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人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
人脸自动对焦和笑脸快门技术：是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
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