人脸识别是指在动态的场景与复杂的背景中进行识别并分理出人的面像。普通有下列几种人脸是识别的办法：

①参考模板法：首先设计一个或多个规范人脸的模板，然后计算测试采集的样品与规范模板之间的匹配水平，并来判别是否存在人脸；

②人脸规则法：由于每个人的人脸具有一定的构造散布特征，所谓人脸识别的规则的办法即提取这些特征生成相应的规则以判别测试样品是否包含人脸；

③样品学习法：这种办法即采用形式辨认中人工神经网络的办法，即经过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

相貌比对是对被检测到的相貌像停止身份确认或在面像库中停止目的搜索。这实践上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次停止比对，并找出的匹配对象。所以，面像的描绘决议了面像辨认的详细办法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描绘办法：

①特征向量法：先肯定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、间隔等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量构成一描绘该面像的特征向量。

②面纹模板法：在库中存贮若干规范面像模板或面像器官模板，在停止比对时，将采样面像一切象素与库中一切模板采用归一化相关量度量停止匹配。此外，还有采用形式辨认的自相关网络或特征与模板相分离的办法。

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