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人工智能是一种使机器表现出类似于人类智能的研究和应用领域。它可以分为弱人工智能和强人工智能，弱人工智能指的是可以执行特定任务的机器智能，例如计算机语音识别；强人工智能则指能够像人类一样具有智能的机器。
人脸识别与人工智能的关系在于，人脸识别通常使用人工智能技术中的机器学习和深度学习等算法来实现。人脸识别是一种基于人脸图像的生物特征进行身份认证或者识别的技术，用摄像头采集含有人脸的图像或视频，自动检测跟踪人脸，也可以称为面部识别或人像识别。
人脸识别的步骤通常包括：图像采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、人脸识别和结果输出等。图像采集、人脸检测和人脸对齐是让计算机能够看得见，对用户脸部图像进行提取，找到人脸的五官和角度，将人脸图像变换到统一的角度；特征提取是从人脸图像中计算提取人脸紧凑同时具有鉴别性的特征，通过对特征进行匹配，达到正确识别的效果。
人脸识别技术的优势在于使用不易察觉性，不同于指纹或虹膜识别，人脸识别可以通过可见光获取图像信息，不易引起人的注意，也很少会有伪装欺骗的可能；非接触性，用户不需要和设备进行接触；快速性、不可复制性和可拓展性都是人脸识别技术的优势，给人们带来更加智能、便捷的体验。
人脸识别技术的发展也面临着很多困难，如五官相似性、光照、角度、表情、年龄、化妆、姿态变化、遮挡物等，会导致同一个人的脸在计算机看来有很大的差异，还有数据不足、算法不够精确、缺乏管理、可靠性、个人隐私问题等。此外，人脸识别技术还要面对不断发展的伪造手段，例如深度学习生成对抗网络攻击等。
深度学习的出现让人脸识别技术取得了突破性的进展，体现在以下几点：深度学习可对图像进行高精度处理，提高人脸识别的准确率；深度学习自适应不同环境场景，适应不同的人脸图像；深度学习可以快速处理大量数据，提高识别效率；深度学习能对数据深层分析，提高识别可靠性。
人脸识别技术已经融入我们生活的方方面面，包括安保领域的门禁、监控、边境安检等，还用于购物人脸支付、考勤打卡、银行缴费机自助服务、照片管理、虚拟现实、电子商务、服装搭配、身份鉴定等领域。人工智能在人脸识别方面的应用会越来越成熟，将更好地服务各行各业。