当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。
人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。
面部识别原理
1.人脸特征人脸的面部特征是识别监测的第一个要素，软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类，再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式，最后通过对比来确定其相似性。
2.人脸分析这种检测人脸的技术，大多是依赖于2D图像，因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配，软件是 通过对人脸的几何形状来分析，关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等，最终得以识别成功。
3.人脸特征提取
这一步可以简单理解为，软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度，假如n等于1000，也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵，再通过上一步的几何数据分析，会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来，这些数据就像是人的指纹一样，都是独一无二的。
人脸识别使用场景
解锁手机：现在各大手机厂商都有人脸识别的功能，此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法，以确保手机被盗的时候，其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的，其中iphone公司就说过，人脸解锁的随机性几率是百万分之一。
执法：执法机构也会经常用到人脸识别的技术，一般执法者把被捕者的照片拍摄下来，放在人脸识别的资料库中，让软件对其进行鉴别，或者录入到数据库里，以便在之后的案件时进行筛选。寻找失踪人员：人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面，因为现在监控系统无处不在，只要把个人资料添加到软件中，一旦人脸被识别出来，不论是在哪里，执法者都可以第一时间看到并且发出警报。总结：人脸识别技术已经越来越成熟，它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性，也可以有效减少犯罪行为，还可以提供人们更大的便利性。
人脸识别是通过对人的脸部特征进行身份识别的，首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的位置、大小和主要的面部器官的位置信息，并将与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
它相当于一个运算器，里面有很多的存储参数，他们可以进行自动调整，当模型训练时，它都能有效记住人脸特征。
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