人脸识别需要积累
人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，脸部设别系统，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(***网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，脸部设别系统品牌，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，脸部设别系统方案，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
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人脸识别
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域***困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。相似性人脸类似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，脸部设别系统批发，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行***是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
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人脸识别内容
特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
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