（3）人脸匹配
在进行人脸识别时，系统对给定的被识别者同样进行人脸检测和特征提取的处理，并得到相应的人脸特征模板，然后将该模板与数据库中事先注册保存的一个或多个特征模板进行匹配。单个的匹配过程是将两个模板的两组数值进行复杂的数学运算，并最终得出一个衡量相似程度的分值。为了进行判断，需要事先设定一个标准的参考阈值，对于匹配分值超过阈值的就认为两张人脸属于同一个人，否则就认为匹配失败。
4.2九鼎人脸识别技术特点
九鼎人脸识别技术经过不断改进和优化，目前其整体性能以及各项关键技术指标均已达到国际领先水平。技术主要特点为：
1. 人脸检测和捕捉快速准确。系统可以在复杂的环境背景中迅速检测到多个同时出现的人脸，并立刻确定各自在图像中的位置。系统对于静态的和移动中的人脸，以及不同大小的人脸都能快速检测定位并进行捕捉。
2. 识别处理速度快。采用了简单模板、精确模板等不同程度的特征模板类型，再加上经过特殊优化的模板对比运算算法，系统无论进行一对一验证识别还是一对多搜索，都能保证十分高的速度，满足各种场合的应用需求。
3. 识别精确度高，效果稳定。本算法的识别精度目前处于世界领先的水平，在传统的面部骨骼架构特征的基础上融合了皮肤纹理的特征信息,将误识率（FAR）和拒识率（FRR）都降到最低，其精确度已经超过了现有的指纹识别技术。同时由于采用了局部特征分析算法，主要对由骨骼形状引起的各像素之间的明暗对比进行分析，从而消除了发型变化、胡须长短、表情变化、时间变化，以及眼镜、伤痕、化妆，甚至整容带来的影响，识别精度和效果具有很高的稳定性。
4. 受光线条件变化的影响较小。光线是影响面像识别精确度的最主要因素，本算法由于基于局部特征的对比分析，以及在分析处理之前进行了充分的光线补偿预处理，并在核心算法中专门考虑了光线变化对特征选取和分析的影响，对光线变化的敏感度低于其他同类算法和识别技术。
4.4人脸识别技术主要功能
人脸识别技术在需要进行身份认证的领域均可使用，特别是在不能接触认证对象时，更能体现出人脸识别技术的优越性。人脸识别技术的主要功能有如下几个方面：
1．人脸检测和识别：在视频或图像中检测出人脸，人脸与指定的人脸进行比对或与人脸已经过预处理成的模板进行比对，根据相似度值判断是否是同一个人。
2．人脸数据模板化和检索：可以从一幅人脸图像中提取小到90字节的面纹数据（模板）。使人脸数据得到压缩并便于存储和检索，可以将任一采集的人脸与库中大量的人脸进行比对；
3．人脸跟踪：利用人脸检测技术，当指定的人脸在视野内移动时，进行自动的跟踪。可以对某些人员进行实时的监控和报警；
4．真人检测：用来防欺诈，可以判断摄像机获得的人脸，是真人还是一幅照片。
4.5人脸识别技术主要应用
人脸识别技术在国家安全、军事安全、社会治安和民用方面，有着极其广阔的应用市场，包括：
● 门禁和考勤系统。
● 出入控制系统：重要机房、监狱、口岸、机场、小区等重要场所的出入控制系统。
● 实名制系统：网吧实名制、酒店实名制、考生实名制、驾照实名制、手机实名制、社保实名制等。
● 智能布控监控系统：iDVR、人脸识别布控监控报警系统。
● 照片比对：公安刑侦、公安户籍、网上追逃、寻人系统、流浪人口救助系统等。
● ATM机身份认证系统。
● 计算机登录身份验证和信息保护系统。
● ……