人臉識別系統對于大家來說，一定不陌生并且隨處可見，機場車站的安檢、防疫防控點、工廠、工地進出口、學校大門……太多太多地方都有人臉識別系統的存在。對于這些經常都會看到的人臉識別系統卻有一些好玩的A、B面，大家都不一定知道！

1、人臉識別=人臉檢測？
人臉檢測其實只是人臉識別的一個流程，先通過攝像頭采集人臉數據，然后通過人臉檢測技術進行檢測、提取，最終環節才是人臉圖像預處理及最核心的人臉特征提取環節。

2、人臉識別系統的準確率越高越好
完美狀態下，人臉識別準確率越高越好，但現實環境中，算法在產品化使用時會受到逆光、暗光、強光、識別角度等諸多因素的影響。行業內更多會采用“認假率(FAR，又稱誤識率，把某人誤識為其他人)”和“拒真率(FRR拒真率，本人注冊在底庫中，但比對相似度達到不預定的值)”，來作為評判算法的依據。另外還有識別速度、活體攻擊成功率、人臉檢測成功率等維度，也可作為評判算法優劣的參考依據。

3、人臉識別系統關鍵點越多越好
人臉識別系統的核心關鍵點是依靠人臉特征值的比對，而這里說的人臉特征是指面部特征所組成的信息集；人臉關鍵點主要的應用環節是在前置人臉圖像預處理。

4、用照片或者視頻截圖能不能通過人臉識別系統
這一點對于不少須要人臉打卡的同志來說，一定非常感興趣，用照片或截圖能不能“對付”人臉系統，
目前幾乎在常用的人臉識別場景中，幾乎使用的都是活體檢測，換句話說就是：活體檢測，即驗證用戶是否為真實活體本人在操作，可有效抵御照片、視頻等常見的攻擊手段，是金融、政務等無人值守應用中幾乎是標配。

5、帶了口罩之后，人臉識別系統還有用嗎？
在目前疫情肆虐的情況下，人臉識別安檢就成了一個問題，特別是在機場、車站這些地方，人流較大的同時感染的風險也在增長，那么在帶了口罩之后，人臉識別系統要怎么用呢？以目前情況來分析，人臉識別算法最終還是根據人臉面部特征進行識別，帶了口罩之后，面部被大面積遮擋，識別時無法精準檢測人臉、五官等，所以識別系統肯定會受到影響。
但同樣鑒于目前疫情嚴重，人臉識別算法也開始加大對大面積遮擋的算法研究，某企業開放平臺針對個人防護中所造成的人臉大面積遮擋問題，進行了算法模型針對性升級，提升人臉可見區域權重，在局部特征增強方面設計了相應策略，如加強了對眼睛、眉毛等重點區域的識別，大面積遮擋下的人臉識別準確率達99.5%以上。

人臉識別系統里的A、B面，就是這樣的，挺有意思的吧！