首先，系统里已经存储了目标任务的面部图像。然后人工智能将从图像中提取面部特征，并将其存储在数据库中，就像我们观察和记忆的那样。最后，也是最关键的一步，当有人通过安全系统，相机捕捉面部图像并进入系统，ai将提取面部特征并与数据库中的目标图像进行比较。太相似了，犯人就是你!

　　拍摄照片非常简单，两张清晰的照片放在一起，手动比较很简单。

　　但是什么使得人工智能在复杂的环境中，面对各种干扰，仍然能够准确地识别特征，快速的批量识别和比较，找出我们在寻找谁呢?

　　接收到图像后，ai需要先进行面部检测——以确定输入图像中是否存在人脸。

　　如果包含面部，请将面部定位在整个图像中并裁剪并对齐。

　　然后需要进行预处理。音乐会现场嘈杂嘈杂。需要对图像进行标准化，消除光照变化的干扰。

　　然后，学习深入地执行你的技能，执行特征值提取，找出图像中的区别特征，并缩小尺寸使计算相对简单，最终实现分类——确定输入图像作为个体。

　　在测试中，AI使用深度学习方法来识别更准确，并且被逮捕和定罪的人是最好的证明。

　　这就足够了吗?

　　不!随着人们的不断学习，人脸识别的发展也在日新月异。一方面，尽管大多数安全系统仍然使用监控摄像头来捕捉图像，苹果手机已经开始通过结构化光激光散斑理论来获取3D人脸图像。更高级别的安全监控系统甚至将使用多传感器图像融合技术将可见和不可见图像输入系统。

　　更重要的是，随着大数据和深度学习技术的发展，人工智能人脸识别系统已经能够识别、分析和处理闪光动态人脸;虽然很难伪造人脸识别，如戴帽、戴墨镜、戴口罩等。但通过认识问题的关键点，结合深入的学习方法，仍能找到解决问题的有效途径。

　　天网正在恢复，而不是泄漏，用于捕捉逃犯的“天网”系统是在不断发展的AI人脸识别技术的帮助下，音乐会场景的“真正捕获”。它准确地找到每个目标并使邪恶无处可去。塑造，默默地保护我们每个守法的公民。

　　除了天网系统外，人脸识别已经融入我们日常生活的许多领域，为我们提供了一个舒适、安全、方便的智能生活环境。