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人脸识别技术已经广泛应用于多个领域，主要的应用场景： **社交媒体**：在社交媒体平台上，人脸识别技术可以帮助用户实现换脸功能，提升个性化体验。同时，通过识别用户面部表情，还能实现智能推荐功能。

2014年3月，香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，人眼识别能力(97.53%)。



人脸捕获与跟踪

人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

人脸建模与检索

系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。

图像质量检测

图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。

以下是该软件测量的几个节点:

两眼之间的距离

鼻子的宽度

眼窝的深度

颧骨

下颌轮廓

下颚

测量这些节点的目的在于产生一个数字代码(一串数字)，它在数据库中代表该面孔。该代码称作面纹。对于FaceIt软件，只需要14-22个节点数据即可完成识别过程。在下一节中，我们将介绍该系统如何检测、捕获和存储面孔。