人脸识别技术相关问题分为四大块人脸检测，特征点提取，人脸校验，人脸检索。
其中第一个问题旨在检查图片是否是人脸、检测一张图像中是否包含人脸，而这个问题早在2005年就已经有了解决方案。
即将一张彩制图片通常是jg格式转化为黑白格式，然后对临近的像素点中用箭头标示出黑白区间变化没有变化则不标，从而得到一张简化的hog图片制式，可以快速而简便的检测人脸。
这个步骤oencv中早已存在，基于viojones算法，可以直接拿来用。
第二个问题，特征点提取，这个问题在2015年前后，在ython发布的ananda支持库得到了普世化的解决方案。而在2015年以前，这个技术不能说没有，而是发展缓慢。
其基本原理为提取人脸特征中的68个特征点鼻子两侧、眉心、嘴角等类似位置，也有算法是27个，这个数量不是固定的，特征点越多越精确熵越低，同样计算效率也就越低，这是两个矛盾的对立面，从而确定需要处理的面部区域。
特征点并不是某个点，而是一个像素集合，主要由卷积核和卷积核周边的像素构成，这个结构就是传说中的智能领域的神经网络具体分