醫(yī)療保健** 在醫(yī)院，人臉識別可以用于患者的身份識別和掛號管理，減少排隊(duì)時(shí)間，提高就診效率。同時(shí)，對于一些需要特殊照顧的患者，如精神疾病患者、老年癡呆患者等，人臉識別系統(tǒng)可以幫助醫(yī)護(hù)人員及時(shí)找到患者，保障患者的安全。

交通管理** 在交通領(lǐng)域，人臉識別可以用于駕駛員的身份認(rèn)證，防止無證駕駛和違規(guī)駕駛。在高速公路收費(fèi)站，人臉識別可以實(shí)現(xiàn)無感支付，提高通行效率。此外，人臉識別還可以用于交通監(jiān)控，識別交通違法行為和肇事逃逸人員。

折疊人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。