人脸识别系统的三大关键技术包括基于特征的人脸检测技术，基于模板匹配人脸检测技术，基于统计的人脸检测技术。
1、基于特征的人脸检测技术
通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。
2、基于模板匹配人脸检测技术
从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。
3、基于统计的人脸检测技术
通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统计方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。
?人脸识别技术发展背景
人脸识别，是基于人的脸部特**息进行身份识别的一种生物识别技术。除了安防、**这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，小区人脸识别，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于**业**机构远程开立人民1币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等****，为人脸识别技术的应用以及在**、安防等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能第壹次被写入****报告；同年7月，发布了《新一代人工智能发展规划》；12月，出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的**政策支持显而易见。
人脸识别是一种识别技术，用于检测保存在数据集中的个人图像的面部。 尽管其他身份识别方法可以更准确，但面部识别一直是研究的**，工地人脸识别，因为它具有非干预性质，人脸识别，而且它对于人们来说是一种轻松的个人识别方法。
1、基于几何/基于模板
人脸识别算法分为基于几何或基于模板的算法。基于模板的方法可以使用SVM(支持向量机)、PCA(主成分分析)、LDA(线性判别分析)、核方法或跟踪变换等统计工具构建。基于几何特征的方法主要分析局部人脸特征及其几何关系因此它也被称为基于特征的方法。
2、局部的/整体的
要素之间的关系或功能与整张脸之间的联系并不影响数量，许多研究人员遵循这种方法，试图推断出相关的特征。有些方法尝试用眼睛，一些特征的组合等。一些隐马尔可夫模型方法也属于这一类，他们的特征处理在人脸识别中非常有名。
3、基于外貌/基于模型
基于外观的方法显示了一张包含多个图像的脸。被认为是高维向量的图像。该技术通常用于从图像分割中提取特征空间。另一方面，基于模型的方法尝试对人脸进行建模。将新样本实现到模型中，并用模型的参数对图像进行识别。
基于外观的方法可以分为线性和非线性两类。PCA、LDA、IDA用于直接法，而核PCA用于非线性方法。另一方面，在基于模型的方法中可分为二维或三维非弹性束图匹配方法。
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