随着需要的增加，人脸识别方法不断发展，形成各种各样的方法。整个人脸识别系统大体可分为以下几个步骤：人脸检测模块、人脸跟踪模块、人脸特征提取模块和人脸识别模块。其中每个模块都有多种方法可供使用，根据具体的要求，各种方法也表现出不能的性能，根据需要选择方法。
在实际操作中，由于人脸检测与人脸跟踪耦合度将高，人脸识别考勤，可以将人脸检测模块与人脸跟踪归为一个模块。人脸检测的方法有多种可供选择：
（1）基于知识（Knowledge-based）的方法，是基于规则的方法，试图对人脸特征在直觉上建模。
（2）基于特征不变性（Feature invariant）的方法，是利用特征的不变性进行检测，如比例、方位、灰度级和肤色等）。
（3）模板匹配（Template matching）的方法，通过手工定义人脸的模板，或者是脸部特征，人脸识别公司，来与输入图像进行匹配。
（4）基于外貌（Appearance-based）的方法，通过机器学习的方法找到人脸中的相关特征。
随着城市的快速发展，越来越多的人涌入城市，城市治安安全问题也越来越突出，不管是在热闹的街区，繁华的商圈都存在一些不稳定因素影响着城市的治安问题。就连城市居民每天生活休息的居住小区，都开始出现了让人担心的治安问题，所以现在加强治安管理，安全防范成了社会关心、关注的问题。
对于人们居住的城市社区的治安问题更是关系着整个社区居民的安定生活，是所有社区居民安心享受生活的保障，这就要对社区的原住民进行安全保护，又要对外来人员进行准确***，人脸识别一体机，给社区的安保工作提出了新的要求：安装人脸识别门禁。
以下基于特征分析的方法进行人脸识别的技术原理：
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。
基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，芜湖人脸识别，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET"96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术。
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