛应用于公共安全 、金融、教育、医疗等多个领域，为 人们的生活和工作带来便利。
面部识别技术发展概述
01
技术原理
面部识别技术通过捕捉和分析人脸特征信息进行身份识别。其核心技术
包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和匹配等。
02
发展历程
面部识别技术经历了从基于几何特征的传统方法到基于深度学习的现代
金融服务
用于身份验证和访问控制，如银行、 证券和保险等行业的客户识别和业务 办理。
零售商业
通过人脸识别技术，实现顾客识别、 个性化推荐和精准营销。
医疗健康
协助医生进行远程诊断和治疗，以及 管理患者记录和药物分发等。
教育领域
人脸识别技术的进展与应用场景分析
人脸识别技术的进展与应用场景分析人脸识别技术是一种将图像或视频中的人脸进行自动检测、定位、识别和分析的技术。
随着科技的不断发展，人脸识别技术取得了许多进展，并在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对人脸识别技术的进展和应用场景进行分析。
一、人脸识别技术的进展近年来，人脸识别技术取得了重大的突破和进展，主要体现在以下几个方面：1. 算法的改进：人脸识别算法经过多年的发展，如人脸检测、特征提取、识别与匹配等方面的算法不断优化，大大提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
2. 数据集的丰富：大规模的人脸数据集的建立和整理，提供了更多的训练样本和实验基础，促进了算法的改进和性能的提升。
3. 硬件的提升：随着计算机硬件的不断进步，如GPU计算能力的提高以及集成电路技术的发展，实时的人脸识别系统得以实现，提高了人脸识别的速度和效率。
二、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术由于其准确性和便捷性，在各个领域得到了广泛的应用。
以下是人脸识别技术的几个重要应用场景。
1. 安全领域：人脸识别技术在安全领域的应用非常广泛。
例如，人脸识别技术可以用于边境检查、机场安全、银行身份验证、手机解锁等场景。
它可以有效识别出不同个体的身份，避免了传统的身份证、密码等方式可能存在的盗用或遗忘的问题。
2. 社会监控：人脸识别技术在社会监控领域也发挥着重要作用。
政府和治安部门可以通过监控摄像头和人脸识别系统来追踪犯罪嫌疑人、寻找失踪人口、管理交通违规行为等。
此外，人脸识别技术可以与其他技术结合，如红外线技术、体温检测等，实现对异常行为的监测和预警。
3. 人机交互：人脸识别技术在人机交互领域也有广泛应用。
例如，智能手机通过人脸识别技术可以进行用户身份认证，解锁设备。
此外，人脸识别技术还可以应用于智能家居、智能办公等场景，提供个性化的服务和操作体验。
4. 教育行业：人脸识别技术在教育行业中也有一定的应用。
例如，学校可以使用人脸识别系统对学生进行考勤，提高考勤效率和准确性；学校图书馆可以使用人脸识别系统实现自助借书还书，提供更便捷的图书借阅服务。
人像识别工作总结报告
人像识别工作总结报告
人像识别技术是近年来人工智能领域的重要应用之一，它可以通过分析图像或
视频中的人脸特征来识别出不同的个体。
在过去的一段时间里，我们团队进行了大量的人像识别工作，并取得了一些显著的成果。
在此，我将对我们的工作进行总结报告，以便更好地了解我们的进展和挑战。
首先，我们团队在人像识别算法方面取得了一些重要的突破。
通过深度学习技术，我们成功地设计出了一套高效的人像识别模型，能够在复杂的环境下准确地识别出人脸，并进行有效的特征提取和匹配。
这为我们的人像识别系统的性能提升提供了坚实的基础。
其次，我们在人像识别应用方面也取得了一些重要的进展。
我们的人像识别系
统已经成功地应用于安防监控领域，能够准确地识别出监控画面中的目标人物，并进行实时的跟踪和识别。
这为安防监控系统的智能化提供了重要的支持。
然而，我们也面临着一些挑战。
首先，人像识别技术在复杂环境下的稳定性和
准确性仍然需要进一步提升。
其次，隐私保护和数据安全等问题也需要我们进一步思考和解决。
我们将继续努力，不断改进我们的人像识别技术，为实现更广泛的应用场景做出贡献。
总的来说，我们的人像识别工作取得了一些重要的成果，但也面临着一些挑战。
我们将继续努力，不断提升我们的技术水平，为人像识别技术的发展做出更大的贡献。
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人脸识别报告：“刷脸”时代到来，看好掌握核心技术与应用场景深耕的企业⚫【人脸识别，生物识别的翘楚】人脸识别以其非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等优点成为生物生物识别的翘楚。
⚫【应用广泛，刷脸时代到来】从供给角度看，三大因素推动人脸识别落地应用。
