人臉識別現在已經在安防行業得到成熟的應用，想必大家都多少有所接觸。不知道大家是否聽過人臉識別的1:1，1:N，M:N模式，下面帶大家快速理解這三種識別模式。

人臉識別技術在日常生活中主要有兩種用途，一是用來進行人臉驗證（又叫人臉比對），驗證“你是不是某某人”，還有一種用于人臉識別，驗證“你是誰”。

1:1模式

人臉驗證做的是1:1的比對，其身份驗證模式本質上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，可以簡單理解為證明你就是你。就是我們先告訴人臉識別系統，我是張三，然后用來驗證站在機器面前的“我”到底是不是張三。

這種模式最常見的應用場景便是人臉解鎖，終端設備只需將用戶事先注冊的照片與臨場采集的照片做對比，判斷是否為同一人，即可完成身份驗證。

1:1作為一種靜態比對，一般在金融、信息安全領域中應用較多。例如在機場、高鐵站安檢時，受檢人員手持身份證等證件，通過檢查通道，同時對受檢人員的外貌及身份證信息進行識別，此過程就是典型的1:1模式的人臉識別。

1:N模式

人臉識別做的是1:N的比對，即系統采集了“我”的一張照片之后，從海量的人像數據庫中找到與當前使用者人臉數據相符合的圖像，并進行匹配，找出來“我是誰”。比如疑犯追蹤，小區門禁，會場簽到，以及新零售概念里的客戶識別。

1:N人臉識別模式，同時具有動態比對與非配合兩種特點。動態對比是指通過對動態視頻流的截取來獲得人臉數據并進一步比對的過程；而非配合性是指識別的過程表現出非強制性與高效性的特點，識別對象無需到特定的位置便能完成人臉識別的工作。

由于這兩個特性使1:N身份認證模式能迅速落地于公共安全管理與VIP客戶人臉識別等場景，但其難度要遠高于靜態1:1，因為機器面臨著光線、角度、距離等挑戰。

M:N模式

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比對的過程。M:N作為一種動態人臉比對，其使用率非常高，能充分應用于多種場景，例如公安布控，迎賓，機器人應用等。

M:N模式難度和要求較大，因為其必須依靠海量的人臉數據庫才能運行，并且由于識別基數大，圖像采集設備受環境影響等因素，使M:N模式可能產生較高的錯誤率從而影響識別結果。