人脸识别都有哪些识别方法
、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，人行道闸机，但识别率较低。
第二、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，小区人行道闸，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。
人脸识别门禁系统上主要安装有识别区域和人脸识别区域，社区中的居民需先到物业处进行身份登记和人脸登记，部分社区还配有移动应用可自助注册登记人脸信息。信息登记完成之后，人行道闸，每当居民进入拍摄范围，社区中的摄像头便会自动抓拍，并将数据传至后台进行人脸特征提取，比对成功，人行道闸安装，确认身份之后社区大门就会自动打开，整个过程用时甚至不到一秒钟，省时省力。
传统物理卡片转向基于生物特征识别
传统的入口和出口控制主要使用物理卡对身份进行识别，只要卡正确那么访客就能取得访问权限，当忘记带卡时，也是极不方便的，更有记录难查询、卡易丢失，盗刷等问题。
利用人脸识别将身份和访问控制集中在人类实体上，不仅为上述问题提供新的解决方案，而且它具有的特点，难以，也为入口和出口控制提供有效保护。
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