人脸识别技术兼具自动化与智能化的双重特性。它通过自动采集图像、预处理图像、提取特征以及进行识别比对等操作，实现了高效且无需人工干预的识别流程，展现出强大的自动化能力。同时，它还具备自适应学习能力，能够根据新的数据和场景不断优化识别模型；能够感知并适应不同的光照、遮挡等复杂环境；并且可以与其他智能系统深度融合，实现更智能的应用场景，充分体现了智能化的属性。

一、自动化的一面

1. 自动采集图像

    人脸识别系统可以通过摄像头等设备自动获取人脸图像。在一些门禁系统中，当人员靠近时，摄像头会自动启动，捕捉人脸图像。这个过程不需要人工手动去操作图像采集设备，系统能够根据预设的触发条件（如人体靠近一定距离、检测到人体动作等）自动完成图像的获取。

2. 自动图像预处理

    采集到的人脸图像可能存在各种问题，如光照不均匀、图像分辨率不一致等。人脸识别技术中的自动化部分可以自动对图像进行预处理。比如，对于光照不均匀的图像，系统可以通过自动调整图像的亮度和对比度，使图像达到适合识别的状态。在图像分辨率方面，如果图像分辨率过低，系统可以自动进行图像插值等操作，提高图像质量，为后续的人脸识别过程提供更好的图像基础。

3. 自动特征提取

     在人脸识别过程中，系统会自动从人脸图像中提取特征。这些特征可以是基于几何特征的，如眼睛、鼻子、嘴巴等器官的位置和形状；也可以是基于纹理特征的，如皮肤纹理等，一些基于深度学习的人脸识别系统，会利用卷积神经网络（CNN）自动学习人脸图像的特征。CNN的卷积层和池化层等结构能够自动提取图像中的局部特征和全局特征，而不需要人工去设计复杂的特征提取算法。这些自动提取的特征将用于后续的识别比对环节。

4. 自动识别比对
     

    人脸识别系统可以自动将提取到的特征与数据库中存储的特征模板进行比对。在比对过程中，系统会根据一定的算法（如欧氏距离、余弦相似度等）计算特征之间的相似度。如果相似度超过设定的阈值，系统就会自动判断为识别成功。例如，在机场的自助通关系统中，系统会自动将旅客的现场人脸图像特征和其在数据库中存储的证件照片人脸特征进行比对，快速判断旅客的身份，实现自动化的通关操作。

二、智能化的另一面

1. 自适应学习能力

       智能化的人脸识别技术具有自适应学习能力。当系统在识别过程中遇到一些难以判断的情况，如人脸表情变化较大或者部分遮挡等情况，它可以通过机器学习算法不断优化自身的识别模型。以深度学习为例，通过大量的训练数据，系统能够学习到不同人脸在各种复杂情况下的特征变化规律。当新的数据输入时，系统能够自动调整模型参数，更好地适应新的情况，从而提高识别的准确率。

2. 环境感知与适应能力

     智能化的人脸识别系统能够感知环境的变化并做出适应。比如，在不同的光照环境下（强光、弱光、逆光等），系统可以通过智能化的算法自动调整图像处理策略。在强光环境下，系统可能会自动降低图像的曝光度，同时增强图像的暗部细节；在逆光环境下，系统会采用一些特殊的图像增强技术，如高光抑制和阴影增强等，以更好地提取人脸特征。这种对环境的感知和适应能力是智能化的重要体现。

3. 复杂场景下的识别能力

     人脸识别技术在智能化方面能够应对复杂的场景。如在多人脸场景中，系统可以自动检测和识别多张人脸，并且能够区分不同的人脸。在一些安防监控场景中，摄像头可能会捕捉到人群的画面，智能化的人脸识别系统能够从复杂的背景和人群中准确地识别出目标人脸。同时，对于人脸的遮挡情况，如部分人脸被头发、口罩等遮挡，智能化系统可以通过学习到的人脸特征分布规律，利用未被遮挡的部分特征进行识别，从而提高在复杂场景下的识别性能。

4. 与其他智能系统的融合能力

     人脸识别技术可以与其他智能系统进行融合，实现更智能化的应用。在智能家居系统中，人脸识别技术可以与智能门锁、智能家电等设备融合。当用户通过人脸识别进入家门后，系统可以根据识别到的用户身份，自动调整家中的温度、灯光等环境设置，甚至可以自动播放用户喜欢的音乐。这种与其他智能系统的协同工作，展现了人脸识别技术的智能化应用前景。

所以，人脸识别技术是自动化和智能化相结合的产物，自动化体现在其自动采集、处理、提取特征和识别比对等操作过程，智能化则体现在自适应学习、环境感知、复杂场景识别和系统融合等方面。