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如何運(yùn)行人臉識別？
早期臉部識別算法（今日仍然以改善和更自動化方式應(yīng)用）借助生物特征識別技術(shù)性（如雙眼間的距離）將檢測的臉部特征從二維圖像轉(zhuǎn)換成一組數(shù)字（矩陣的特征值或模版）來表示臉部。隨后，鑒別全過程把這些空間向量與已經(jīng)知道臉孔的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)展開了較為，這種已經(jīng)知道臉孔以相同的方法體現(xiàn)了特點(diǎn)。學(xué)習(xí)的過程的一個多元性是，在獲取精確測量以前，將臉部調(diào)整至規(guī)范化的主視圖，以緩解頭頂部轉(zhuǎn)動和傾斜難題。這類優(yōu)化算法被稱作幾何圖形優(yōu)化算法。
另一種人臉識別方法是什么2D臉部圖象被規(guī)范化和縮小，及與具備類似規(guī)范化和縮小圖象的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行對比。這類優(yōu)化算法被稱作分光光度法。
三維人臉識別應(yīng)用3-D感應(yīng)器捕捉臉部圖象，或不同角度捕捉三個2-D追蹤監(jiān)控?cái)z像頭復(fù)建3D圖象。3D人臉識別比2D鑒別要正確的多。
皮膚紋理剖析把人臉部線條、圖案設(shè)計(jì)和色斑投射到另一個矩陣的特征值。-D或3-D在人臉識別中加入皮膚紋理剖析能將鑒別精密度提升20到25，尤其是在類似和雙子座的情形下。您還可以將全部方式結(jié)合在一起，加上多光譜圖象（不可見光和紅外感應(yīng)），以提高性能。
自1964年交付使用至今，人臉識別解鎖逐漸提升。均值來講，差錯率每兩年降低一半。