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，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，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，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

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非思丸智能，是“郑州非思丸智能科技有限公司 ”的简称，该公司旗下FaceTo是人脸识别多场景子品牌。非思丸智能专业从事软件项目开发和系统集成服务的高新技术品牌，在安防、金融、通信、交通、环保等行业取得了市场的认可。公司先后在人脸检测，人脸识别，人脸追踪，人脸***等算法领域取得了不俗的成果，紧随行业巨头依云，商汤，旷视，云从在人脸识别场景化落地积极探索与实践，为大力普及高科技成果，公司推出三免：**SDK，**APK，**API，快速推进低成本落地人脸识别场景献谋献策，主要集中解决场景化的二次开发及定制开发。 非思丸智能的主要产品是基于FaceTo人脸识别的多场景化开发。据有关机构预测，到2020年人脸识别市场规模将达到2000亿，很可能产生一个BATJ体量级的行业。非思丸智能同国外开源项目社区交流，为OpenFace，OpenCV，DeepID等多个人脸识别开源算法贡献自己的代码及场景经验，为普及FaceTo的产品，促进更多的场景化应用，非思丸起到了**者的作用。 用专业和信仰赢得市场的认可，“重诺，求实”是我们企业的文化。 郑州非思丸智能成立于2018年，致力于人工智能交互技术相关技术与产品的研发，当下研发的产品是以计算机视觉（CV）技术为基础、机电控制技术为辅的自然交互式（NI）社区智能化场景的研发，Face To是非思丸推出的人脸智能应用设备，Face To More Scene的含义，更好的诠释了非思丸智能场景化的企业使命。

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