传统人脸识别技术。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，桐城人脸识别，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
人脸识别识别算法。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，人脸识别系统，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法。
基于整幅人脸图像的识别算法。
基于模板的识别算法。
利用神经网络进行识别的算法。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
1.人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，人脸识别技术，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
2.人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的1佳仿射变换。更复杂的 3D对齐算法还能实现人脸正面化，人脸识别服务器，即将人脸的姿势调整到正面向前。
3.人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
4.人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
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