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①特征向量法该方法是先明确眼、鼻头、嘴巴等面像五官轮廊的尺寸、部位、间距等属性，随后再测算出他们的几何图形特征量，而这种特征量产生一叙述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库文件存储多个规范面像模板或面像模板，在开展核对时，将取样面像全部像素与库中全部模板选用化有关量量度开展配对。除此之外，也有选用系统识别的自相关互联网或特征与模板紧密结合的方法。

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，动态人行通道闸系统定制，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，智能人行通道闸系统定制，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，大厦人行通道闸系统定制，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，朔州人行通道闸系统定制，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

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