人脸识别指的是识别图像或视频中的一个人或多个人的过程。人脸识别的算法通常会提取人脸特征，然后将其与数据库进行比较以查找佳匹配。人脸识别是许多生物识别、安全与监控系统以及图像和视频索引系统的重要部分。
人脸识别还是计算机视觉领域典型也是复杂的应用之一。人脸识别的算法诞生于上世纪七十年代，那时候的人们通过人为总结各种人脸特征并形成公式交由计算机去判定，但是由于人类面部的整体相似性以及人脸图像极其复杂多变的因素，包括头部姿势、年龄、胡须、发型、遮挡、光照条件和人脸表情等等，使得人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。
所以，当下凡是出现“大数据”的地方就离不开深度神经网络，“大数据”存在的作用就是给深度神经网络充当训练和学习的样本与教材，以便后实现全自动化的精细数据分析、分类和判断能力。
┃计算机找不到卡的原因?
原因一：计算机电源不是ATX电源。请使用ATX电源。
原因二：计算机PCI插槽损坏，请换一个插槽测试。
原因三：板卡损坏，请换卡测试。
┃录像回放质量差怎么办?
对于我们的硬盘录像机在'普通'的压缩质量下，录像回放质量比较满意。但有时发现'马赛克'现象比较严重，特别是对于运动图像，图像变得模糊不清，其主要原因是您的摄像机亮度过低(在此不要试图改变硬盘录像机的亮度来补偿)，您要重新调整摄像机的亮度来加以补偿。这一点在工程施工中要特别注意。
前“人工智能”重要的特性的就是具有一定的学习能力。摄像头对司机的行为检测正在变得常见，这种行为检测在以往的传统算法中是难以做到的，但是现在得益于人工神经网络技术，计算机使探头具备了学习人类行为的能力。这也让从车内自检到车外抓拍驾驶员危险行为（打电话、手脱离方向盘、疲劳驾驶等等）成为可能。
所谓“监督学习”就是人为将标记好目标学习内容的图像样本喂给计算机去学习。比如，我们想让监控探头在一张新拍到的汽车前脸图中自动找到汽车牌照的位置，就需要提前把大量类似的图片人工标记好牌照的位置作为样本和教材去让人工神经网络学习。这样人工标记样本的过程被称为“打标签”。