第一、幾何圖形特點的人臉識別方式：幾何圖形特點能夠 是眼、鼻、嘴等的樣子和他們中間的幾何圖形關聯(lián)。這種優(yōu)化算法鑒別更快，相應的運行內(nèi)存小，但準確率較低。

第二、應用場景特點臉的人臉識別方式：特點臉方式是應用場景KL轉換的人臉識別方式，KL轉換是圖像壓縮的這種最優(yōu)化正交變換。高維的圖象室內(nèi)空間歷經(jīng)KL轉換后獲得1組新的正交基，保存在其中關鍵的正交基，由這種基能夠 張成低維線性空間。假若假定面部在這種低維線性空間的投射具備可分性，就能夠 將這種投射作為鑒別的特點矢量素材，這就是說特點臉方式的基礎觀念。這種方式相應較多的訓練樣本，并且充分是應用場景圖象灰度的統(tǒng)計分析特點的�，F(xiàn)階段有某些改進版的特點臉方式。

第三、神經(jīng)元網(wǎng)絡的人臉識別方式：神經(jīng)元網(wǎng)絡的鍵入能夠 是減少像素的面部圖象、部分地區(qū)的自相關函數(shù)、部分紋路的二階矩等。這種方式一樣相應較多的樣版開展訓煉，而在很多運用中，樣版總數(shù)是很有局限的。

第四、延展性圖配對的人臉識別方式：延展性圖配對法在二維動畫的室內(nèi)空間中界定了這種針對一般的面部形變具備相應的不變的間距，并選用特性拓撲圖來表示面部，拓撲圖的任意端點均包括一特征向量，用于紀錄面部在該端點部位周邊的信息內(nèi)容。該方式融合了真彩色特點和幾何圖形要素，在核對時能夠 容許圖象存有延展性變形，在擺脫小表情轉變對鑒別的危害層面接到了不錯的實際效果，另外針對單獨人也已不需要好幾個樣版開展訓練。

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