1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；6、人脸验证，判定两个人脸是否为同一人；7、人脸识别，识别出输入人脸图对应的身份；8、人脸检索，在人脸库中，查找和输入人脸相似的人脸序列；9、人脸聚类，将一个集合内的人脸根据身份进行分组；10、人脸活体，判断人脸图像是来自真人是来自攻击假体，例如仿照的照片、视频等。
人脸识别主要是收集面部的哪个部位？
我认为这个应该和人脸识别的算法有关，他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。就拿苹果手机为例，苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的，他是一个学习的过程，比如你不带口罩进行注册脸部识别，每次当你脸部对着手机时他就开锁，在你注册时手机抓取了你整个脸部几百万个特征点，每次解锁需要一定数量的特征点正确才可以解锁，但是当你戴上口罩时，解锁就失败了，有意思的事情就是，当你上百次戴着口罩解锁失败以后，他会突然成功，这时手机所使用的特征点只有半张脸，手机已经学习成功了，他使用你一半的特征点就可以解锁，也就是识别成功了，这说明，只要有正确的特征点输入，他就会进行优化，这也许是个程序错误,这个只能是苹果的设计师来解释了。
人脸识别的原理是什么？他会不会把双胞胎混淆呢？
我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！人脸识别的原理人脸识别的工作原理，我们可以拆解为以下10个步骤，更容易理解一些。1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；6、人脸验证，判定两个人脸是否为同一人；7、人脸识别，识别出输入人脸图对应的身份；8、人脸检索，在人脸库中，查找和输入人脸相似的人脸序列；9、人脸聚类，将一个集合内的人脸根据身份进行分组；10、人脸活体，判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体，例如仿照的照片、视频等。
人脸识别会不会把双胞胎混淆？正因为人脸识别综合了以上10种技术，所以人脸识别会自动捕捉脸部的很多个细节，从而进行分析，建立出3D模型。而对于任何一个人来说，不管长得有多像，建立的这个3D模型是独一无二的。所以，人脸识别技术是完全可以区分出双胞胎的，识别时不会混淆。当然不排除一些技术性的问题，或者其他非常理的干扰因素造成的无法识别或不精准识别。
总结总之，人脸识别经过这几年的发展，其应用场景已经非常成熟，而且在重要的行业发挥了巨大价值。比如金融领域的实名认证、活体识别、银行卡OCR识别，身份证OCR识别等；再比如安保领域的公司、小区、学校等尝尽里的人脸门禁系统；再比如交通领域的火车站人脸识别闸机；再比如泛娱乐领域的美颜相机、网络直播、短视频等；以及公安、司法领域的逃犯识别定位系统等。
面部识别的手机是因为加了面部识别的硬件进去，还是说只是加了算法程序进去呢？
现在很多手机都有面部识别功能，面部识别功能不只是增加了算法程序进去，在硬件上也是做了改进的。如果手机硬件上没有面部识别的传感器，只是增加了软件算法程序有什么用？软件的最终目的是控制硬件的，硬件不支持，光有软件那是白搭。目前，手机的面部识别技术主要采用的硬件是前置摄像头和3D结构光技术，摄像头将2D的人脸识别，通过检测人脸，对采集到的照片数据进行处理，特征分析，比如各器官之间的距离，长度等，将这些面部的详细信息保存于手机中，当下次进行面部识别解锁时，采集到的数据与录入的面部数据进行对比即可。
这只是2维的平面数据采集，二维数据有局限性，精度不高，容易破解。所以目前更多的是采用3D结构光技术，检测出人脸三维模型特征，通过信息核对进行手机解锁，3D的面部识别技术破解难度要比2D识别技术成倍增加。随着人工智能的发展，人脸识别技术的应用领域非常广泛，目前在诸多领域上已有应用，不过目前人脸识别技术还不够成熟，还有很大的提升空间。
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