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，三门峡定制人脸识别会员。 (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，三门峡定制人脸识别会员，三门峡定制人脸识别会员，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

安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，与之相对应的是在安防的诸多细分领域如机场、地铁安检，公共交通等领域应用越来越多，尤其是在家庭、楼宇乃至社区等场景下，这项技术已然成为标配。人脸识别技术在社会应用领域落地应用迅速，为安防行业带来了极大的发展效益。 在金融领域，伴随着人脸识别精度的提升、动态人脸识别技术落地，人脸识别已经从金融行业相当初的远程开户、保险买卖等，切入到移动支付领域，尤其是伴随着国内阿里支付宝、腾讯微信为**的两大移动支付机构不遗余力的推进，人脸支付正在成为现实。刷脸支付比较大的优势就在于便捷，消费者不用拿出任何设备，就可以完成支付。

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