人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在迅速普及，许多视频监控应用程序迫切需要远距离、用户不合作状态下的ID识别技术。这可以实现远距离身份确认和智能警报。人脸识别技术无疑是好的选择，使用的面部检测技术，在央视图像中实时查找面部，并与面部数据库进行实时比较，实现的ID。        人脸识别的应用前景是怎样？ 生物识别技术被广泛应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、防务等领域。例如，一位存款人进入银行，他没有银行卡，也不记得密码，直接提取了。当他从提款机提取时，一台照相机扫描了该用户的眼睛，然后迅速准确地完成了用户认，完成了工作。这是美国德州联合银行一个销售部发生的实际场景。该营业部正使用现代生物识别技术的“虹膜识别系统”。另外，在美国的“9.11”事件后，活动成为各国政府的共识，加强机场的防务重要。美国Visager的脸就像在美国两个机场展示神通的识别技术。在拥挤的人群中可以选择什么样的脸来判断他是不是通缉犯。

　　随着人们生活水平的提高，在当前条件下，对于体温测试来说，其作用已仅仅是一些基本的测温功能。它的意义在于结合生产和生活的需要，为人们提供方便、可控。现如今，人脸测温技术在当下应用很普遍，那么它的优势以及基本功能有哪些呢？测试体温的方法，起初是用常用的体温计进行体温测试，虽然使用起来也方便但是需要使用很长时间，而现在的测温正日益向智能化、自动化方向发展。在这种大趋势下，很多公司将人脸测温技术进行了发展，关于它的应用优势，小编在下文当中做出了具体介绍:

　　三维人脸识别可以大的提高识别精度，真正的三维人脸识别是利用深度图像进行研究，自90年代初期开始，已经有了一定的进展。三维人脸识别方法有:1.基于图像特征的方法:采取了从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向；然后，在保持姿态固定的情况下，去作脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的部匹配。2.基于模型可变参数的方法:使用将通用人脸模型的3D变形和基于距离映射的矩阵迭代小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的大区别在于:后者在人脸姿态每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D变形模型的参数。

　　停车场的人员进出比较频繁，很难做到场内人员和场外拜访人员的区分，对于停车场的安全管理造成一定的隐患。公交集团这次将人脸识别系统引入停车场，为停车场安全保卫设置了第一道屏障，极大的提高了场内人员进场的效率以及停车场对外来拜访人员的安全管理能力。