人脸识别系统，顾名思义，借助人的脸部特征进行身份识别核验的智能产品，其中包含人脸识别算法。今天我们来了解人脸识别系统的刷脸识别方法有哪些，对人脸识别系统有更进一步的了解。

1、基于模板匹配的刷脸识别方法：将待处理的人脸图像直接与数据库中所有的模板进行匹配，选取匹配最相似的模板图像作为待处理图像的分类。对背景、光照、表情等非相关信息非常敏感 ，只适用于理想条件下的人脸识别，并不适合应用于实际场景。

2、几何特征的刷脸识别方法：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），识别速度快，需要的内存小，但与基于模板匹配的方法相似，由于形状、距离等信息并不能表达出图像中的非线性因素，可靠性和有效性较低。

3、基于特征脸（PCA）的刷脸识别方法：基于KL变换的人脸识别方法，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。

4、神经网络的刷脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。需要较多的样本进行训练，在许多应用中，样本数量是很有限的。

5、弹性图匹配的刷脸识别方法：在二维的空间中定义了通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，也不再需要多个样本进行训练。

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