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自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是'特征提取+分类器'两部分的算法研究。

在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP， Gabor等）和降维两个步骤，代表性的降维方法有PCA， LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，人脸识别摆闸厂家，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。

公共安全

人脸识别在公共安全领域的应用重点是实现对人员登记管理、网络追逃、比对查证与事后处理，同时人像比对还可用于刑案、维护社会稳定等业务上。人脸识别照片比对系统用于快速身份鉴别，人脸识别摆闸报价，在大量的数据库中查找检索特定人员的身份。它充分利用非常有价值的人脸照片线索，大大加快人员对嫌疑人的身份辨认过程，人脸识别摆闸，为加速“科技强警”进程，形成高智能的、社会化的、规模化的防范体系，提供了有效的技术手段。