疫情持续发酵，戴口罩成为了全民标配，与此同时，口罩的使用也带来了诸多不便之处，尤其是在手机解锁、支付、打卡、车站检票等需要人脸识别做支持的场景中。
人脸识别，就是让计算机像人用眼睛观察一样，通过摄像头拍摄人脸来判断看到的是谁。对计算机来说，这个“识别”过程包括两个阶段：
首先要从拍摄的图像中找到“人脸”，这个过程叫做“人脸检测”；然后再与数据库中存储的人脸进行比对，从而判断检测到的人脸属于谁，这个过程叫作“人脸识别”。
人脸检测
人脸检测的任务是从图像中标注出每张人脸的具体位置和大小，一般用人脸矩形框（如人脸识别流程图中的绿色矩形框）四个顶点的坐标来标示。这对于人类来说似乎很简单（不过科学家们还不完全清楚人脑是怎么做到的），可对计算机来说却没有那么容易。因为在计算机内部，彩色图像是由一个挨一个的点（像素）组成的，每个像素通常由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色数值来表示。可想而知，直接通过这些数值的差异区分人脸和非人脸十分困难。
因此，人工智能专家需要设计算法对这些数值进行处理，找到人脸区域与非人脸区域在这些数值中蕴藏的差异，从而区别人脸区域和非人脸区域，完成人脸检测。
人脸识别
检测出人脸后，就可以对这张脸的身份进行判断了。人脸识别通常有两种应用场景：一种是相对简单的1∶1人脸验证，比如手机解锁就是将使用手机的人和手机里储存的“主人”照片进行比对；另一种是1 : N人脸辨识，即将一张未知身份的人脸图像与数据库中所有的已知人脸图像进行比对，判断其是否是数据库中的某个人，如果是，则显示此人在数据库中的信息。
戴口罩也能认出你？这恐怕是个误解，有这样的误解，是大家搞混了人脸识别和人脸检测。
人脸识别的基础是对整张脸特征的提取如果拍到的人脸和数据库中已有的某张脸特征高度相似，就认为他们是同一个人。
而口罩会遮盖人们的口鼻，丧失了不少脸部特征信息，因此很难对戴口罩的人脸进行人脸识别，有这样的误解是搞混的人脸识别和人脸检测。
人脸检测指的是从图片中找到人脸所在的位置，对于这张脸长什么样属于谁并不关心。
例如在无感测温场景下，我们需要人脸检测确认额头位置以便检测温度，身份信息并不必要，就像在图片中找出猫一样，机器只需要针对大量戴口罩的人脸进行学习，就能在现实生活中找到他们，
人脸识别则侧重于确认这张脸独一无二的身份，像是火车站、高铁站进站场景，需要比对持票人人脸与身份证信息是否一致，这时就需要摘下口罩进行人脸识别。
不过戴口罩的人脸真的无法识别吗？
这要根据具体问题具体分析，比如小范围的社区，人数有限，常住人口固定，上半部提供的脸部信息足够区分出这张脸属于谁，从新闻上看有些小区正在试点这类应用，已禁止非本小区人员进入。
关于悦服小程序
签署合同中的认证方式，我们也有使用人脸识别技术，这里的人脸识别检测出人脸，对这张脸的身份进行判断。
我们为什么会选择人脸识别技术呢？
1. 对人脸的采集无需被采集者配合也无需工作人员干预。另一方面人脸属于暴露在外的生物特征，对人脸识别采集更容易被大众接受。
2. 由于人脸识别根据摄像头的提高而提高，而且算法的改进会让刷脸核验在短时间内完成，体验度较好，用户容易接受。
3. 方便HR准确审核员工身份。
使用人脸识别不成功怎么办？
1、请检查周边环境光线是否充足。
2、请检查手机信号是否良好。