人臉識別技術不包括

人臉識別技術不包括人臉美化。

人臉識別技術包括的壹些方面：

1. 人臉檢測： 人臉識別的第壹步是檢測圖像中的人臉位置。人臉檢測技術可以自動識別圖像中的人臉區域，為後續的特征提取和匹配提供基礎。

2. 人臉特征提取： 在人臉圖像中提取壹組特征向量，這些特征向量可以代表人臉的獨特特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形狀等。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。

3. 特征匹配與比對： 將提取的人臉特征與數據庫中的已知人臉特征進行匹配，確定是否匹配成功以識別身份。匹配過程可能涉及到相似度計算、模式匹配等技術。

4. 三維人臉識別： 除了基於二維圖像的人臉識別，還有基於三維人臉模型的技術。這些技術可以通過獲取人臉的深度信息來提高準確性和安全性。

5. 活體檢測： 為了防止使用照片等非真實樣本進行欺騙，人臉識別系統通常需要進行活體檢測，以確定被檢測人員是真實存在的。

6. 大規模人臉識別： 大規模人臉識別系統可以應對較大人員庫的識別需求，如人臉門禁系統、公***場所的監控系統等。

7. 移動端人臉識別： 隨著智能手機和移動設備的普及，移動端人臉識別技術得到了廣泛應用，用於解鎖手機、支付等功能。

8. 人臉識別在社會安全領域的應用： 人臉識別技術在社會安全領域應用廣泛，如在公***場所的監控系統中，用於尋找失蹤兒童、追蹤犯罪嫌疑人等。

9. 人臉識別在商業領域的應用： 人臉識別技術在商業領域可以用於客流統計、廣告推送、用戶分析等，幫助企業更好地了解和服務顧客。

10. 人臉識別在醫療領域的應用： 人臉識別技術在醫療領域可以用於醫生和患者的身份驗證，提高醫療信息的安全性。

11. 人臉識別在教育領域的應用： 人臉識別技術可以用於學生考勤、教師工作簽到等，提高教育管理效率。

12. 人臉識別技術的發展趨勢： 隨著人工智能和深度學習技術的發展，人臉識別技術正朝著更高的準確性、更快的處理速度和更廣泛的應用領域不斷發展。同時，人臉識別技術在隱私保護和倫理道德等方面也面臨壹些挑戰和討論。