人脸识别，是计算机视觉里面的一个分支问题，应该也是最难解决的问题。
车牌识别我们接触的比较多，其实车牌与人脸识别的实现也是相同也有不同的。
人类通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸。
AI深度学习助力人脸识别技术
定位到人脸之后的另外一个问题就是如何去区别你是不是你，计算机理解人脸不是一整张的人脸，而是将人脸的上一些特征比如单眼皮，高鼻梁，眼球颜色等划分为某一个特征值。主流识别算法在特征值个数在5到100之间。
