基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法，人脸识别图像匹配与识别：人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。重庆小区人脸识别

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份进行人脸识别、人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，以此作为表明待识别的人脸的身份。重庆小区人脸识别关键技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、**系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的近新应用，其关键技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。体育馆都引入人脸识别技术，利用监控和人脸识别设备实现工作人员准入和阻挡可疑人物的功能。

对于人脸这类复杂的、难以显示描述的模式基于ANN的方法具有独特的优势。入工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的，是一个非线性动力学系统，其特色是信息的分布式存储和并行协同处理。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对入脸识别的许多规律或规则进行显性的述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。支持向量机(SVW)的方法近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新热点，支持向量机主要解决的是-个两分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。重庆小区人脸识别

在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。重庆小区人脸识别

人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。人脸识别现在一项应用是人证识别，即人脸识别与身份证相结合并进行静态图片的比对，其应用范围已经非常的普遍，例如其应用领域有：人证识别公证处：公证资料、身份证信息的真实性验证等。人证识别教育：考生身份验证，协**务人员判定考生身份的真实性。人证识别企业来访：大中型厂矿企业、企事业单位招聘、人员管理身份验证。人证识别网吧：网吧上网者的身份核对与登记，有效实行实名制。人证识别旅店住宿：旅店投宿人员身份验证登记等。人证识别电信：电话手机及各种通信业务开户身份验证等。重庆小区人脸识别