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　基于统计的人脸检测技术——通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统计方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。

　　从技术层面，人脸识别改进的办法可从上述三个方面。任何一个细节技术的突破都可能带来识别率的提升改进。

除了上述三个技术层面改进人脸识别，也有很多上游企业在做人脸识别技术改进的研究，如通过在元器件上的改进，提升人脸识别准确率。

人脸识别基于一个默认成立的假设：同一个人在不同照片里的脸，在特征空间里非常接近。

为什么这个假设默认成立，设想一下，人脸识别定制，一个棕色头发的人，在不同光照，遮挡，人脸识别多少钱，角度条件下，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之间的浮动。

深度学习的另一任务和挑战便是在各种极端复杂的环境条件下，精1确的识别各个特征。

1、公1安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，人脸识别生产厂家，在全国范围内搜捕逃犯。

2、自助服务。

3、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，湖北人脸识别，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真1实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

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