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，郑州智能人脸识别厂家。 (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，郑州智能人脸识别厂家。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，郑州智能人脸识别厂家，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

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别，近些年，随着计算机技术以及光学成像技术的发展，集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术逐渐成熟，并带动了相关产业的发展，行业应用持续拓展。技术飞速发展是基础 人脸识别落地速度之快，主要得益于其背后是技术的快速发展和演进。全球人脸识别算法的比较高水平可以做到在千万分之一误报率之下，漏报率低于0.4%。在国内，从**数量来看，2018年，我国人脸识别行业**公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1至2月，我国人脸识别**公开量已经达到1174项，充分说明了人脸识别技术“长势喜人”。

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