人脸识别的方法

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：

（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种优质正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

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当前人脸识别应用的状况

脸识别技术，还可以被用于商业服务领域，在商场内，可以通过人脸识别客人的判断和客流分析，动态人脸识别系统，为销售带来有力的支撑。在写字楼、小区的管理中，以人脸识别为核心技术的一卡通系统，人脸识别系统，实现了对出入口的管控和服务等等。

在金融领域，传统的一卡通系统的智能卡、金融卡中的一些认证环节也正在被人脸识别技术所取代。人脸识别技术正在改造传统的银行业务流程，通过深度结合行业应用，对支付领域、商品物流领域的认证环节也实现了大幅度的实际应用。在线下支付领域，支付宝、微信等平台纷纷推出刷脸支付机具，已经在全国几百个城市落地应用，人脸识别系统，同时还推出激励商户使用刷脸支付的奖励措施。

在国外，隐私保护的法律规定，约束了人脸识别的应用范围

通过人脸识别技术，美国在海关领域，成功地实现了逾期签证的管理和不合法迁移居民的甄别。但在隐私保护上，欧美国家对人脸识别是否应该用于社会的争论一直没有停止。某些政府对人脸识别技术处于谨慎和排斥的状态。旧金山市立法通过禁止人脸识别技术应用于城市管理。

人脸识别考勤系统性能比较

人脸识别考勤机将射频及光学感应技术和数码摄像技术相互结合，在用指纹或感应卡打卡的同时，自动拍摄员工的图像信息并记录在案，通过后台管理软件可以查看、比对每一笔打卡记录的人员图像，从而有效杜绝考勤中的替打卡现象。正是由于这种特性，人脸识别考勤机既有指纹考勤机的防替打卡特性，又有感应考勤机的优点。人脸识别考勤机与指纹考勤机相比具有以下一些优势：

由于指纹考勤机对环境和考勤人员皮肤的要求都很高，当空气干燥、皮肤脏、蜕皮等情况就无法识别，而且读头容易磨损。这些原因使得考勤机寿命短，维护成本高。 而人脸识别考勤机是识别人的头像信息，识别时不受环境、人员因素的影响。

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