脸部识别技术是一种基于图像的识别技术，在人工智能领域中，通常需要在计算机端预先构造一个卷积神经网络模型框架，然后训练该神经网络模型框架中的各种参数，这个过程一般要花很长的时间才能得到一个好的模型框架，虽然目前在 gitHub等网站上可以找到一些已经训练好的卷积神经网络模型框架，只需对自己的应用场景做一些简单的训练即可将其应用于自己的场景。

在对卷积神经网络框架进行了训练后，首先要做的就是建立人脸数据库，即提取人脸的特征信息并将其存储在人脸数据库中。完成这些工作后，就可以对带有人脸的图像进行测试，测试过程主要包括人脸检测，特征点提取，人脸比对三个步骤。脸部检测需要找出图像中人脸的位置，特征点提取需要进一步处理图像中的脸部信息，获取一组脸部特征信息，最后将这组脸部特征信息与脸部数据库进行比较（身份证人脸识别），找出最接近的脸部数据集，然后输出该特征信息对应的脸部信息。

上面提到的人脸识别过程主要是在计算机上进行的，最终在嵌入式系统上实现人脸识别需要进行算法移植，这包括卷积神经网络模型移植和嵌入式相机的开发，这里主要讲下卷积神经网络模型移植的步骤。卷积网模型的移植需要与嵌入式芯片厂商提供的卷积网模型转换工具相结合，将其转换为适合于嵌入式端的卷积网模型框架，这种操作主要是由于嵌入式端可用资源较少，其中很多卷积网模型不能直接用于嵌入式端。接着需要按照嵌入式芯片厂商提供的接口，在嵌入式终端上将嵌入式相机实时采集到的图像输入到卷积神经网络中，才能获得人脸识别的结果，最后需要与显示器组合显示，才能看到人脸识别结果。

以上是嵌入式人脸识别相机落地的过程，同时也是人脸识别中的关键技术流程，但是上述人脸识别技术并没有得到广泛的应用，主要原因在于其安全性问题。近年来，为了解决人脸识别的安全问题，人们在人脸识别中又增加了活体检测技术，主要是为了避免在识别过程中利用照片、视频、人脸模型等假人脸进行攻击。但是现在还很难有一种技术能做到100%的解决假脸攻击，需要多种技术联合使用才能检测出人脸信息是否来自真脸。但是相信通过这些科技人才的努力，这个问题一定能够解决。