人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。 (1)几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。 (2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种比较好正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。 (3)神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。 (4)弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，许昌市专业人脸识别一体机，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，许昌市专业人脸识别一体机，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。 (5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，许昌市专业人脸识别一体机，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。 (6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法

3D人脸识别技术是人脸识别重要发现。目前大部分的人脸识别应用的范畴限定在2D图像上。人脸实质上是一个立体模型，而2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，是因为2D图像本身有一个缺点，无法很好地表示深度信息。如果说深度学习是从人的认知角度来理解人脸识别，那么3D技术就是从现实模型来反映人脸识别。随着未来芯片技术和传感器的发展，当计算能力不再收到制约，3D采集设备成本大幅下降的时候，3D人脸识别将取得重要突破。

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