人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，金融和安防是目前人脸识别应用最广泛的两个领域，且主要应用于身份认证。
人脸识别技术目前基本6个方向，依次为人脸比对、人脸搜索、活体检测、人脸检测与分析、人脸聚类、人脸关键点定位与追踪。其中人脸比对、人脸搜索、活体检测主要应用于身份认证，目前已得到广泛的应用。而另外3个方向，则还在探索之中，也可能是人脸识别大有可为的地方。
1. 人脸比对
通过提取人脸的特征，计算两张人脸的相似度，从而判断是否同一个人，并给出相似度评分。 在已知用户ID的情况下帮助确认是否为用户本人的对比操作，即1：1身份验证。可用于真实身份验证、人证合一验证等场景
应用场景：
金融业务核身 结合人脸对比API共同使用，通过人脸对比判断自拍照同公安系统或验证过的注册照片是否为同一人，以进行授权验证，能够帮助金融企业提升风控能力，实现快速放款；同时提升用户体验，降低成本
典型案例: 刷脸支付
2. 人脸搜索
给定一张照片，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。 根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，即1：N人脸检索。可用于用户身份识别、身份验证相关场景。
应用场景：
VIP 客户识别 人脸识别技术可以运用于银行网点VIP 客户识别。当客户进入网点时，前端抓拍机抓 拍含有客户面部图像的图片上传服务器，后台服务通过人脸识别技术将该照片和VIP 客 户的留存照片进行比对，如果识别到VIP 客户， 就及时通知银行人员做好接待准备。
安防验证 在严格的安防场景下，结合人脸搜索API，对通过的人员进行身份验证，可以有效降低假冒顶替的行为风险
3. 活体检测
在人脸识别过程中判断操作用户是否为真人，有效抵御照片、视频、模具等作弊攻击，保障业务安全。
应用场景：
人证核验机 通过活体检测判断用户是否为真人，将活体验证后的人脸图片与证件人脸图片相比对，确保当前用户为「本人」且为「真人」，完整人证核验比对。
自助柜机业务 基于活体检测判断是否为真人操作，用于判断业务是否需要继续进行，防止使用他人信息作弊办理业务，全程无感知活体检测，保障用户体验不受损。
4. 人脸检测与分析
对于任意一幅给定的图像，采用智能策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回人脸的位置、大小和属性分析结果。当前支持的人脸属性有：性别、表情、年龄、种族、是否佩戴眼镜（普通眼镜、墨镜）、是否佩戴帽子、是否佩戴口罩、发型、颜值打分。
应用场景：
广告精准投放 通过对广告受众群体的人脸检测和分析，了解人群的性别、年龄等属性和分布，据此进行更精准匹配的广告投放。
人流量统计 通过对图像或视频中的人脸进行检测和计数，能够轻松了解区域内的人流量。
典型案例：
京东多人脸属性实时互动屏 此互动屏具有线下吸引客流、线下广告精准投放、公共场所娱乐互动三大功能。
在线下零售门店，通过年龄、属性、颜值、微笑值等识别和排行，作为娱乐互动营销，吸引客流，实现VIP转换的手段 。实时分析受众群体的人脸属性，并据此投放精准匹配的广告信息。在对AI应用示范有一定需求的公共场所中，通过属性识别作为民众近距离接触和体验AI技术的场景之一。
竹间多模态情感识别 已经实现了对包括开心、哀伤、生气、困惑在内的 9 种人脸表情情绪识别。结合文字及语音识别，竹间的多模态情感识别已经实现了对 22 种人类情绪的精确识别。除此之外，还能实现包括年龄、性别、颜值、疲劳度、肤色、发型、妆容等 22 种人脸属性。已为昂立教育打造昂立少儿AI助教系统，实现学员注册与签到，实时接收同一间教室内所有学生课堂状态并显示。对于状态有问题学生给出实时报警和干预建议。监测指标包括脸部情绪、视线与头部运动方位、举手者与举手频次、发言者与发言频次等。
商汤****SenseU 互动广告机 借助新颖有趣的人脸识别、肢体识别、AR 增强现实互动游戏，吸引用户参与互动，接着实时识别用户性别、年龄等属性，实现精准广告推荐，分析用户观看表情、互动时长等行为，为广告主提供详尽的用户画像报告，助力品牌营销策略分析和调整。