中国人脸识别算法精确率居全球领先水平、人脸识别相关专利的逐年递增以及人脸识别相关的人才储备居世界第三对人脸识别产业形成技术面支撑；从2015年支持银行业的远程开户到2017年12月明确提出到“2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”对人脸识别产业形成政策支撑；中国对人脸识别初创公司的资金支持突破十亿美元形成资金面支撑。
从需求角度看，人脸识别主要应用领域金融和安防对人脸识别需求广阔，我国有望成为全球最大人脸识别市场。
2018年我国人脸识别技术72%应用在安防领域，20%应用在金融领域，未来两大市场对人脸识别技术需求旺盛。
我国人脸识别市场规模将在2021年达到53.16亿元，成全球最大的人脸识别市场。
⚫【上中游技术是关键竞争力，下游关键在于应用场景深耕】上游芯片和中游技术是短期产业核心驱动，技术是投资上游芯片及中游的关键考量要素。
影响人脸识别产业链上游发展的三大要素是芯片、算法和数据集，目前上游芯片领域亟待突破，数据集需扩大以加强算法在实际的正确率；中游3D人脸识别技术成未来发展趋势，但仍有成本难关和技术难关；我国基本缺席上游芯片的开发，部分在中游有所布局；目前产业仍处于方兴未艾阶段，新技术驱动行业螺旋上升发展，因此技术是上游芯片及中游企业的关键竞争要素。
下游场景应用决定未来人脸识别行业竞争格局，市场能力是关键所在。
目前我国下游市场，云从科技占据银行领域的第一供应商位置，海康威视在安防领域的龙头位置仍未动摇，以海康威视为例可以看出渠道优势是率先占据细分市场的关键因素。
⚫【从人脸识别设备商领头羊——云从科技验证人脸识别企业优质因素】云从科技是人脸识别设备行业的领头羊，也是一家覆盖产业链上下游的优质人工智能企业，Gen Market Insights数据显示云从科技在全球人脸识别设备市场占据12.88％的份额，处于行业领先地位。
分析领军企业云从科技，我们认为作为覆盖产业链上下游的企业，云从科技在技术及下游场景应用深耕上的优势是企业脱颖而出的关键所在。
⚫【投资策略】考虑技术和渠道两大维度，建议关注佳都科技（600728.SH）、大华股份（002236.SZ）、川大智胜（002253.SZ）、像素数据（832682.OC）等人脸识别相关企业。
⚫【风险提示】人脸识别尚处于起步阶段，上游有待突破，B端市场有望国家大力推进，政策落地可能不达预期；C端市场参与对技术要求较高，行业发展可能不达预期。
目录1、人脸识别，生物识别的翘楚 (4)基于肤色模型的检测 (5)2、应用广泛，“刷脸”时代到来 (6)2.1、供给：三大因素推动人脸识别落地应用 (6)2.1.1、技术端：人脸识别算法精确度提高+专利投入+人才储备共同对人脸识别产业形成技术面支撑62.1.2、政策端：政策利好频现，刺激人脸识别技术落地 (8)2.1.3、资金端：中国对人脸识别初创公司的资金支持突破十亿美元 (9)2.2、需求：金融、安防市场需求旺盛，我国有望成为全球最大人脸识别市场 (10)2.2.1、安防视频监控市场大，人脸识别应用广阔 (10)2.2.2、金融人脸识别衍生市场需求大，市场规模持续渗透 (13)3、上中游技术是关键竞争力，下游关键在于应用场景深耕 (15)3.1、上中游技术是产业核心驱动 (16)3.1.1、上游芯片领域亟待突破，与算法、数据集共同解决算力问题 (16)3.1.2、中游3D人脸识别技术成未来发展趋势，但仍需进行技术性突破 (19)3.1.3、上中游技术突破是关键要素 (21)3.2、下游场景应用是决定未来人脸识别行业竞争格局的关键因素 (22)3.2.1、下游市场：云从科技是人脸识别银行领域第一供应商，海康威视为安防领域龙头 (22)3.2.2、下游场景应用是决定竞争格局的关键因素 (23)4、从人脸识别设备商领头羊——云从科技验证人脸识别企业优质因素 (25)5、人脸识别企业推荐 (27)5.1、佳都科技（600728.SH） (27)5.2、大华股份（002236.SZ） (27)5.3、川大智胜（002253.SZ） (27)5.4、像素数据（832682.OC） (28)6.风险提示 (28)图表目录图表1人脸识别与其它生物识别技术相比具备特有优势 (4)图表2预测2015-2020年间人脸识别在生物识别份额上增长166.6% (4)图表3人脸识别技术流程分为从图像采集到人脸识别的四个部分 (5)图表4人脸图像的采集与预处理途径多样 (5)图表5人脸检测的主流方法为基于统计理论方法的检测 (5)图表6人脸特征提取的主流方法为基于代数特征的提取方法 (6)图表7人脸识别分一对一筛选和一对多筛选 (6)图表8人脸识别算法准确率平均达到99.69% (7)图表9中国在人脸识别领域TOP1000的学者分布上位列世界第三 (7)图表10我国人脸识别领域研究学者队伍壮大 (7)图表112007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体上呈上升趋势 (8)图表12人脸识别政策利好频现 (9)图表13政府对人脸识别初创公司的资金支持已达亿级以上 (9)图表14中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国 (10)图表15中国仅在2017年在人脸识别上投入16.4亿美元 (10)图表162018年我国人脸识别技术主要应用在安防领域和金融两大B端领域 (10)图表172017年我国安防行业总产值达6200亿 (11)图表18视频监控构建安防系统的核心 (11)图表19人脸识别技术在机场应用情况 (11)图表202018年前8个月的客运量为40691.71万人次，比上年同期增长12.1% (12)图表212016年中国公安系统视频监控摄像头达2000万个 (13)图表22城市人均摄像头覆盖率差异巨大 (13)图表23人脸识别在金融领域应用情况 (13)图表24银行部署人脸识别相关衍生市场规模达亿级以上 (14)图表25预计到2022年人脸识别在金融领域的市场规模达到14.68亿元 (14)图表26预计到2021年中国人脸识别市场规模将突破50亿元，达到53.16亿元 (15)图表27人脸识别产业链包括上游基础层、中游技术层、下游应用层 (16)图表28我国人脸识别产业上游芯片在成本和性能上制约人脸识别产业发展 (17)图表29人脸识别通用人工智能芯片排名前十位均被国外企业垄断 (17)图表30FRVT比赛中中国企业包揽前五，识别率均在99%以上 (18)图表313D人脸识别技术与2D人脸识别技术相比具有不可比拟的优势 (19)图表323D人脸识别技术将成未来趋势 (19)图表333D人脸识别未来将打开B端市场 (20)图表34目前主流应用的3D结构光技术以及尚未普及的TOF技术仍有技术难关 (20)图表35国内厂商基本缺席人脸识别上游芯片领域，中游格局尚未明朗 (21)图表36人脸识别产经历初期的机器识别和如今的互联网应用阶段 (21)图表37人脸识别技术推动产业发展 (22)图表38众多厂商布局厂商人脸识别下游场景应用领域 (22)图表39海康威视为安防领域绝对的龙头（以2017年中国安防市场营收规模占比来看） (24)图表40海康威视2017年营收达419.05亿元，为安防领域最大赢家 (24)图表41海康威视人脸识别系统抓拍界面 (25)图表42云从科技是全球人脸识别设备市场领头羊 (26)1、人脸识别，生物识别的翘楚生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。
人脸识别与其它生物识别技术相比，具备特有优势。
指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。
数据来源：公开资料整理、广证恒生人脸识别在全球生物识别市场份额上有望实现增幅最大，达166.6%。
根据中国报告网发布《2018年中国生物识别市场分析报告-行业深度分析与发展前景预测》，自2015年到2020年，指纹识别市场增长73.3%，语音识别市场增长100%，虹膜识别市场增长100%，而人脸识别市场增长166.6%，在众多生物识别技术中增幅居于首位。
图表2预测2015-2020年间人脸识别在生物识别份额上增长166.6%数据来源：前瞻产业研究院，广证恒生根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别（含活体鉴别）。
图表3人脸识别技术流程分为从图像采集到人脸识别的四个部分数据来源：AMiner 研究报告第十三期，广证恒生（1）人脸图像的采集与预处理人脸图像的采集有两种途径，分别是人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集，前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作，后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。
人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。
目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。
其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。
图表 4人脸图像的采集与预处理途径多样数据来源：公开资料整理，广证恒生（2）人脸检测人脸检测是指判断是否存在人脸及定位出人脸的位置、大小与姿态。
目前的人脸检测方法可分为三类，分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法的检测。
基于肤色模型的检测是利用人脸的肤色特征建立肤色模型从而进行检测，其优点是人脸的检测速度较高，对遮挡和光照有一定的鲁棒性，不足是和其他方法不太兼容，且不易处理复杂背景和多人物同框；基于边缘特征的检测则是利用图像的边缘特征进行人脸检测，优点是计算量相对较小，可实现实时检测，与其它特征方法可融合，缺点是在复杂背景下误检率比较高；基于统计理论方法的检测则是通过对人脸特征值的循环迭代来检测人脸，其计算速度快，应用广泛，但是误检率较高。