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人臉識別系統的功能強大，傳統的教育醫療行業有人臉識別的身影，在醫院大廳人臉識別掛號，人臉識別取藥等等已經十分的普遍，教育行業更是人臉識別領域的先行者，人臉識別考勤，人臉識別打卡，人臉識別消費等等都十分的常見。

清華大學媒體大數據認知計算研究中心主任王生進教授說，當前人臉識別有三種應用模式：1∶1人臉識別、1∶N人臉識別、M∶N動態布控。1∶1識別的本質是計算機對當前人臉與人像數據庫進行快速人臉比對，并得出是否匹配的過程，“刷臉”登機、驗票、支付都屬此類；1∶N是在海量的人像數據庫中找出當前用戶的人臉數據并進行匹配，即從N個人臉中找出1個目標；M∶N是通過計算機對場景內所有人進行面部識別，并與人像數據庫進行動態人臉比對，能應用于黑名單監控、VIP客戶管理系統、校園人臉識別系統等多種場景。“英國警局出現的情況，也未必是識別準確率低。可能是在特定環境下，采集的圖片不夠理想，或是M∶N的人臉識別，為達到更高的檢出率和檢測速度，在一定程度上犧牲了準確度。”何東昌說。