杭州第十一中学“智慧课堂行为管理系统” 该系统可实现无感“刷脸”考勤，同时通过摄像头，还可对课堂上学生的行为进行统计分析，并对异常行为实时反馈。系统每隔30秒会进行一次扫描，针对学生们阅读、举手、书写、起立、听讲、趴桌子等6种行为，再结合面部表情是高兴、伤心，还是愤怒、反感，分析出学生们在课堂上的状态。
校方表示，目前仅趴桌子一项为负分行为。若此类不专注行为达到一定分值，系统就会向显示屏推送提醒，任课教师可根据提醒进行教学管理，而显示屏仅任课教师可见。日后还会与学校医务室等其他后台的数据打通，若学生因身体不舒服，可列入“白名单”。
山东刑天网络科技****--颜值爆客系统 刷脸消费升级。打开微信扫一扫，上传自拍测试颜值，分享测试结果至朋友圈领取优惠券。好友点击朋友圈链接，即可参与颜值测试活动并领取优惠券，好玩又实惠。商圈内多商家合作推出更多优惠券，实现消费一条龙，直接提高客户流量，成为品牌大户不是梦。可以与老板或者明星进行颜值PK，颜值打擂免单。“你美你优惠，你‘丑’你更贵”多人扫码比拼，颜值最低买单。
沃尔玛利用面部识别系统在超市购物，长时间不挪寸步的排队令顾客心烦意乱，这时有超市员工面带微笑，询问有什么需要帮忙，并帮顾客解决了问题，你会否瞬间感到宾至如归，暗暗打定主意下回再来？
针对该体验的改善，沃尔玛开发了一种面部识别系统，用来识别那些不开心或者有低落情绪的顾客。通过机器学习技术，面部识别系统能够识别出不同程度的低落情绪。该技术主要针对排队起始到结账过程，摄像机记录下顾客的面部表情和肢体动作，然后分析他们是否不满，一旦检测出有程度高的低落情绪，系统会警告员工，同时管理人员将知会对应员工提高服务水平，缓和用户情绪，让一切防患于未然。随着数据的积累，最终这一系统将能实现分析消费者购买行为趋势。
见福便利CRM人脸识别2018年9月福建见福便利店与微软CRM合作，引入人脸识别系统，开启智慧零售新时代。目前，见福便利店是全世界第一家尝试做人脸识别的便利店企业，走在7-11、全家FamilyMart的前面。见福CRM人脸识别系统分为四步:1.顾客走进便利店，立刻被人脸识别系统锁定，一个以顾客为核心的大数据群就会随之无声无息地形成；2.客户选购时，通过鱼眼做热点图分析客户对商品的喜好；3.支付时，收银台上的摄像头对客户进行人脸识别，POS机上让用户的“人脸ID”、消费行为挂钩；4. Microsoft Azure技术可做到12个脸部维度数据，进行客户年龄、表情判定，顾客离店，表情展示的“喜怒哀乐”可了解顾客对购物的满意度，以此调整下次提供商品和服务的策略。
5. 人脸聚类
人脸聚类是将一个照片集合内的人脸根据身份进行分组的算法。通过将人脸照片集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据它们的相似度值进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。
应用场景：
智能相册 对电脑或手机中的照片进行人脸聚类，自动将属于同一人的照片归为一组，使相册的管理更加智能、方便。如百度网盘照片分类。
典型案例：百度网盘照片分类
6. 人脸关键点定位与追踪
人脸关键点定位与追踪技术，精确定位并追踪面部的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和脸部轮廓等，适用于不同表情、性别、年龄、姿态、光照条件。广泛应用于人脸美化、人脸变形、人脸漫画、换脸等图片和视频创意特效中。
应用场景：对人脸照片进行精细化的处理，例如对人脸进行五官变换、美化、应用贴纸效果等。能够实时流畅地对视频流中的人脸添加贴纸或滤镜效果，增添视频乐趣。
典型案例：天天P图、AI人脸融合H5
儿童节、教师节、建军节、高考结束等重要日期，部分厂商会推出H5人脸融合游戏，如人民日报的穿上军装、天天P图的我的前世情人等人脸融合游戏火遍朋友圈，带来很好的传播效果。
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